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Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che McGraw-Hill Connect eccelle nel fornire una varietà di tipi di domande, ottenendo un punteggio alto di 9.0 nella varietà delle domande, il che migliora l'esperienza di valutazione rispetto a WebAssign, che non ha un punteggio specifico per questa caratteristica.
I revisori menzionano che il reporting dei progressi di McGraw-Hill Connect è particolarmente forte, con un punteggio di 8.9, permettendo agli educatori di monitorare efficacemente le prestazioni degli studenti, mentre le funzionalità di reporting di WebAssign sono valutate più basse a 7.1, indicando capacità analitiche meno robuste.
Gli utenti di G2 evidenziano che McGraw-Hill Connect offre contenuti preconfezionati migliori, con un punteggio di 8.5, il che è vantaggioso per gli istruttori che cercano materiali pronti all'uso, mentre i contenuti preconfezionati di WebAssign sono valutati più bassi a 8.3, suggerendo che potrebbero non essere altrettanto completi.
Gli utenti su G2 indicano che McGraw-Hill Connect fornisce una qualità di supporto più favorevole, con un punteggio di 7.3, rispetto al punteggio più basso di WebAssign di 6.3, il che potrebbe influire sulla soddisfazione degli utenti e sull'assistenza durante l'implementazione.
I revisori dicono che la funzione di valutazione automatica di McGraw-Hill Connect è valutata a 7.9, rendendola una scelta affidabile per gli educatori che cercano efficienza, mentre l'aspetto della gamification di WebAssign è valutato più basso a 5.7, indicando che potrebbe non coinvolgere gli studenti altrettanto efficacemente.
Gli utenti segnalano che le capacità di apprendimento adattivo di McGraw-Hill Connect ottengono un punteggio di 7.6, permettendo percorsi di apprendimento personalizzati, mentre le offerte di WebAssign in quest'area sono meno enfatizzate, potenzialmente limitando la personalizzazione per esigenze di apprendimento diversificate.

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