Procesamiento de transcripciones con herramientas de extracción impulsadas por IA: una guía

El clase de 2027 vio una afluencia masiva de solicitudes en las mejores universidades de los Estados Unidos. Harvard recibió cerca de 57,000 solicitudes para la promoción de 2027, mientras que el MIT recibió casi 27,000. Mientras tanto, UC Berkeley y UCLA recibieron 125,874 y 145,882 respectivamente. 

El procesamiento manual de expedientes académicos es una batalla cuesta arriba para las instituciones educativas de todos los niveles. Dado que el futuro académico de los estudiantes está en juego, el personal de admisiones debe procesar rápidamente cada expediente académico, documento y formulario, garantizando la precisión y el cumplimiento de plazos ajustados. 

Cuando el gran volumen de solicitudes se combina con tiempos de respuesta cortos, puede resultar en un aumento preocupante de errores, ineficiencia y demoras. Sin embargo, las soluciones modernas de procesamiento automatizado de transcripciones, con la extracción de datos impulsada por IA en su núcleo, son una solución poderosa a este problema.

Beneficios del procesamiento automatizado de transcripciones  

Procesamiento más rápido 

El manejo, la entrada y el procesamiento manual de transcripciones tardan mucho más en completarse, lo que genera retrasos que de otro modo serían evitables. Soluciones automatizadas puede realizar tareas similares en menos tiempo, mejorando la eficiencia. 

menos errores 

Los procesos de datos manuales son vulnerable a errores humanos, como entradas incorrectas y cálculos erróneos hasta errores de transposición. El procesamiento automatizado de transcripciones reduce los errores y garantiza datos de transcripción más precisos.  

Mejor escalabilidad 

El procesamiento manual de transcripciones ofrece escalabilidad limitada. En cambio, las instituciones educativas puede escalar fácilmente Soluciones automatizadas de procesamiento de transcripciones según sea necesario. Esto elimina los cuellos de botella y permite un funcionamiento fluido. 

Optimización de recursos 

Herramientas de extracción de datos impulsadas por IA automatizar tareas repetitivas, como la entrada y validación de datos. Esto permite al personal centrarse en áreas más complejas donde la participación humana es necesaria, como asesoramiento estudiantil, desarrollo curricular e investigación académica. 

Cumplimiento 

Regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad y Derechos Educativos de la Familia (FERPA) son aplicables a las instituciones académicas. Las herramientas de datos impulsadas por IA ayudan a garantizar el cumplimiento y mantener los datos seguros a través de medidas como la anonimización y el cifrado. 

Una mirada más cercana a la extracción de datos impulsada por IA 

Las herramientas de extracción de datos basadas en IA son ideales para automatizar el procesamiento de transcripción. Requieren menos recursos y requieren poca o ninguna intervención humana. La extracción y el procesamiento automatizados de datos incluyen los siguientes pasos: 

1. Identificación y acceso a los datos 

El proceso comienza identificando las fuentes de información, que van desde documentos y bases de datos hasta servicios web y correos electrónicos. Una vez identificadas, se accede a estas fuentes a través de conexiones directas a bases de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) u otros métodos para obtener los datos. 

2. Extracción de datos 

Se utilizan diferentes tipos de técnicas de extracción de datos según el propósito. Algunas de las técnicas de extracción más utilizadas utilizado en la educación incluyen: 

• La coincidencia de patrones: La coincidencia de patrones implica identificar patrones o secuencias específicas en los datos. En educación, la coincidencia de patrones permite la extracción de datos de fuentes de datos como programas de estudios, registros de estudiantes o puntajes de exámenes, seguida de la identificación de tendencias en el desempeño de los estudiantes y la detección de anomalías en los datos de evaluación.
   
• Procesamiento natural del lenguaje: Las técnicas de PNL permiten el análisis y comprensión del lenguaje humano. En educación, la PNL ayuda con el análisis de sentimientos sobre los comentarios de los estudiantes, el resumen del contenido educativo y la calificación automática del trabajo escrito.
   
• Reconocimiento de entidad nombrada: Como subconjunto de PNL, NER implica identificar y categorizar entidades nombradas (como personas o ubicaciones) dentro de datos de texto. En educación, NER se puede utilizar para extraer nombres de autores de artículos académicos, nombres de instituciones de un trabajo de investigación o nombres de estudiantes y profesores de un documento administrativo.
   
• Modelos de aprendizaje automático: Los modelos de aprendizaje automático incluyen algoritmos de aprendizaje supervisados, semisupervisados ​​y no supervisados. En el sector educativo, estos modelos se pueden entrenar para modelado predictivo, creación de sistemas de recomendación y realización de agrupaciones. y segmentación, y modelado de temas.

3. Procesamiento y Validación

Después de la extracción, los datos se analizan en un formato estructurado para su posterior procesamiento o análisis, un ejemplo de lo cual es el filtrado de datos según algunos criterios. Por ejemplo, los usuarios pueden filtrar datos para ver solo los detalles de los estudiantes registrados en 2023. Se implementan controles de calidad de los datos para validarlos y garantizar que estén alineados con lo que se requiere. 

4. Enriquecimiento de datos 

Opcionalmente, se realizan pasos de enriquecimiento de datos para mejorar los datos extraídos. Por ejemplo, se anotan datos de texto o los registros extraídos se vinculan a bases de datos externas.

5. Generación de resultados 

En el paso final, los datos extraídos y procesados ​​se comparten como una base de datos estructurada, una hoja de cálculo o un informe personalizado. Los formatos de salida personalizables garantizan que los datos sigan siendo utilizables para las necesidades de los usuarios finales o aplicaciones posteriores. 

