Analyse approfondie des données de LearnWise AI : indicateurs clés du succès de l'IA dans l'enseignement supérieur

L'intelligence artificielle joue un rôle fondamental dans la manière dont les universités soutiennent les étudiants, étendent les services et améliorent l'enseignement et l'apprentissage. Pourtant, alors que l'adoption de l'IA augmente, un défi majeur demeure : comment les institutions évaluent-elles si l'IA apporte réellement de la valeur ?

Cette analyse approfondie des données explique comment les établissements d'enseignement supérieur peuvent mesurer le succès de l'IA à l'aide de mesures, d'indicateurs de performance clés et de retour sur investissement basés sur des analyses réelles issues de la plateforme d'IA LearnWise, et comment ces informations contribuent à une meilleure prise de décision au sein des équipes académiques, opérationnelles et de direction.

Le défi de mesurer l'IA dans l'enseignement supérieur

Mesurer l'impact de l'IA dans l'enseignement supérieur est fondamentalement plus complexe que la mesure des outils logiciels traditionnels. De nombreuses institutions ne disposent pas de données de base claires, ne suivent pas systématiquement les indicateurs opérationnels et ont souvent un alignement limité entre les départements sur la manière dont le succès doit être défini.

Une enquête de la société de recherche en éducation EAB a révélé que près des deux tiers (62 %) du personnel universitaire chargé de la réussite des étudiants pensent que l'IA peut aider à identifier les étudiants qui ont besoin d'aide, et 69 % déclarent avoir utilisé l'IA dans leur travail au cours de l'année écoulée. Cependant, environ 20 % seulement déclarent que leur institution collecte activement des données sur la manière dont l'IA est utilisée. Dans le même temps, l'adoption de l'IA s'accélère : une enquête ellucienne a révélé que 84 % des professionnels de l'enseignement supérieur ont utilisé l'IA dans leur vie professionnelle ou personnelle au cours de l'année écoulée.

Alors que de nombreuses institutions ont lancé des projets pilotes initiaux en matière d'IA, la mise à l'échelle de ces initiatives s'avère souvent difficile. Sans preuves claires de l'impact sur l'expérience des étudiants, la charge de travail du corps professoral ou l'efficacité opérationnelle, les dirigeants ont du mal à justifier un investissement continu ou un déploiement à l'échelle de l'établissement.

Dans de nombreux cas, les institutions ne mesurent pas les indicateurs fondamentaux avant l'adoption de l'IA, tels que :

• Temps passé à traiter les demandes des étudiants
• Délai moyen de notation
• Charge de travail et coûts liés au personnel de soutien
• Effort des étudiants consacré aux systèmes de navigation
• Lacunes ou incohérences dans les connaissances institutionnelles

Sans ces points de référence, il devient difficile de démontrer une amélioration ou un retour sur investissement.

Dans le même temps, les préoccupations concernant la confidentialité, la sécurité et les biais des données ne cessent de croître. Une enquête montre une augmentation d'année en année des préoccupations institutionnelles concernant les biais de l'IA et la protection des données, ce qui ralentit ou limite souvent l'adoption à plus grande échelle.

Le défi n'est pas la réticence à mesurer les résultats de l'IA, mais le manque de cadres, d'accès intégré aux données et de coordination institutionnelle. Les universités s'appuient sur des systèmes cloisonnés, et les différents départements définissent le « succès » différemment. Par conséquent, de nombreuses initiatives d'IA restent des expériences à petite échelle plutôt que des atouts stratégiques.

Pour y remédier, les institutions doivent :

• Données d'IA fiables et exportables
• Des indicateurs clairs et cohérents
• Conseils sur la traduction des indicateurs en indicateurs de performance clés
• Frameworks pour connecter les KPI au retour sur investissement

Sans ces éléments, l'IA reste une boîte noire. Avec eux, cela devient un atout stratégique mesurable qui peut démontrer une réelle valeur en matière d'enseignement, de soutien et d'opérations.

La différence entre les métriques de l'IA, les KPI et le retour sur investissement

Le succès de l'IA dans l'enseignement supérieur doit être évalué selon trois niveaux distincts mais liés : mesures, indicateurs de performance clés et retour sur investissement.

Métriques : comprendre les performances et l'adoption de l'IA

Les métriques sont les points de données quantitatifs générés par les systèmes d'IA. Les solutions d'IA offrent une multitude d'indicateurs que les institutions peuvent suivre pour comprendre l'adoption, les défis et les taux de réussite. Ils décrivent ce qui se passe : la fréquence à laquelle l'IA est utilisée, les types de questions posées et l'efficacité des réponses du système.

