Pro autory kurzů a pro metodiky
Tvořte školení jako produkt: verzované, recenzované, otestované.
Materiály roztroušené po dokumentech, laby, které si před kurzem nikdo nevyzkoušel, a připomínky ztracené v e-mailech. classroom.now dává autorům jeden builder pro obsah, testy i infrastrukturu labů — s verzemi, schvalováním a náhledem očima studenta, od prvního návrhu po publikaci v katalogu.
Strukturovaná tvorba
Blokový editor, který zná strukturu školení
Kurz v classroom.now má pevnou kostru: program → kurz → verze → modul → lekce → blok. Stavíte ho v moderním blokovém editoru — strom modulů přetahujete myší, bloky vkládáte přes „/“ a každý krok vrátíte zpět.
- 15 typů bloků: video, editor kódu, webový terminál, vzdálená plocha, kvízové bloky, whiteboard i VR prostředí — každý validovaný podle svého typu.
- Bloky lze cílit na zařízení — desktop, tablet, nebo mobil.
- Pravidla zpřístupnění modulů: hned, k datu, s relativním odstupem, po dokončení předchozího modulu, nebo po dosažení minimálního skóre.
- Centrální knihovna médií se sledováním použití napříč kurzy a ochranou proti smazání souborů, které se právě používají.
- Nad kurzy stojí programy: metodici skládají vícekurzové programy s prerekvizitami, návazností a cílovými dovednostmi.
- Náhled přesně tak, jak ho uvidí student — kdykoli během práce, žádná překvapení při publikaci.
Verzování a schvalování
Verze a revize jako u pull requestu
Nová verze kurzu naklonuje celý strom modulů, lekcí, bloků, labů i testů, takže pracujete v klidu vedle běžící verze. Publikace pak aktuální verzi přepne atomicky — v jednom okamžiku, se změnovým protokolem.
- Pevná pipeline Návrh → V revizi → Schváleno → Publikováno, s historií verzí, porovnáním rozdílů a možností návratu zpět.
- Recenzenti si berou požadavky z prioritizované fronty a komentují přímo u konkrétní lekce, bloku či lab artefaktu — komentáře ve vláknech (problém, návrh, pochvala, dotaz) jako inline značky.
- Dvojí schvalovací stopa: obsahová revize a samostatná revize infrastruktury pro kurzy s praktickými laby.
- Starší verze vyřadíte z provozu, aniž by to ovlivnilo existující zápisy studentů.
- Analytika obsahu ukáže, kde studenti váznou a kde odpadají — přesný podklad pro další verzi.
Spolupráce
Pište ve více lidech, bez přepsané práce
Zámky na úrovni lekcí hlídají, aby na jednom místě pracoval vždy jen jeden autor — člověk, nebo AI. Konflikty verzí a ztracené odstavce tím končí.
- Editor ukazuje, kdo právě drží kterou lekci — přehledně napříč celým stromem verze.
- Zámky se během práce samy prodlužují a po nečinnosti automaticky vyprší — nikdo nezůstane zamčený navždy.
- Potřebujete lekci, na které pracuje kolega? Požádáte o uvolnění zámku přímo z editoru, zdvořile a bez telefonátů.
- Úpravy od AI mají vlastní, odlišený typ zámku — vždy vidíte, kde zrovna pracuje AI, a ne člověk.
AI spoluautor
AI, která navrhuje. Vy rozhodujete.
AI spoluautor pracuje ve dvou režimech: přímo v textu jako našeptávač, nebo v samostatném panelu, který generuje ucelené části k vaší revizi. Rozumí struktuře kurzu — a nikdy nejedná bez vás.
- Našeptávaný text jako při doplňování kódu: návrh pokračování se objeví přímo v textu a klávesa Tab ho přijme.
- Panel vygeneruje kompletní praktické cvičení — zadání, ověřovací skript i nápovědy — a celé dávky testových otázek k projití a vložení.
- Na vyžádání vylepší text, navrhne strukturu lekce nebo shrne zpětnou vazbu studentů z minulých běhů.
- Nic se nepublikuje samo: každý návrh schvaluje člověk v běžném editoru a úpravy od AI drží vlastní typ zámku.
- Metodici ladí chování AI podle typu školení — pedagogická vrstva konfigurace, nad rozpočty a klíči vaší organizace.
Testy a výukové cíle
Testy napojené na výukové cíle
Definujte, co má kurz naučit — a platforma pohlídá, že to opravdu testujete. Od banky otázek po mapování na dovednosti drží vše pohromadě jeden builder.
- Výukové cíle s úrovněmi Bloomovy taxonomie, mapované na dovednosti i na konkrétní testy — s automatickým upozorněním na cíle, které žádný test neověřuje.
- Banky otázek s losováním a mícháním na straně serveru; klíč správných odpovědí se ke studentům nikdy nedostane.
- Politiky testů — hranice úspěšnosti, počty pokusů a čekací lhůty, časové limity — se skládají pětiúrovňovou kaskádou od platformy až po konkrétní test.
- Uzavřené otázky se vyhodnotí okamžitě; volné odpovědi míří do AI hodnocení, nebo do fronty ručního hodnocení s body a komentáři.
