Per autori di corsi e metodologi
Costruisci la formazione come un prodotto: versionata, revisionata, testata.
Materiali sparsi tra documenti, laboratori che nessuno ha provato prima della lezione e feedback di revisione persi nei thread di email. classroom.now dà agli autori un unico builder per contenuti, valutazioni e infrastruttura dei laboratori — con versioni, approvazioni e un'anteprima esatta di ciò che vedranno gli studenti, dalla prima bozza all'inserzione pubblicata nel catalogo.
Creazione strutturata
Un editor a blocchi che capisce come è strutturata la formazione
Un corso in classroom.now ha una spina dorsale chiara: programma → corso → versione → modulo → lezione → blocco. Lo costruisci in un editor a blocchi moderno — trascina l'albero dei moduli, inserisci blocchi con “/”, annulla qualsiasi passaggio.
- 15 tipi di blocco: video, editor di codice, terminale web, desktop remoto, blocchi quiz, lavagna e ambienti VR — ognuno validato in base al tipo.
- I blocchi possono essere mirati per dispositivo — desktop, tablet o mobile.
- Regole di rilascio dei moduli: subito, a una data, con uno scostamento relativo, dopo il completamento del modulo precedente o al raggiungimento di un punteggio minimo.
- Una libreria centrale delle risorse con tracciamento dell'uso tra i corsi e protezione contro l'eliminazione di file in uso.
- I programmi stanno sopra i corsi: i metodologi compongono programmi multi-corso con prerequisiti, sequenze e competenze obiettivo.
- Un'anteprima esatta di ciò che vedranno gli studenti, in qualsiasi momento mentre lavori — nessuna sorpresa alla pubblicazione.
Versionamento e revisione
Versioni e revisioni, in stile pull request
Una nuova versione del corso clona l'intero albero di moduli, lezioni, blocchi, laboratori e valutazioni, così lavori in sicurezza accanto alla versione live. La pubblicazione poi cambia la versione corrente in modo atomico — in un solo istante, con changelog.
- Una pipeline fissa Bozza → In revisione → Approvato → Pubblicato, con cronologia delle versioni, diff e rollback.
- I revisori prendono in carico le richieste da una coda con priorità e commentano direttamente su una lezione, un blocco o un artefatto di laboratorio specifico — commenti a thread (problema, suggerimento, elogio, domanda) mostrati come segnalibri inline.
- Un doppio binario di approvazione: revisione dei contenuti più una revisione dell'infrastruttura separata per i corsi con laboratori pratici.
- Dismetti le versioni più vecchie senza toccare le iscrizioni esistenti degli studenti.
- L'analisi dei contenuti mostra dove gli studenti si bloccano e dove abbandonano — input preciso per la versione successiva.
Co-autorialità
Scrivete in squadra, senza sovrascrivervi a vicenda
I lock a livello di lezione garantiscono che un solo autore lavori in un punto alla volta — umano o AI. I conflitti di versione e i paragrafi persi finiscono qui.
- L'editor mostra chi detiene quale lezione — l'intero albero delle versioni a colpo d'occhio.
- I lock si rinnovano da soli mentre lavori e scadono automaticamente dopo l'inattività — nulla resta bloccato per sempre.
- Ti serve una lezione su cui sta lavorando un collega? Richiedi il rilascio del lock direttamente dall'editor — con gentilezza, senza telefonate.
- Le modifiche guidate dall'AI usano un proprio tipo di lock distinto — vedi sempre dove è al lavoro l'AI e non una persona.
Co-creazione con l'AI
Un'AI che propone. Tu decidi.
Il co-autore AI lavora in due modalità: inline nel tuo testo come suggeritore, o in un pannello dedicato che genera pezzi completi da sottoporre alla tua revisione. Capisce la struttura del corso — e non agisce mai senza di te.
- Ghost text in stile Copilot: la continuazione suggerita appare inline e Tab la accetta.
- Il pannello genera un'esercitazione di laboratorio completa — istruzioni, script di verifica e suggerimenti — e interi lotti di domande di valutazione da rivedere e inserire.
- Su richiesta migliora il testo, suggerisce la struttura della lezione o riepiloga il feedback dei partecipanti delle edizioni passate.
- Nulla si pubblica da solo: una persona approva ogni proposta nei normali editor e le modifiche AI hanno un proprio tipo di lock.
- I metodologi regolano il comportamento dell'AI per tipo di formazione — uno strato di configurazione pedagogica, sopra i budget e le chiavi della tua organizzazione.
Valutazioni e obiettivi
Valutazioni collegate agli obiettivi didattici
Definisci cosa deve insegnare il corso — e la piattaforma si assicura che tu lo verifichi davvero. Dai pool di domande alla mappatura delle competenze, un unico builder tiene tutto insieme.
- Obiettivi didattici con i livelli della tassonomia di Bloom, mappati su competenze e su valutazioni specifiche — con avvisi automatici per gli obiettivi non coperti da alcuna valutazione.
- Pool di domande estratte e randomizzate lato server; la chiave delle risposte non raggiunge mai gli studenti.
- Le policy di valutazione — punteggi di superamento, limiti di ripetizione e periodi di attesa, limiti di tempo — si combinano in una cascata a cinque livelli, dalla piattaforma fino alla singola valutazione.
- Le domande a correzione automatica vengono valutate all'istante; le risposte a testo libero vanno alla valutazione AI o a una coda di correzione manuale con punti e commenti.