LearnWise AI fournit aux institutions des mesures détaillées grâce à son Tableau de bord Insights, y compris :

En comprenant ces indicateurs clés, les institutions peuvent mieux comprendre les modèles d'adoption de l'IA dans leur organisation par rôle : étudiants, professeurs et personnel. Ces points de données aident à déterminer dans quelle mesure les requêtes sont résolues avec l'IA, ou à quelle fréquence l'outil est utilisé, ainsi que la qualité des informations fournies. Les institutions peuvent toutefois utiliser ces points de données pour adopter une stratégie : comment améliorer l'accès à l'information ? Y a-t-il des lacunes dans les connaissances, mises en évidence par des questions répétitives avec peu ou mauvais contexte dans les réponses fournies ? Ces points de données décrivent ce qui se passe mais ne définissent pas à eux seuls le succès.

KPI : définition des objectifs de réussite des institutions

Les indicateurs clés de performance (KPI) traduisent les mesures en objectifs institutionnels. Ils reflètent les objectifs de l'institution en fonction de ses priorités. Alors que LearnWise fournit les données, les institutions définissent les KPI sur la base de leurs priorités stratégiques.

Dans l'enseignement supérieur, les KPI de l'IA se concentrent souvent sur :

• Qualité de l'aide aux étudiants
• Efficacité opérationnelle
• Efficacité de l'enseignement et de l'apprentissage

Voici des exemples de KPI liés à l'IA :

• Réduire les tickets de support de niveau 1 de 30 % ou plus
• Maintenir la fraîcheur de la base de connaissances au-dessus de 90 %
• Améliorer les délais de notation de 20 %
• Atteindre 95 % de satisfaction grâce aux commentaires générés par l'IA

Les indicateurs LearnWise présentés ci-dessous soutiennent ces KPI en permettant aux institutions de suivre les taux de résolution, les modèles d'escalade, les lacunes en matière de connaissances et la satisfaction des utilisateurs en temps réel.

Comment les indicateurs fournis par LearnWise appuient-ils les indicateurs de performance clés pour les objectifs institutionnels ?

• Meilleur soutien aux étudiants : en suivant et en augmentant le taux de résolution de l'IA, les établissements peuvent s'assurer que les étudiants reçoivent des réponses précises et en temps opportun, améliorant ainsi la satisfaction et la rétention.
• Optimisation des ressources : la surveillance des mesures d'escalade et d'efficacité opérationnelle permet de réduire la charge de travail des équipes de support humain, leur permettant de se concentrer sur les cas complexes.
• Amélioration continue : les lacunes en matière de connaissances et les informations sur les tendances permettent des mises à jour basées sur les données pour soutenir le contenu et les processus.
• Planification stratégique : les indicateurs d'utilisation et d'engagement éclairent les décisions concernant l'extension du support numérique et l'investissement dans de nouvelles ressources.

Retour sur investissement : démontrer la valeur institutionnelle

Les mesures du retour sur investissement (ROI) institutionnel dans l'enseignement supérieur font référence aux avantages quantifiables qu'un établissement tire de ses investissements, tels que la technologie, le personnel ou les systèmes de soutien, par rapport aux coûts encourus. Ces mesures aident les dirigeants à évaluer si une solution telle que LearnWise AI apporte de la valeur en termes d'efficacité, de réduction des coûts, de résultats pour les étudiants et d'efficacité globale de l'établissement.

Un retour sur investissement clé dans l'enseignement supérieur

Dans l'enseignement supérieur, le retour sur investissement comprend généralement :

• Économies de coûts : réduction des coûts opérationnels, tels que la dotation en personnel d'assistance ou les processus manuels.
• Gains d'efficacité : temps de réponse et de résolution plus rapides pour les requêtes des étudiants et du personnel.
• Suppression des demandes d'assistance : pourcentage de requêtes résolues par l'IA, ce qui réduit la nécessité d'une intervention humaine.
• Satisfaction des étudiants : amélioration de l'expérience des étudiants et des commentaires.
• Taux de rétention et de réussite : impact sur la persévérance, l'engagement et la réussite scolaire des étudiants.
• Évolutivité : capacité à prendre en charge un plus grand nombre d'utilisateurs sans augmentation proportionnelle des coûts ou du personnel.
• Qualité des informations : précision, pertinence et fiabilité des informations fournies par l'assistant IA en réponse aux requêtes des utilisateurs.
• Comblement des lacunes en matière de connaissances : cette métrique permet d'identifier et de résoudre les informations manquantes, obsolètes ou peu claires dans la base de connaissances de l'IA.

Où les indicateurs d'adoption de l'IA informent une institution comment les étudiants, le personnel et les professeurs utilisent l'IA et les indicateurs de performance clés permettent aux institutions de suivre la réussite de leur mise en œuvre. Le retour sur investissement explique pourquoi c'est important au niveau institutionnel.

Pourquoi cette distinction est importante

Comprendre la différence entre les indicateurs, les indicateurs de performance clés et le retour sur investissement permet aux institutions de :

• Fixez-vous des objectifs réalistes et mesurables
• Financement sécurisé et adhésion des dirigeants
• Développez l'IA de manière responsable
• Gérez l'utilisation de l'IA de manière transparente

C'est là que LearnWise se différencie. La plateforme LearnWise fournit des données transparentes, des informations exportables et des tableaux de bord qui permettent aux institutions de suivre les indicateurs, de définir des indicateurs de performance clés et de calculer le retour sur investissement en toute confiance.