- Kurz deklaruje, které dovednosti učí a vyžaduje — vaše mapování pak pohání profily dovedností studentů i gap analýzu manažerů.
Praktické laby
Laby píšete — a testujete — jako kód
K verzi kurzu připojíte skutečnou infrastrukturu: virtuální stroje z Ansible playbooků a šablon, Kubernetes prostředí z Helm chartů, VR prostředí i externě registrované stroje. Cvičení pak neověřuje dojem, ale skript.
- Specifikace zdrojů, počty instancí na studenta a health checky jsou přímo součástí definice labu.
- Playbooky procházejí serverovou lint kontrolou a každá změna infrastruktury vrací verzi zpět do revize infrastruktury — bez jejího schválení nelze publikovat.
- Dry-run spustí jednorázovou instanci, na které si recenzent lab skutečně vyzkouší — ještě před publikací.
- Vaše ověřovací skripty pohánějí studentské tlačítko „Zkontrolovat řešení“: běží přímo v instanci studenta a vrací výsledek s výstupem a volitelnou AI zpětnou vazbou.
- Hotové laby se pak účastníkům připravují automaticky 24 hodin před každým termínem.
Publikace
Ze schválené verze rovnou do katalogu
Jakmile obsahová i infrastrukturní revize schválí verzi, publikujete ji jedním krokem — a kurz můžete vystavit i ve veřejném katalogu na classroom.now, s profilem poskytovatele a recenzemi od skutečných absolventů.
Nákupy přímo v katalogu: připravujeme
- Publikace atomicky přepne aktuální verzi kurzu — bez dopadu na existující zápisy studentů.
- Veřejný sylabus zobrazuje jen názvy modulů a lekcí; obsah vašich bloků zůstává neveřejný.
- Každý veřejný záznam prochází moderací platformy a poskytovatelé mohou získat odznak ověření.
- Recenzi ke kurzu napíše jen ten, kdo jej prokazatelně dokončil.
- Nákup přímo v katalogu připravujeme — dnes zájemce s vámi propojí poptávkový formulář.
Den s classroom.now
Jak vypadá autorský den od návrhu po publikaci
9:00 — Ranní návrh
Otevřete builder a vidíte, kdo právě drží kterou lekci. Zamknete si svou, píšete — a návrhy pokračování přijímáte Tabem.
11:00 — Nové cvičení
AI panel vygeneruje cvičení se zadáním, ověřovacím skriptem i nápovědami. Projdete je, upravíte, vložíte — playbook projde lintem a dry-run jej ověří na jednorázové instanci.
14:00 — Test a cíle
Sestavíte závěrečný test z banky otázek a namapujete výukové cíle. Platforma upozorní na jeden nepokrytý cíl — doplníte otázku a je hotovo.
16:00 — Do revize
Odešlete verzi do schvalování. Recenzent komentuje přímo u bloků, vy zapracujete — a po schválení obsahu i infrastruktury verzi publikujete do katalogu.
Časté dotazy
Na co se autoři ptají nejčastěji
Může na jednom kurzu pracovat víc autorů najednou?
Ano. Zámky na úrovni lekcí zajišťují, že v jedné lekci pracuje vždy jen jeden autor. V editoru vidíte, kdo drží co v celém stromu verze, zámky se během práce samy prodlužují a po nečinnosti vyprší. Kolegu můžete o uvolnění zámku požádat přímo z editoru — a úpravy od AI mají vlastní, viditelně odlišený typ zámku.
Co se stane se studenty v běžícím kurzu, když publikuji novou verzi?
Nic nečekaného. Publikace atomicky přepne aktuální verzi kurzu a nová verze je od té chvíle výchozí. Starší verze můžete později vyřadit z provozu, aniž by to ovlivnilo existující zápisy studentů — každá verze navíc nese změnový protokol, takže je vždy dohledatelné, co se změnilo.
Dostane se obsah vygenerovaný AI ke studentům bez kontroly?
Ne. Návrhy AI se nikdy neaplikují automaticky — každý prochází rukama autora v běžných editorech a úpravy od AI drží vlastní typ zámku, takže je vždy vidět, kde AI pracovala. Publikovaná verze navíc prošla standardním schvalovacím workflow. AI přitom běží pod rozpočty a API klíči vaší organizace.
Jak projde revizí lab, který jsem napsal?
Kurzy s laby mají dvojí schvalovací stopu: obsahovou revizi a samostatnou revizi infrastruktury. Playbooky projdou serverovou lint kontrolou, recenzent si lab spustí na jednorázové dry-run instanci a každá změna infrastruktury tuto revizi resetuje — bez jejího schválení verzi nepublikujete.
Jak poznám, že test skutečně pokrývá to, co kurz učí?
Výukové cíle mají úrovně Bloomovy taxonomie a mapují se na dovednosti i na konkrétní testy. Pokud některý cíl žádný test neověřuje, platforma vás na to sama upozorní — mezeru tak odhalíte při tvorbě, ne až po prvním běhu kurzu.
Přineste jeden svůj kurz. Ukážeme vám ho v classroom.now.
Napište nám, co dnes školíte a v čem obsah tvoříte — připravíme ukázku builderu, revizního workflow i lab pipeline přímo na vašem obsahu.
Kontaktujte náshello@classroom.now