Transkriptverarbeitung mit KI-gestützten Extraktionstools: Ein Leitfaden

Das Klasse von 2027 verzeichnete einen massiven Zustrom von Bewerbungen an Spitzenuniversitäten in den gesamten Vereinigten Staaten. Harvard erhielt fast 57,000 Bewerbungen für den Jahrgang 2027, während das MIT fast 27,000 erhielt. UC Berkeley und UCLA erhielten unterdessen 125,874 bzw. 145,882. 

Die manuelle Bearbeitung von Transkripten ist für Bildungseinrichtungen auf allen Ebenen ein harter Kampf. Da die akademische Zukunft der Studenten auf dem Spiel steht, müssen die Zulassungsmitarbeiter jedes Zeugnis, jedes Dokument und jedes Formular schnell bearbeiten – um Genauigkeit und die Einhaltung enger Fristen sicherzustellen. 

Wenn die schiere Menge an Bewerbungen mit kurzen Bearbeitungszeiten kombiniert wird, kann dies zu einem besorgniserregenden Anstieg von Fehlern, Ineffizienz und Verzögerungen führen. Moderne automatisierte Transkriptverarbeitungslösungen, deren Kernstück die KI-gesteuerte Datenextraktion ist, sind jedoch eine leistungsstarke Lösung für dieses Problem.

Vorteile der automatisierten Transkriptverarbeitung  

Schnellere Verarbeitung 

Die manuelle Bearbeitung, Eingabe und Verarbeitung von Transkripten dauert erheblich länger und führt zu ansonsten vermeidbaren Verzögerungen. Automatisierte Lösungen können ähnliche Aufgaben in kürzerer Zeit ausführen und so die Effizienz steigern. 

Weniger Fehler 

Manuelle Datenprozesse sind anfällig für menschliche Fehler, wie fehlerhafte Eingaben und falsche Berechnungen bis hin zu Umsetzungsfehlern. Die automatisierte Transkriptverarbeitung verringert Fehler und sorgt für genauere Transkriptdaten.  

Bessere Skalierbarkeit 

Die manuelle Transkriptverarbeitung bietet eine begrenzte Skalierbarkeit. Im Gegensatz dazu Bildungseinrichtungen lässt sich problemlos skalieren automatisierte Transkriptverarbeitungslösungen nach Bedarf. Dadurch werden Engpässe vermieden und ein reibungsloser Ablauf ermöglicht. 

Ressourcenoptimierung 

KI-gestützte Datenextraktionstools automatisieren sich wiederholende Aufgaben, wie Dateneingabe und -validierung. Dies ermöglicht es dem Personal, sich auf komplexere Bereiche zu konzentrieren, in denen menschliches Engagement erforderlich ist, beispielsweise die Beratung von Studierenden, die Entwicklung von Lehrplänen und die akademische Forschung. 

Compliance 

Für akademische Einrichtungen gelten Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA). KI-gestützte Datentools tragen zur Gewährleistung der Compliance bei und die Daten sicher aufbewahren durch Maßnahmen wie Anonymisierung und Verschlüsselung. 

Ein genauerer Blick auf die KI-gestützte Datenextraktion 

KI-gestützte Datenextraktionstools sind ideal für die Automatisierung der Transkriptionsverarbeitung. Sie sind weniger ressourcenintensiv und erfordern kaum oder gar kein menschliches Eingreifen. Die automatisierte Datenextraktion und -verarbeitung umfasst die folgenden Schritte: 

1. Datenidentifizierung und -zugriff 

Der Prozess beginnt mit der Identifizierung der Informationsquellen, die von Dokumenten und Datenbanken bis hin zu Webdiensten und E-Mails reichen. Sobald diese Quellen identifiziert sind, erfolgt der Zugriff über direkte Datenbankverbindungen, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) oder andere Methoden zum Abrufen der Daten. 

2. Datenextraktion 

Je nach Zweck kommen unterschiedliche Datenextraktionstechniken zum Einsatz. Einige der am häufigsten verwendeten Extraktionstechniken in der Bildung verwendet -System umfasst: 

• Musterabgleich: Beim Mustervergleich geht es darum, bestimmte Muster oder Sequenzen in Daten zu identifizieren. Im Bildungswesen ermöglicht der Musterabgleich die Datenextraktion aus Datenquellen wie Lehrplänen, Studentenakten oder Testergebnissen, gefolgt von der Trenderkennung bei der Leistung der Studenten und der Erkennung von Anomalien in Bewertungsdaten.
   
