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Ne passez pas des semaines à préparer vos données d'évaluation de l'enseignement

Automatisez le nettoyage de données et le travail de préparation afin d'optimiser le processus d'évaluation de l'enseignement.

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Assurez que vos
données d'inscription soient prêtes pour les évaluations de l'enseignement avec DIG.

Ayant travaillé avec des centaines d'établissements d'enseignement à l'échelle internationale, nous avons identifié un défi récurrent à l'automatisation et à l'efficacité des évaluations de l'enseignement : la préparation des données. Lorsque celles-ci ne sont pas fiables, le cycle d'automatisation est brisé, ce qui introduit un risque d'erreur au processus d'évaluation. Personne n'a envie de prendre des décisions à partir de données douteuses ou de faire parvenir un rapport au mauvais destinataire.

Les administrateurs des évaluations de l'enseignement ont tendance à consacrer des semaines entières à la validation et à la préparation des données. Il s'agit d'un processus laborieux pendant lequel il faut notamment effectuer des suivis auprès de centaines de directeurs de départements et de coordonnateurs de cours. Le travail doit aussi se faire manuellement, ce qui augmente le risque d'erreur. Comment peut-on mieux paver la voie aux évaluations de l'enseignement?

DIG répond aux défis les plus communs:

  • Cours magistraux en série – Avec DIG, vous pouvez séparer les cours magistraux pour qu'ils soient évalués au bon moment.

  • Cours à faible inscription – Fusionnez les cours à faible inscription tout en obtenant les données qu'il vous faut pour chacun d'eux grâce à DIG.

  • Validation des données – Vous n'êtes pas certain si les bons enseignants sont assignés aux bons cours? DIG vous permet de déléguer la validation des données pour en assurer la justesse et la complétion.

  • Assistants à l'enseignement – Assignez les assistants aux bons cours même s'ils ne figurent pas dans votre système d'information.

  • Modifications massives – En un clic, appliquez des règles d'évaluation spécifiques pour une multitude de cours.

  • Règles d'évaluation – Déléguez certaines règles flexibles en fonction des cours à évaluer, par exemple les dates de début et de fin, ainsi que d'autres critères.

  • Responsabilité – Gardez la trace des responsabilités à l'égard des données d'inscription avant les évaluations. Avec DIG, toutes les modifications sont signalées et assignées aux individus responsables.

  • Suivis automatiques – Avec DIG, vous pouvez automatiquement effectuer un suivi auprès des administrateurs pour assurer que les données d'inscription soient validées.

Complications liées à l'intervention manuelle

Le processus actuel

En avez-vous marre de vous exténuer pendant des semaines à chaque session afin de préparer les données pour les évaluations de l'enseignement? Fatigué de courir après les gens pour confirmer que les données sont justes et à jour? Vous préféreriez consacrer votre temps à l'analyse des résultats plutôt qu'à la vérification et à la correction de données?

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Avant DIG

Étape 1

Exporter les données

Étape 2

Séparer et distribuer aux coordinateurs
et aux administrateurs

Étape 3

Faire des suivis
pendants des semaines

Étape 4

Fusionner les données
dans un fichier maître

Étape 5

Valider et
traiter les exceptions

Processus automatisé de nettoyage de données

Façon DIG

Avec le DIG, vous pouvez automatiser et centraliser le contrôle de votre processus de préparation de données et ainsi simplifier le nettoyage de données. En s'intégrant harmonieusement avec votre système d'information, le DIG vous permet de déplacer, de nettoyer, de modifier et d'ajouter des données à n'importe quel moment afin que vous ayez toujours l'information qu'il vous faut. Utilisé conjointement avec le logiciel d'évaluation tout-en-un Blue, le DIG automatise les flux de travail et diminue le temps de préparation des données pour les évaluations de sept à deux semaines.

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Après DIG

Étape 1

Créer un projet

Étape 2

Automatiquement déléguer les tâches et
aviser les coordinateurs et les administrateurs

Étape 3

Automatiquement surveiller
le progrès et envoyer des rappels

Principales caractéristiques de DIG

Configuration

Sélectionnez quelle information peut être mise à jour, établissez les règles de validation et assignez les tâches aux bonnes personnes.

Projets multiples

Lancez plusieurs projets de DIG en même temps pour répondre aux besoins variés de toutes les parties prenantes.

Suivis

Soyez proactif et gardez une longueur d'avance en mettant à profit les courriels d'invitation et de rappel automatisés.

Justesse

Faites usage de processus automatisés et éliminez les erreurs inhérentes au travail manuel.

Surveillez la complétion

Recevez des avis par courriel concernant des tâches non terminées et surveillez l'évolution du projet DIG grâce à une gestion centralisée.

Surveillance

Surveillez l'évolution de projets en accédant à une liste de tâches terminées, non terminées et en cours.

Synchronisation de données

Transmettez automatiquement les données épurées à vos projets Blue et gardez le fil des modifications aux données d'inscription afin de rationaliser votre processus d'évaluation de l'enseignement.

Expérience unifiée

Si vous connaissez Blue, vous connaissez DIG! Profitez d'une expérience familière en tant qu'administrateur déjà habitué à l'expérience Blue.

Manipulation avancée de données

Ajoutez, modifiez ou supprimez n'importe quel champ de données, divisez ou fusionnez des dossiers, et rationalisez vos processus
grâce à des flux de travail automatisés.

dashboard screenshot

L'intégrité des données - la voie à suivre

L'intégrité des données va au-delà du nettoyage des données d'inscription. Il s'agit de la pierre angulaire de la sécurité de l'information, où toutes vos données,
peu importe le système, sont justes et cohérentes. Employé en continu, DIG est un outil proactif qui peut former la base de votre
stratégie d'intégrité des données. À l'avenir, DIG pourra augmenter les données entre n'importe quelle paire de systèmes,
comme votre système d'information, votre système de gestion de l'apprentissage,
et bien plus encore. Le résultat : des données dignes de confiance.

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