Qué buscar en una herramienta de procesamiento automatizado de expedientes académicos

1. Precisión 

La precisión es el factor más importante cuando se trabaja con expedientes académicos. La herramienta adecuada debe ser muy precisa a la hora de reconocer y procesar transcripciones. Debe capturar correctamente información como títulos de cursos, créditos, calificaciones y otros detalles para garantizar la confiabilidad.

2. Sólidas capacidades de extracción de datos 

Características como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la extracción basada en plantillas, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los algoritmos de análisis de datos significan que una herramienta tiene procesos de extracción de datos confiables.

3. Opciones de personalización

Las opciones de personalización pueden configurar el proceso de transcripción de una herramientangwflujo de trabajo a las necesidades individuales. Las funciones de personalización útiles incluyen opciones para crear campos de datos personalizados, modificador Extracción parámetros y reconfigurar las reglas de validación según sea necesario. 

4. Seguridad y cumplimiento de los datos 

El cumplimiento de rigurosos estándares de seguridad de datos y regulaciones de cumplimiento es imprescindible para cualquier herramienta de automatización. Estas herramientas procesan cantidades masivas de información confidencial de los estudiantes y necesitan contar con cifrado, control de acceso y otros procedimientos de seguridad para mantener esta información segura. 

5. Facilidad de uso e interfaz de usuario 

Las herramientas complicadas son difíciles de entender y utilizar. Para que una herramienta de procesamiento de transcripciones tenga la máxima usabilidad, debe tener características como una interfaz intuitiva y fácil de usar, funcionalidad de arrastrar y soltar y flujos de trabajo altamente personalizables para un procesamiento de transcripciones más simple y una mayor productividad. 

Optimización del procesamiento de transcripciones mediante Astera 

Astera es una solución automatizada y sin código que simplifica la extracción, el procesamiento, la validación y la transferencia de datos a varios destinos. Puede manejar diferentes tipos de documentos, incluidas transcripciones.  

Utiliza un modelo de extracción basado en plantillas para extraer datos pertinentes de fuentes/documentos no estructurados. Para hacerlo, todo lo que necesita es una plantilla de extracción de datos personalizada definida por el usuario, también llamada modelo de informe. 

AsteraLa interfaz sin código de garantiza que incluso el personal administrativo no técnico de una institución académica pueda operarla fácilmente. El resultado es un sistema de procesamiento de transcripciones más ágil y eficiente. 

Una guía paso a paso para extraerIng. Datos de transcripciones

La plantilla de extracción 

El primer paso en el procesamiento de transcripciones utilizando Astera es la creación de una plantilla de extracción. Esta plantilla garantiza que toda la información pertinente se capture con precisión. Para este caso de uso, comencemos con la transcripción de muestra (en formato PDF) a continuación: 

 

Cargado en Astera, la transcripción anterior se verá así:

 

 

Después de cargar un documento, la creación de plantillas es un proceso simple en el que un usuario puede indicar regiones de datos (área capturada dentro del documento fuente) y campos en el documento. Esta plantilla instruye Astera sobre cómo debe procesar un documento.  

La plantilla de extracción para nuestra transcripción se verá así: 

 

Vista previa de datos 

AsteraLa función 'Vista previa de datos' permite a los usuarios obtener una vista previa del resultado de la plantilla de extracción y verificar que esté funcionando correctamente. 

 

 

La vista previa de datos para la transcripción de muestra será la siguiente: 

 

 

Exportar la transcripción

El objeto Fuente del informe utiliza la transcripción y la plantilla de extracción que diseñamos. Una vez que se crea y verifica la plantilla de extracción, podemos ejecutarla y exportar los datos extraídos a un destino específico. En este caso de uso, nuestro destino es un archivo de Excel. Ahora estamos trabajando en un flujo de datos donde podemos usar los datos externos en nuestras canalizaciones de datos.  Podemos procesarlo más y cargarlo en nuestro destino deseado.  

En aras de la simplicidad, escribiremos nuestros datos extraídos en Excel a través del objeto Destino del libro de Excel. 

Ahora el destino está configurado para agregar registros de transcripción al mismo archivo de Excel. 

Para procesar múltiples transcripciones y escribirlas automáticamente en nuestro destino consolidado, hemos diseñado nuestro flujo de trabajo con el objeto de origen del elemento del sistema de archivos (para acceder a todos los archivos dentro de nuestra carpeta de transcripciones) vinculado al objeto Ejecutar flujo de datos en un bucle, procesando cada transcripción a través de nuestro flujo diseñado y escribiéndolos en el archivo Excel. 

Varias transcripciones procesadas y exportadas a Excel aparecerán de la siguiente manera. Tenga en cuenta que Excel aplana los datos jerárquicos, por lo que si, por ejemplo, un estudiante tiene cuatro registros de cursos, los datos exportados en Excel mostrarán cuatro registros separados.Califique las entradas para cada curso, y cada entrada tendrá el nombre del estudiante. 

 

Procesamiento Los datos 

Dlos datos pueden ser procesados in maneras diferentes para generar nuevos conocimientos. Aquí estamos procesando el consolidado Datos de expedientes académicos generados en el último paso para ver las calificaciones promedio de los estudiantes:

Vista previa de tal tubería de datos seguirá muéstranos las calificaciones promedio y haz adicional información, como el estudiante con la puntuación más alta, fácilmente visible.

 

Conclusión   

La IA llegó para quedarse y el procesamiento automatizado de transcripciones se está volviendo rápidamente esencial para cada institución académica.  

Las instituciones educativas de todos los niveles pueden beneficiarse enormemente de la implementación del procesamiento de expedientes académicos impulsado por IA en sus flujos de trabajo. Pase al procesamiento automatizado de formularios con Astera y descubre sus beneficios hoy.

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