Le classe de 2027 a vu un afflux massif de candidatures dans les meilleures universités des États-Unis. Harvard a reçu près de 57,000 2027 candidatures pour la promotion 27,000, tandis que le MIT en a reçu près de 125,874 145,882. L’UC Berkeley et l’UCLA, quant à elles, en ont reçu respectivement XNUMX XNUMX et XNUMX XNUMX. 

Le traitement manuel des relevés de notes est une bataille difficile pour les établissements d’enseignement à tous les niveaux. L'avenir académique des étudiants étant en jeu, le personnel chargé des admissions doit traiter rapidement chaque relevé de notes, document et formulaire, en garantissant l'exactitude et le respect de délais serrés. 

Lorsque le volume considérable de candidatures est combiné à des délais d’exécution courts, cela peut entraîner une augmentation inquiétante des erreurs, de l’inefficacité et des retards. Cependant, les solutions modernes de traitement automatisé des transcriptions, basées sur l’extraction de données basée sur l’IA, constituent une solution puissante à ce problème.

Avantages du traitement automatisé des transcriptions  

Traitement plus rapide 

La gestion manuelle, la saisie et le traitement des transcriptions prennent beaucoup plus de temps, créant des retards autrement évitables. Solutions automatisées peut effectuer des tâches similaires en moins de temps, améliorant ainsi l’efficacité. 

Moins d'erreurs 

Les processus de données manuels sont vulnérable aux erreurs humaines, comme des entrées incorrectes et des calculs erronés jusqu'à des erreurs de transposition. Le traitement automatisé des transcriptions réduit les erreurs et garantit des données de transcription plus précises.  

Meilleure évolutivité 

Le traitement manuel des transcriptions offre une évolutivité limitée. En revanche, les établissements d'enseignement peut facilement évoluer solutions de traitement automatisé des relevés de notes selon les besoins. Cela élimine les goulots d’étranglement et permet un fonctionnement fluide. 

Optimisation des ressources 

Outils d'extraction de données basés sur l'IA automatiser les tâches répétitives, comme la saisie et la validation des données. Cela permet au personnel de se concentrer sur des domaines plus complexes où l'implication humaine est nécessaire, comme le conseil aux étudiants, l'élaboration de programmes et la recherche universitaire. 

Conformité 

Des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la Loi sur les droits éducatifs familiaux et la vie privée (FERPA) sont applicables aux établissements universitaires. Les outils de données basés sur l'IA contribuent à garantir la conformité et protégez vos données grâce à des mesures telles que l’anonymisation et le cryptage. 

Un examen plus approfondi de l'extraction de données basée sur l'IA 

Les outils d'extraction de données basés sur l'IA sont idéaux pour automatiser le traitement des transcriptions. Ils nécessitent moins de ressources et nécessitent peu ou pas d’intervention humaine. L'extraction et le traitement automatisés des données comprennent les étapes suivantes : 

1. Identification et accès aux données 

Le processus commence par l'identification des sources d'informations, qui vont des documents et bases de données aux services Web et aux e-mails. Une fois identifiées, ces sources sont accessibles via des connexions directes aux bases de données, Interfaces de programmation d'application (API), ou d'autres méthodes pour obtenir les données. 

2. Extraction de données 

Différents types de techniques d'extraction de données sont utilisés en fonction du but recherché. Certaines des techniques d'extraction les plus utilisées utilisé dans l'éducation consistent à  

• Correspondance de motif: La correspondance de modèles implique l'identification de modèles ou de séquences spécifiques dans les données. Dans le domaine de l'éducation, la mise en correspondance de modèles permet l'extraction de données à partir de sources de données telles que les programmes de cours, les dossiers des étudiants ou les résultats des tests, suivie de l'identification des tendances dans les performances des étudiants et de la détection des anomalies dans les données d'évaluation.
   
• Traitement du langage naturel: Les techniques de PNL permettent l'analyse et la compréhension du langage humain. Dans le domaine de l'éducation, la PNL facilite l'analyse des sentiments des commentaires des étudiants, la synthèse du contenu éducatif et la notation automatique des travaux écrits.
   
