Workshop とステーション
TeachFORGE.ai
Workshop / データ
データ ステーション
CSV または JSON を取り込み、列をプロファイリングし、変換パイプラインを走らせ、曲線を当てはめ、調査の標本サイズを計画します — それから整理した洞察をボード、チャート、統計へ。
AIが下書きできます。クラスに見せる内容はあなたが決めます。
データとは
データ は、本物の表を授業へ入れるステーションです。CSV、TSV、または JSON を取り込み、列をプロファイリングし、変換パイプラインを走らせ、曲線を当てはめ、調査の標本サイズを計画し — 指導に使える整理済み結果を書き出します。
本物の数字は作ったワークシートに勝つからです。学習者は整理・プロファイリング・当てはめを物語の一部として見るべきです — 他所で起きた謎ではなく。
教師が データ を使う理由
インポートと整理
クラスのデータセットを貼り付け、アップロード、または取得し、型と外れ値を見える化します。
ラボ向けの曲線当てはめ
話し合える残差付きの線形、多項式、指数、対数、べき乗の当てはめ。
構造を見せる EDA
より深い統計の会話を準備する散布、相関、箱のビュー。
調査の標本サイズ
プラン最小 n 誤差の幅、信頼度、割合から — 調査が出る前に。
TeachForge では データ は Workshop ステーションです — ここで整え、次の指導の手が必要とするとき 統計 または チャート ビルダー へ橋渡しします。
データ ステーション の中
Workshop の他と同様、データ はオーサリングとプレビューを近くに保ちます — 明瞭なワークベンチとして整理されています。
- データセット、プロフィール、パイプライン、曲線 フィッティング、調査 ツール のタブ
- 取り込み経路 — 貼り付け、アップロード、URL 取得、スキーマを踏まえた型変換
- 変換パイプライン 整理済み CSV 書き出しと外れ値/単位の補助付き
- モデル適合 手動の「線を当てる」指導モードを含む
- パラメトリックパッケージ 当てはめと調査標本サイズの開始点向け
- 書き出しと橋渡し 統計 と チャート ビルダー へ、加えて Whiteboard 送信
表が洞察になる流れ
データセットを読み込むか貼り付け、列の型を確認する
本物のクラスデータまたは指導用シードから始めます。
プロファイリング、整理、当てはめ、または調査を計画する
指導の手に合うタブを選びます。
結果を書き出すか、先へ橋渡しする
整理したデータをチャート、統計、質問、またはボードへ運びます。
一つのデータセット。そのすべての指導版。
データは次をサポート:パラメトリックパッケージ 当てはめと調査ツール向け、加えて保存済みデータセットとパイプライン JSON — 同じ整理の物語や当てはめモデルを、ワークフローを作り直さずに次のクラスで開き直せます。
教えながら変える
モデルを入れ替え、パイプラインの一歩を微調整し、調査パラメータをライブで調整します。
パイプラインは保ち、表を変える
同じ整理と当てはめの構造を、明日のデータセットで再利用します。
きれいに引き継ぐ
新しいツールでやり直す代わりに、統計 または チャート ビルダー へ橋渡しします。
評価に近く保つ
本物の数字を使う質問、ラボ、説明へ結果を書き出します。
推論検定と分布シミュレーションは 統計 にあります。データ が整える・プロファイリング・整理・当てはめ・調査計画を担います。
すぐ開ける開始点
カタログパッケージまたはシードテンプレートを開き、自分の表を持ち込みます:
| エリア | 開けるもの |
|---|---|
| フィッティングカタログ | 線形;多項式;指数;対数;べき乗 |
| 調査カタログ | 標本サイズ計算機 |
| シードテンプレート | データセットプロファイル;整理パイプライン;線形当てはめ;指数成長;標本サイズ計算機 |
あなたのやり方で AI ヘルプ
最初の下書きが必要ですか?AI を助手として使い — 学習者に届ける前に確認・編集・承認してください。
プロンプトをコピー
用意済みプロンプトを生成し、普段使うチャットツールに貼り付けます。
自分の GPU を使う
設定でローカルモデルのエンドポイントを接続し、自分で管理するハードウェアで生成します。
自分の API キーを使う
設定でプロバイダーキーを追加し、モデルを選んで自分のアカウントで生成します。
AIは間違えることがあります。だからこそ教師がループの中に残ります。
分析を指導が行われる場所へ
- Whiteboard — ライブボードに置き、クラスの前で調整します
- Quest Ladder — 質問と説明に入れます
- Virtual Lab — インタラクティブな実験作業の中で再利用します
- コミュニティ — 作ったものを共有し、他の教育者が共有したものの上に築きます