- I corsi dichiarano quali competenze insegnano e richiedono — la tua mappatura alimenta poi i profili di competenze dei partecipanti e l'analisi dei gap dei manager.
Laboratori pratici
Scrivi i laboratori — e li testi — come codice
Colleghi infrastruttura reale a una versione del corso: VM da playbook e template Ansible, ambienti Kubernetes da chart Helm, ambienti VR e macchine registrate esternamente. Le esercitazioni vengono poi verificate da uno script, non a occhio.
- Specifiche delle risorse, numero di istanze per studente e health check fanno parte della definizione stessa del laboratorio.
- I playbook passano il lint lato server e qualsiasi modifica all'infrastruttura rimanda la versione alla revisione dell'infrastruttura — senza quell'approvazione non può essere pubblicata.
- Un dry run avvia un'istanza usa e getta in cui il revisore prova davvero il laboratorio — prima che venga mai pubblicato.
- I tuoi script di verifica alimentano il pulsante “Verifica il mio lavoro” dello studente: girano nell'istanza dello studente stesso e restituiscono un risultato con output e feedback AI opzionale.
- I laboratori finiti vengono poi predisposti automaticamente per i partecipanti 24 ore prima di ogni sessione.
Pubblicazione
Dalla versione approvata direttamente al catalogo
Quando sia la revisione dei contenuti sia quella dell'infrastruttura approvano una versione, la pubblichi in un solo passaggio — e puoi inserire il corso nel catalogo pubblico di classroom.now, con profilo del fornitore e recensioni di diplomati reali.
Acquisto nel catalogo: in arrivo
- La pubblicazione cambia la versione corrente del corso in modo atomico — senza alcun impatto sulle iscrizioni esistenti degli studenti.
- Il programma pubblico mostra solo i titoli di moduli e lezioni; il contenuto dei tuoi blocchi non diventa mai pubblico.
- Ogni inserzione pubblica passa per la moderazione della piattaforma e i fornitori possono guadagnarsi un badge di verifica.
- Solo chi ha un completamento verificato può recensire il tuo corso.
- L'acquisto nel catalogo è in arrivo — oggi un modulo di richiesta mette in contatto con te i clienti interessati.
Una giornata con classroom.now
La giornata di un autore, dalla bozza alla pubblicazione
9:00 — Bozza del mattino
Apri il builder e vedi chi detiene quale lezione. Blocchi la tua, scrivi — e accetti le continuazioni suggerite con Tab.
11:00 — Un nuovo esercizio
Il pannello AI genera un esercizio con istruzioni, script di verifica e suggerimenti. Rivedi, ritocchi, inserisci — il playbook passa il lint e un dry run lo dimostra su un'istanza usa e getta.
14:00 — Valutazione e obiettivi
Assembli la valutazione finale dai pool di domande e mappi gli obiettivi didattici. La piattaforma segnala un obiettivo non coperto — aggiungi una domanda e hai finito.
16:00 — In revisione
Invii la versione per l'approvazione. Il revisore commenta direttamente sui blocchi, tu li risolvi — e quando contenuti e infrastruttura approvano entrambi, pubblichi nel catalogo.
FAQ
Le domande più frequenti degli autori
Più autori possono lavorare sullo stesso corso contemporaneamente?
Sì. I lock a livello di lezione garantiscono che un solo autore lavori in una determinata lezione alla volta. L'editor mostra chi detiene cosa nell'intero albero delle versioni, i lock si rinnovano da soli mentre lavori e scadono dopo l'inattività. Puoi chiedere a un collega il rilascio di un lock direttamente nell'editor — e le modifiche AI usano un proprio tipo di lock, visibilmente distinto.
Cosa succede agli studenti a metà corso quando pubblico una nuova versione?
Nulla di inatteso. La pubblicazione cambia in modo atomico la versione corrente del corso e la nuova versione diventa da quel momento quella predefinita. In seguito puoi dismettere le versioni più vecchie senza toccare le iscrizioni esistenti degli studenti — e ogni versione porta un changelog, così cosa è cambiato è sempre tracciabile.
I contenuti generati dall'AI possono raggiungere gli studenti senza revisione?
No. Le proposte dell'AI non vengono mai applicate in automatico — ognuna passa per le mani dell'autore nei normali editor, e le modifiche AI hanno un proprio tipo di lock, quindi è sempre visibile dove ha lavorato l'AI. In più, una versione pubblicata ha superato il flusso di revisione standard. E l'AI opera sotto i budget e le chiavi API della tua organizzazione.
Come viene revisionato un laboratorio che ho scritto?
I corsi con laboratori hanno un doppio binario di approvazione: una revisione dei contenuti e una revisione dell'infrastruttura separata. I playbook passano il lint lato server, il revisore esegue il laboratorio su un'istanza usa e getta in dry run e qualsiasi modifica all'infrastruttura azzera quella revisione — senza la sua approvazione la versione non viene pubblicata.
Come so che la valutazione copre davvero ciò che insegna il corso?
Gli obiettivi didattici portano i livelli della tassonomia di Bloom e si mappano su competenze e valutazioni specifiche. Se un obiettivo non è verificato da alcuna valutazione, la piattaforma ti avvisa automaticamente — individui la lacuna mentre crei il corso, non dopo la sua prima edizione.
Porta uno dei tuoi corsi. Ti mostriamo come appare in classroom.now.
Raccontaci cosa insegni oggi e dove crei i tuoi contenuti — prepareremo una presentazione del builder, del flusso di revisione e della pipeline dei laboratori sul tuo stesso materiale.
Contattacihello@classroom.now