Door AI-tools te gebruiken die taalpatronen en emoties in berichten van leerlingen kunnen analyseren, kunnen mentoren vroegtijdig signaleren welke leerlingen mogelijk onder hoge druk staan. Dit geeft de mentor de kans om proactief hulp aan te bieden.

• Data verzamelen: Verzamel berichten van leerlingen die zijn verzonden via e-mail, chat of andere digitale platforms die binnen de school worden gebruikt. Deze berichten bevatten mogelijk aanwijzingen over de gemoedstoestand van de leerling.

• Gebruik AI-analysetools: Gebruik AI-tools die gespecialiseerd zijn in sentimentanalyse, zoals IBM Watson Tone Analyzer of Google Cloud Natural Language. Deze tools kunnen automatisch de toon en emoties in de tekst van berichten identificeren, zoals stress, frustratie of angst.

• Signalen interpreteren: Laat de AI-tool een rapport genereren over leerlingen die vaak negatief geladen taal gebruiken. Dit kan een indicatie zijn van stress of andere problemen.

• Actie ondernemen: Gebruik de informatie om in gesprek te gaan met leerlingen die risico lopen. Vraag hoe het met hen gaat en bied ondersteuning aan waar nodig. Door deze proactieve aanpak kan de mentor vroegtijdig helpen en erger voorkomen.