ガバナンスループ
フルサイクルのOBE自動化
学部ごとに分断されたスプレッドシートを、学術品質の測定と改善を止めることなく続ける中央集約型のAI駆動エンジンに置き換えます。
定義（アーキテクチャ）
教育機関全体でCOからPO、POからPSOへとつなぐグローバルマトリクスを構築します。フレームワークをロックし、厳格なコンプライアンスを担保します。
測定（達成度）
LMSから日々の評価データを自動的に取り込み、定義されたすべての成果の達成度をリアルタイムで算出します。
介入（アクション）
特定のコホートや科目が目標達成度の閾値を下回る傾向にある場合、学部長へ自動アラートを送信します。
改善（CQI）
カリキュラム更新や指導方法の調整に向けたデータ裏づけのある提言を生成し、ループを閉じます。
主観を排除する
手作業によるOBEレポート作成は、誤りや水増しが起こりやすいことで知られています。教員が認証評価の要件を満たすために、学期末にデータを逆算してしまうことも少なくありません。
AI OBEエンジンは、生の評価データ（試験、実験の提出物、プロジェクト）をリアルタイムで取り込み、あらかじめ固定された教育機関のルーブリックに基づいて絶対的な達成度を算出することで、こうした問題を解消します。
リアルタイム達成度算出
システムロック中中間試験バッチ取り込み：閾値78％
科目達成目標3（CO3）達成
プログラム達成目標2（PO2）現在：68％
目標：70％ ｜ ステータス：期末試験待ち
CQIの徹底
品質ループを閉じる
目標値の監査
ある成果が毎年100％の達成度に達している場合、エンジンが目標設定が低すぎるとフラグを立てます。
直接的な介入
達成度が未達の場合、特定の指導方法の見直しを求める指示を教員へ自動送信します。
間接的な測定
卒業時アンケートや卒業生フィードバックを集約し、学内の学術評価を検証します。
認証評価エクスポート
NBA／NAACへの提出にそのまま使える、書式済みで改変不可のCQIレポートを生成します。
FAQ
ご質問にお答えします
OBE（成果基盤型教育）をトップダウンで統治し、測定を自動化し、コンプライアンスを徹底し、すべての学部で継続的な質向上を推進します。
フルサイクルのループは、定義（アーキテクチャ）、測定（達成度）、介入（アクション）、改善（CQI）という流れで進み、学部ごとに分断されたスプレッドシートを、中央集約型のAI駆動エンジンに置き換えます。
エンジンが試験、実験の提出物、プロジェクトなどの生の評価データをリアルタイムで自動的に取り込み、学期末に逆算するのではなく、あらかじめ固定された教育機関のルーブリックに基づいて絶対的な達成度を算出します。
定義フェーズにおいて、教育機関全体でCOからPO、POからPSOへとつなぐグローバルマトリクスを構築し、フレームワークをロックして厳格なコンプライアンスを担保します。
介入フェーズでは、特定のコホートや科目が目標達成度の閾値を下回る傾向にある場合、学部長や教員に自動アラートと指示が送られ、指導方法の見直しを促します。
はい。認証評価エクスポート機能が、NBA／NAACへの提出にそのまま使える、書式済みで改変不可のCQIレポートを生成します。
関連する教育機関向けモジュール
Institution Intelligence Suite の他の連携モジュールもご覧ください。