• Reconnaissance d'entité nommée : En tant que sous-ensemble de la PNL, la NER implique l'identification et la catégorisation d'entités nommées (telles que des personnes ou des lieux) dans des données textuelles. Dans le domaine de l'éducation, le NER peut être utilisé pour extraire les noms d'auteurs d'articles universitaires, les noms d'établissements d'un document de recherche ou les noms d'étudiants et de professeurs d'un document administratif.
   
• Modèles d'apprentissage automatique : Les modèles d'apprentissage automatique incluent des algorithmes d'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé. Dans le secteur de l'éducation, ces modèles peuvent être formés pour la modélisation prédictive, la création de systèmes de recommandation, la réalisation de clustering et la segmentation et la modélisation thématique.

3. Traitement et validation

Après l'extraction, les données sont analysées dans un format structuré pour un traitement ou une analyse ultérieure, dont un exemple est le filtrage des données en fonction de certains critères. Par exemple, les utilisateurs peuvent filtrer les données pour voir uniquement les détails des étudiants inscrits en 2023. Des contrôles de qualité des données sont mis en œuvre pour valider les données et garantir qu'elles correspondent à ce qui est requis. 

4. Enrichissement des données 

L'enrichissement des données des étapes sont éventuellement effectuées pour améliorer les données extraites. Par exemple, les données textuelles sont annotées ou les enregistrements extraits sont liés à des bases de données externes.

5. Génération de résultats 

Lors de la dernière étape, les données extraites et traitées sont partagées sous forme de base de données structurée, de feuille de calcul ou de rapport personnalisé. Les formats de sortie personnalisables garantissent que les données restent utilisables pour les besoins des utilisateurs finaux ou pour les applications en aval. 

Que rechercher dans un outil de traitement automatisé des transcriptions

1. L’Exactitude 

L'exactitude est le facteur le plus important lorsque l'on travaille avec des relevés de notes académiques. Le bon outil doit être très précis dans la reconnaissance et le traitement des transcriptions. Il doit capturer correctement les informations telles que les titres de cours, les crédits, les notes et d'autres détails pour garantir la fiabilité.

2. Capacités robustes d’extraction de données 

Des fonctionnalités telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'extraction basée sur des modèles, le traitement du langage naturel (NLP) et les algorithmes d'analyse des données signifient qu'un outil dispose de processus d'extraction de données fiables.

3. Options de personnalisation :

Les options de personnalisation peuvent configurer le processus de transcription d'un outilng wflux de travail aux besoins individuels. Les fonctionnalités de personnalisation utiles incluent des options pour créer des champs de données personnalisés, modification extraction paramètres et reconfigurer les règles de validation si nécessaire. 

4. Sécurité des données et conformité 

Le respect de normes rigoureuses de sécurité des données et de réglementations de conformité est indispensable pour tout outil d’automatisation. Ces outils traitent d’énormes quantités d’informations sensibles sur les étudiants et doivent disposer de procédures de cryptage, de contrôle d’accès et d’autres procédures de sécurité pour assurer la sécurité de ces informations. 

5. Facilité d'utilisation et interface utilisateur 

Les outils compliqués sont difficiles à comprendre et à utiliser. Pour qu'un outil de traitement des transcriptions ait une convivialité maximale, il doit disposer de fonctionnalités telles qu'une interface intuitive et conviviale, une fonctionnalité glisser-déposer et des flux de travail hautement personnalisables pour un traitement des transcriptions plus simple et une productivité accrue. 

Améliorez le traitement de votre transcription

Plus rapide, sans erreur, évolutif et optimisé. AsteraLes capacités d'extraction de données basées sur l'IA de ne se contentent pas d'automatiser le traitement de votre transcription : elles la transforment ! Apprenez-en davantage aujourd’hui.

