تم تطوير Securly Discern بخبرة TPLEX، وهي أداة ذكاء اصطناعي فريدة من نوعها تولد بيانات ورؤى متوافقة مع الأطر الشائعة لمناخ المدرسة واهتمامات الطلاب ونظام الدعم متعدد المستويات (MTSS) والتعلم الاجتماعي العاطفي (SEL). غالبًا ما تواجه مؤسسات K-12 صعوبة في الحصول على وتحليل كميات كبيرة من البيانات. يعمل Discern على سد هذه الفجوة من خلال تقديم رؤى عملية وإجراءات محسنة لتحسين نتائج الطلاب وكفاءة المدرسة.
تواجه مناطق المدارس K-12 العديد من العقبات عند محاولة تحليل البيانات للتخطيط الاستراتيجي والتحسين. التحدي الرئيسي هو تخزين البيانات، حيث تُخزن عبر تطبيقات وتنسيقات متعددة، مما يجعل الوصول إليها وتحليلها أمرًا صعبًا. هذا التشتت يعيق قدرة المدارس على توليد رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت المناسب حول رفاهية الطلاب وسلامتهم والأكاديميين والسلوك.
بالإضافة إلى ذلك، فإن طرق الاستبيانات والفحص التقليدية يدوية وتستغرق وقتًا طويلاً وغالبًا ما تؤدي إلى نتائج غير متوقعة. كما تحد القيود على الموارد، بما في ذلك تخفيضات الميزانية ونقص الموظفين، من القدرة على التحليل والتدخل على نطاق واسع. هذه التحديات تتطلب نهجًا مبتكرًا لإدارة البيانات وتحليلها، وهو ما يقدمه Discern بشكل فريد.
عالج فريق TPLEX تحديات Discern عبر الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة جمع البيانات وتحليلها، ما يوفر لمناطق المدارس K-12 رؤى موثوقة وفورية تقريبًا. من التحسينات المهمة تطبيق جمع بيانات دائم بدلاً من طرق الاستبيانات اليدوية. يضمن هذا الجمع المستمر توفر معلومات محدثة دائمًا، ما يمكّن من اتخاذ قرارات دقيقة وفي الوقت المناسب والاستجابة السريعة للاتجاهات والقضايا الناشئة.
قدّم TPLEX قدرات تحليل شاملة لـ Discern، مولدًا رؤى متوافقة مع الأطر التعليمية لمناخ المدرسة واهتمامات الطلاب وMTSS وSEL وغير ذلك. يسمح ذلك للمربين بفهم مختلف جوانب أداء الطلاب ورفاهيتهم ومعالجتها. كما تم تطوير خطط عمل مخصصة على مستوى الطالب ودعم التخطيط الاستراتيجي عبر تقارير مجمعة باستخدام مجموعات بيانات شاملة لتتبع التقدم وتحديد مجالات التحسين وتنفيذ استراتيجيات فعالة.
لمعالجة الاعتبارات الأخلاقية وتقليل التحيز في الذكاء الاصطناعي، يعتمد Securly Discern نهجًا ثلاثي المحاور: تثقيف أصحاب المصلحة حول اختلافات الأطر، وضمان الشفافية في عمليات البيانات، والمقارنة المعيارية لتطبيع مجموعات البيانات. يضمن ذلك عدالة وشفافية التحليل ومواءمته مع الأهداف التعليمية، مما يعزز الثقة في الرؤى الناتجة. بالإضافة إلى ذلك، يتيح تنفيذ المراقبة المستمرة والتغذية الراجعة التقييم المنتظم وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي ومعالجة التحيزات بسرعة.
حوّل فريقنا نهج إدارة البيانات وتحليلها، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة والرؤى القابلة للتنفيذ ودعم الطلاب والتخطيط الاستراتيجي.
قللت بنية Discern بدون خوادم من تكاليف البنية التحتية والجهد التشغيلي، مما أدى إلى توفير طويل الأجل. تدعم بنية الخدمات المصغرة القابلة للتوسع قاعدة مستخدمين متنامية بكفاءة، وتتعامل مع زيادة حركة المرور ومعالجة البيانات دون مشاكل أداء.
يولد التحليل الشامل في Discern رؤى متوافقة مع الأطر التعليمية، مما يتيح استجابات سريعة للاتجاهات والقضايا الناشئة. من خلال توفير رؤى مبكرة حول سلامة الطلاب ورفاهيتهم، يسهل Discern التدخل الاستباقي بخطط عمل مخصصة، مما يخلق بيئة تعليمية أكثر أمانًا ودعمًا.
“أود أن أعبّر عن مدى سعادتنا بـ TPLEX وفريق وقار. لقد كانت العلاقة والتجربة رائعة للغاية، حيث نشعر دائمًا أن هناك فريقًا يدعمنا في كل الأوقات، وخاصة إذا كنت تقوم بالنمذجة الأولية والبناء من الصفر، فإن الوقت للوصول إلى السوق يتقلص بشكل كبير. أنصح بشدة بفريق وقار وTPLEX.”
مع نجاح المشروع الأولي، أصبحت TPLEX شريكًا موثوقًا لـ Discern، تواصل دعم وتعزيز قدرات المنصة. تضمن هذه الشراكة المستمرة بقاء Discern في طليعة التكنولوجيا التعليمية من خلال تقديم ميزات جديدة وتحسين قابلية التوسع والحفاظ على الأداء العالي.