• Verarbeitung natürlicher Sprache: NLP-Techniken ermöglichen die Analyse und das Verständnis der menschlichen Sprache. Im Bildungsbereich hilft NLP bei der Stimmungsanalyse des Schülerfeedbacks, der Zusammenfassung von Bildungsinhalten und der automatischen Bewertung schriftlicher Arbeiten.
   
• Erkennung benannter Entitäten: Als Teilmenge von NLP umfasst NER die Identifizierung und Kategorisierung benannter Entitäten (z. B. Personen oder Orte) in Textdaten. Im Bildungswesen kann NER verwendet werden, um Autorennamen aus wissenschaftlichen Arbeiten, Namen von Institutionen aus einer Forschungsarbeit oder Namen von Studenten und Fakultäten aus einem Verwaltungsdokument zu extrahieren.
   
• Modelle für maschinelles Lernen: Zu den Modellen des maschinellen Lernens gehören überwachte, halbüberwachte und unüberwachte Lernalgorithmen. Im Bildungsbereich können diese Modelle für die Vorhersagemodellierung, die Erstellung von Empfehlungssystemen und die Durchführung von Clustering trainiert werden und Segmentierung sowie Themenmodellierung.

3. Verarbeitung und Validierung

Nach der Extraktion werden die Daten zur weiteren Verarbeitung oder Analyse in ein strukturiertes Format geparst. Ein Beispiel hierfür ist das Filtern von Daten anhand bestimmter Kriterien. Benutzer können beispielsweise Daten filtern, um nur die Details der im Jahr 2023 eingeschriebenen Studierenden anzuzeigen. Datenqualitätsprüfungen werden implementiert, um die Daten zu validieren und sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen. 

4. Datenanreicherung 

Optional werden Datenanreicherungsschritte durchgeführt, um die extrahierten Daten zu verbessern. Beispielsweise werden Textdaten mit Anmerkungen versehen oder extrahierte Datensätze mit externen Datenbanken verknüpft.

5. Ausgabegenerierung 

Im letzten Schritt werden die extrahierten und verarbeiteten Daten als strukturierte Datenbank, Tabelle oder benutzerdefinierter Bericht weitergegeben. Anpassbare Ausgabeformate stellen sicher, dass die Daten für die Bedürfnisse von Endbenutzern oder nachgelagerte Anwendungen nutzbar bleiben. 

Worauf Sie bei einem automatisierten Transkriptverarbeitungstool achten sollten

1. Genauigkeit 

Genauigkeit ist der wichtigste Faktor bei der Arbeit mit akademischen Zeugnissen. Das richtige Tool sollte bei der Erkennung und Verarbeitung von Transkripten äußerst präzise sein. Um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, sollten Informationen wie Kurstitel, Credits, Noten und andere Details korrekt erfasst werden.

2. Robuste Datenextraktionsfunktionen 

Funktionen wie optische Zeichenerkennung (OCR), vorlagenbasierte Extraktion, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Datenanalysealgorithmen bedeuten, dass ein Tool über zuverlässige Datenextraktionsprozesse verfügt.

3. Individuelle Anpassungsoptionen

Anpassungsoptionen können Konfigurieren Sie den Transkriptprozess eines Toolsng wOrkflow an individuelle Anforderungen anpassen. Zu den nützlichen Anpassungsfunktionen gehören Optionen zum Erstellen benutzerdefinierter Datenfelder, Modifizieren Extraktion Parameter und Neukonfiguration der Validierungsregeln nach Bedarf. 

4. Datensicherheit und Compliance 

Die Einhaltung strenger Datensicherheitsstandards und Compliance-Vorschriften ist ein Muss für jedes Automatisierungstool. Diese Tools verarbeiten riesige Mengen sensibler Schülerinformationen und müssen über Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und andere Sicherheitsverfahren verfügen, um diese Informationen zu schützen. 

5. Benutzerfreundlichkeit und Benutzeroberfläche 

Komplizierte Tools sind schwer zu verstehen und zu verwenden. Damit ein Tool zur Transkriptverarbeitung maximal benutzerfreundlich ist, sollte es über Funktionen wie eine intuitive, benutzerfreundliche Oberfläche, Drag-and-Drop-Funktionalität und hochgradig anpassbare Arbeitsabläufe für eine einfachere Transkriptverarbeitung und höhere Produktivität verfügen. 

Optimierung der Transkriptverarbeitung mithilfe von Astera 

Astera ist eine automatisierte Lösung ohne Code, die die Datenextraktion, -verarbeitung, -validierung und -übertragung an verschiedene Ziele vereinfacht. Es kann verschiedene Arten von Dokumenten verarbeiten – einschließlich Transkripten.  

