Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu platform, gerek üniversite yönetimi gerekse akreditasyon kurumları tarafından çevrimiçi kurumsal değerlendirme için kullanılabilir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bir üniversitenin temel çıktıları eğitim, araştırma-geliştirme ve topluma hizmet olarak listelenebilir. Üniversitelerdeki yönetim yazılım sistemleri günlük işlemler sırasında büyük miktarda açık veri üretir. Bu sistemler tarafından üretilen veriler, kritik özel bilgilerle birlikte değerli kamu kurumsal performans bilgilerini içerir. Bu kamuya açık veriler, performans izleme için büyük veri yaklaşımları kullanılarak sınıflandırılabilir, toplanabilir ve işlenebilir. Bu çalışmada, bir açık veri platformu modellenmiş ve ilgili performans bilgilerinin çıkarılması için büyük veri yaklaşımları kullanılarak açık verilerin nasıl toplandığı, saklandığı ve işlendiği ile ilgili konular tartışılmıştır. Toplanan verilerden kurumsal performans bilgilerinin çok çeşitli ölçütlere göre sunulabileceği gösterilmiştir. Yükseköğretimde büyük veri kullanılarak yapılabilecek bilimsel çalışmalar 4 başlık altında incelenmektedir: Üniversiteler için açık veri yönergesi oluşturulması, açık veri platformunun geliştirilmesi, kurumsal akreditasyon hizmeti, dijital ikiz oluşturulması. Bu platform, gerek üniversite yönetimi gerekse akreditasyon kurumları tarafından çevrimiçi kurumsal değerlendirme için kullanılabilir.
Abstract
The basic outputs of universities can be listed as education, research-development and service to society. Managerial software systems at universities generate large amount of open data during daily operations. The data generated by these systems contain valuable public institutional performance information along with critical private information. These public data can be classified, collected and processed by using big data approaches for performance monitoring. In this study, an open data platform is modelled, and issues are discussed related how open data is collected, stored and processed using big data approaches to extract interested performance information. It is shown that institutional performance information can be presented according to a wide variety of metrics from the collected data. Scientific studies that can be carried out in higher education using big data are examined under 4 headings: Creating an open data directive for universities, development of open data platform, institutional accreditation service, creating a digital twin. This platform can be used for online institutional evaluation either by university management or accreditation agencies.