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Rationalisation du traitement des transcriptions à l'aide Astera 

Astera est une solution automatisée sans code qui simplifie l'extraction, le traitement, la validation et le transfert des données vers diverses destinations. Il peut gérer différents types de documents, y compris les transcriptions.  

Il utilise un modèle d'extraction basé sur un modèle pour extraire des données pertinentes à partir de sources/documents non structurés. Pour ce faire, il lui suffit d’un modèle d’extraction de données personnalisé défini par l’utilisateur, également appelé modèle de rapport. 

AsteraL'interface sans code de garantit que même le personnel administratif non technique d'un établissement universitaire peut l'utiliser facilement. Le résultat est un système de traitement des transcriptions plus rationalisé et plus efficace. 

Un guide étape par étape pour extrairefaire respecter Données des transcriptions

Le modèle d'extraction 

La première étape du traitement des transcriptions à l'aide Astera est la création de un modèle d'extraction. Ce modèle garantit que toutes les informations pertinentes sont capturées avec précision. Pour ce cas d'utilisation, commençons par l'exemple de transcription (au format PDF) ci-dessous : 

Chargé dans Astera, la transcription ci-dessus ressemblera à ceci :

Après avoir chargé un document, la création d'un modèle est un processus simple dans lequel un utilisateur peut indiquer des régions de données (zone capturée dans le document source) et des champs sur le document. Ce modèle indique Astera sur la manière dont il doit traiter un document.  

Le modèle d'extraction de notre transcription ressemblera à ceci : 

Aperçu des données 

AsteraLa fonctionnalité « Aperçu des données » permet aux utilisateurs de prévisualiser la sortie du modèle d'extraction et de vérifier qu'il fonctionne correctement. 

L’aperçu des données pour l’exemple de transcription sera le suivant : 

Exporter la transcription

L'objet Report Source utilise la transcription et le modèle d'extraction que nous avons conçus. Une fois le modèle d'extraction créé et vérifié, nous pouvons l'exécuter et exporter les données extraites vers une destination spécifiée. Dans ce cas d'utilisation, notre destination est un fichier Excel. Nous travaillons maintenant dans un flux de données où nous pouvons utiliser les données externes dans nos pipelines de données.  Nous pouvons le traiter davantage et le charger vers la destination souhaitée.  

Par souci de simplicité, nous écrivons nos données extraites dans Excel via l'objet Excel Workbook Destination. 

La destination est désormais configurée pour ajouter les enregistrements de transcription au même fichier Excel. 

Pour traiter plusieurs transcriptions et les écrire automatiquement dans notre destination consolidée, nous avons conçu notre flux de travail avec l'objet source de l'élément du système de fichiers (pour accéder à tous les fichiers de notre dossier de transcriptions) lié à l'objet Run Dataflow dans une boucle, traitant chaque transcription via notre flux conçu et les écrire dans le fichier Excel. 

Plusieurs transcriptions traitées et exportées vers Excel apparaîtront comme suit. Notez qu'Excel aplatit les données hiérarchiques. Ainsi, si, par exemple, un étudiant a quatre enregistrements de cours, les données exportées dans Excel afficheront quatre enregistrements séparés.notez les entrées pour chaque cours, et chaque entrée portera le nom de l'étudiant. 

Gestion Les données 

Dles données peuvent être traitées in façons pour générer de nouvelles connaissances. Ici, nous traitons le consolidé relève les données générées lors de la dernière étape pour afficher les notes moyennes des étudiants :

Aperçu d'un tel pipeline de données sera montre-nous les notes moyennes et fais supplémentaire les informations – telles que l’élève ayant obtenu le score le plus élevé – sont facilement visibles.

Conclusion  

L'IA est là pour rester et le traitement automatisé des transcriptions devient vite indispensable pour chaque institution académique.  

Les établissements d’enseignement de tous niveaux peuvent bénéficier énormément de la mise en œuvre du traitement des relevés de notes basé sur l’IA dans leurs flux de travail. Déménager à traitement automatisé des formulaires avec Astera et découvrez ses bienfaits dès aujourd'hui.

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