Es verwendet ein vorlagenbasiertes Extraktionsmodell, um relevante Daten aus unstrukturierten Quellen/Dokumenten zu extrahieren. Dazu ist lediglich eine benutzerdefinierte Datenextraktionsvorlage, auch Berichtsmodell genannt, erforderlich. 

AsteraDie No-Code-Schnittstelle von stellt sicher, dass auch das technisch nicht versierte Verwaltungspersonal einer akademischen Einrichtung es problemlos bedienen kann. Das Ergebnis ist ein schlankeres und effizienteres Transkriptverarbeitungssystem. 

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum ExtrahierenIng. Daten aus Transkripten

Die Extraktionsvorlage 

Der erste Schritt bei der Verarbeitung von Transkripten mit Astera ist die Schöpfung von eine Extraktionsvorlage. Diese Vorlage stellt sicher, dass alle relevanten Informationen korrekt erfasst werden. Beginnen wir für diesen Anwendungsfall mit dem folgenden Beispieltranskript (im PDF-Format): 

 

Eingeladen in Astera, das obige Transkript sieht folgendermaßen aus:

 

 

Nach dem Laden eines Dokuments ist die Vorlagenerstellung ein einfacher Vorgang, bei dem ein Benutzer Datenbereiche (im Quelldokument erfasster Bereich) und Felder im Dokument angeben kann. Diese Vorlage gibt Anweisungen Astera darüber, wie ein Dokument verarbeitet werden soll.  

Die Extraktionsvorlage für unser Transkript sieht folgendermaßen aus: 

 

Datenvorschau 

AsteraMit der Funktion „Datenvorschau“ können Benutzer eine Vorschau der Ausgabe der Extraktionsvorlage anzeigen und überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktioniert. 

 

 

Die Datenvorschau für das Beispieltranskript sieht wie folgt aus: 

 

 

Exportieren des Transkripts

Das Berichtsquellenobjekt verwendet das Transkript und die Extraktionsvorlage, die wir entwickelt haben. Sobald die Extraktionsvorlage erstellt und überprüft wurde, können wir sie ausführen und die extrahierten Daten an ein angegebenes Ziel exportieren. In diesem Anwendungsfall ist unser Ziel eine Excel-Datei. Wir arbeiten jetzt in einem Datenfluss, in dem wir die externen Daten in unseren Datenpipelines verwenden können.  Wir können es weiterverarbeiten und an unseren gewünschten Zielort laden.  

Der Einfachheit halber schreiben wir unsere extrahierten Daten über das Excel Workbook Destination-Objekt in Excel. 

Jetzt ist das Ziel so konfiguriert, dass Transkriptdatensätze an dieselbe Excel-Datei angehängt werden. 

Um mehrere Transkripte zu verarbeiten und sie automatisch an unser konsolidiertes Ziel zu schreiben, haben wir unseren Workflow mit dem File System Item Source-Objekt (für den Zugriff auf alle Dateien in unserem Transkriptordner) entworfen, das in einer Schleife mit dem Run Dataflow-Objekt verknüpft ist und jedes Transkript durchläuft unseren entworfenen Ablauf und schreiben sie in die Excel-Datei. 

Mehrere verarbeitete und nach Excel exportierte Transkripte werden wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass Excel hierarchische Daten vereinfacht. Wenn also beispielsweise ein Student über vier Kursdatensätze verfügt, werden in den exportierten Daten in Excel vier separate Datensätze angezeigtTarifeinträge für jeden Kurs, und jeder Eintrag trägt den Namen des Studenten. 

 

In Bearbeitung Die Fakten 

Data kann verarbeitet werden in unterschiedlich neue Erkenntnisse zu generieren. Hier verarbeiten wir die konsolidiert Transkriptdaten, die im letzten Schritt generiert wurden, um die Durchschnittsnoten der Schüler anzuzeigen:

Vorschau eines solchen Datenpipeline werden wir Zeigen Sie uns die Durchschnittsnoten und machen Sie zusätzlich Informationen – wie zum Beispiel der Schüler mit der höchsten Punktzahl – sind leicht sichtbar.

 

Zusammenfassung  

KI und automatisierte Transkriptverarbeitung werden uns erhalten bleiben wird schnell unverzichtbar für jede akademische Einrichtung.  

Bildungseinrichtungen auf allen Ebenen können enorm von der Implementierung der KI-gestützten Transkriptverarbeitung in ihre Arbeitsabläufe profitieren. Wechseln Sie zur automatisierten Formularverarbeitung mit Astera und entdecken Sie noch heute seine Vorteile.

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