学習者インテリジェンスエコシステム
行動インテリジェンス
エンゲージメントの低下を、中退に至る前に検知。高い在籍継続率を維持し、支え合う学びの環境を育むために必要な予測インサイトを、大学運営に提供します。
測定指標
エンゲージメントを全体で捉える
Academik.ai は教育機関のエコシステム全体からデータを集約し、学習者の参加状況を包括的に把握します。その際、プライバシー保護の規定を厳格に遵守します。
学業への参加
出席傾向、課題提出の継続性、LMS のログイン頻度をモニタリングし、学業エンゲージメントの基準値を設定します。
LMS 利用の低下 要注意
学生同士の関わり
グループ課題、フォーラムでの議論、共同での実験環境への参加状況を評価し、社会的なつながりを確認します。
フォーラムへの投稿 安定
ペースとバーンアウト
提出時間の乱れ、締切超過、質の急な低下など、これまで学業バーンアウトと相関してきた兆候を検知します。
提出のペース 鈍化
教育機関としての対応
自動介入ワークフロー
異常検知
2週間で LMS エンゲージメントが30%低下したことをエンジンが検知します。
リスク層別化
過去のコホートデータに基づき、システムがリスクレベルを分類します。
管理者への通知
担当のファカルティアドバイザーへ自動でブリーフィングを送信します。
カウンセリングの起動
アドバイザーが推奨フレームワークに沿って、体系立てた面談を開始します。
支援する責任
支援スタッフの力を最大限に
行動インテリジェンスは、専門的なカウンセリングを診断・代替するものではありません。大学運営における早期警戒レーダーとして機能し、既存の支援体制を、必要なときに必要な場所へ的確に振り向けられるようにします。
リソースの最適化
一律の呼びかけに頼るのではなく、リスクの高いコホートへ運営の目を向けられます。
コンプライアンスとプライバシー
行動に関するテレメトリーはすべて集計処理され、教育機関のプライバシーポリシーに厳格に従って取り扱われます。
管理ダッシュボード概要
リアルタイムの状況コホート A（1年次）
基準エンゲージメント：安定
コホート C（3年次）
中核3科目で参加状況の低下を検知しました。
FAQ
ご質問にお答えします
エンゲージメントの低下を、中退に至る前に検知します。高い在籍継続率を維持し、支え合う学びの環境を育むために必要な予測インサイトを、大学運営に提供します。
学業への参加（出席傾向、課題提出の継続性、LMS のログイン頻度）、学生同士の関わり（グループ課題、フォーラムでの議論、共同での実験環境）、ペースとバーンアウト（提出時間の乱れ、締切超過、これまで学業バーンアウトと相関してきた質の急低下）という3領域を追跡します。
異常検知（例：2週間で LMS エンゲージメントが30%低下）、過去のコホートデータに照らしたリスク層別化、担当アドバイザーへの自動ブリーフィングによる管理者通知、そしてアドバイザーが体系立てた面談を開始するカウンセリングの起動という4段階で進みます。
なりません。専門的なカウンセリングを診断・代替するものではありません。早期警戒レーダーとして機能し、既存の支援体制を、必要なときに必要な場所へ的確に振り向けられるようにします。
行動に関するテレメトリーはすべて集計処理され、教育機関のプライバシーポリシーに厳格に従って取り扱われます。
関連する教育機関向けモジュール
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