Les données que LearnWise fournit aux institutions

Ce que les institutions peuvent voir dans les tableaux de bord

LearnWise offre aux institutions une visibilité complète de l'activité de l'IA grâce à des tableaux de bord basés sur les rôles, notamment :

• Journaux de conversations : Historiques d'interactions complets et filtrables avec horodatages, métadonnées et événements d'escalade
• Analyses d'utilisation : Taux de résolution, volume de conversations, utilisateurs uniques, tendances et bien plus encore, le tout filtrable par assistant, service d'assistance et canal
• Suivi des lacunes en matière de connaissances : Un flux de travail d'améliorations pour identifier et résoudre les lacunes en matière de contenu
• Évaluations des réponses : Feedback positif et négatif sur les réponses de l'IA
• Accès basé sur les rôles : Autorisations granulaires pour les administrateurs, les agents de support et les visualiseurs de données

Quelles données peuvent être exportées

Les institutions qui utilisent LearnWise AI ont accès à de puissantes fonctionnalités d'exportation de données, principalement via les outils Inbox et Insights de la plateforme. L'exportation de ces données permet aux institutions d'auditer les performances des assistants, de suivre les volumes d'escalade, d'identifier les modèles d'engagement des utilisateurs, de s'intégrer à d'autres outils d'analyse et de maintenir la gouvernance des données avec un historique complet des téléchargements.

Vous trouverez ci-dessous un aperçu des données qui peuvent être exportées par solution :

• Assistance AI Campus:
  
  • Toutes les conversations et statistiques de chat peuvent être exportées.
• Tuteur étudiant en IA:
  
  • Toutes les conversations et statistiques des tuteurs peuvent être exportées.
• Feedback et évaluateur sur l'IA:
  
  • Les mesures d'utilisation des commentaires et des notes ainsi que l'historique des sessions peuvent être exportés.

Pour toutes les solutions, LearnWise fournit des données de gestion des connaissances, garantissant ainsi que les journaux d'utilisation et d'amélioration peuvent être consultés et exportés à des fins d'analyse.

Tous ces produits transmettent leurs données d'interaction à la boîte de réception centrale et au système de reporting, ce qui permet une exportation et une analyse unifiées.

Pour maintenir des normes de confidentialité et de conformité élevées, les données exportées à l'aide de LearnWise AI ont la possibilité d'anonymiser les données des utilisateurs. Les administrateurs peuvent également télécharger des journaux à des fins de conformité et de gouvernance, et peuvent configurer les préférences de conservation des données conformément à la politique de l'établissement. Ces mesures garantissent que l'utilisation de l'IA est sûre et conforme aux barrières institutionnelles, et non l'inverse.

Gouvernance et confiance : comment LearnWise réduit les risques

LearnWise AI est conçu avec un engagement ferme en faveur de la transparence et de la propriété institutionnelle des données, conformément aux principales normes du secteur et aux meilleures pratiques pédagogiques.

La transparence dès la conception

LearnWise AI fournit des informations détaillées sur les pratiques de sécurité, le traitement des données et les mesures de confidentialité via son Centre de confiance. Cela inclut la documentation sur les contrôles de sécurité, les certifications de conformité et les sous-traitants.

LearnWise est entièrement conforme et certifié pour :

• ISO 27001 v2022 : norme internationale pour la gestion de la sécurité de l'information.
• RGPD : garantit la transparence de la collecte et du traitement des données et des droits des utilisateurs pour tous les utilisateurs, en particulier ceux de l'UE.
• SOC 2 : met l'accent sur la sécurité, la disponibilité, l'intégrité du traitement, la confidentialité et la confidentialité des données des clients.

Ces cadres nécessitent une documentation claire, des audits réguliers et une communication transparente sur les pratiques en matière de données.

Vous trouverez ci-dessous deux caractéristiques clés du produit qui favorisent la transparence :

• Visibilité des utilisateurs et des administrateurs : toutes les données de conversation et les interactions des utilisateurs ne sont accessibles qu'aux administrateurs universitaires autorisés. Cela permet aux institutions d'auditer, d'examiner et de comprendre comment les données sont utilisées et les performances de l'IA, garantissant ainsi la transparence des processus de support et d'analyse.
• Aucune utilisation des données conversationnelles pour la formation : LearnWise n'utilise pas les conversations des étudiants ou du personnel pour former ses modèles d'IA en dehors de l'établissement. Les conversations sont conservées dans un environnement fermé et ne sont utilisées qu'à des fins d'évaluation et d'amélioration institutionnelles, et non pour le développement d'une IA externe ou à des fins tierces.

Propriété institutionnelle des données

Le maintien de normes de sécurité et de conformité élevées est essentiel dans l'enseignement supérieur. C'est pourquoi toutes les données collectées par LearnWise appartiennent à l'institution qui les met en œuvre. Voici quelques moyens clés par lesquels LearnWise veille à ce que les institutions restent aux commandes lors de la mise en œuvre et de l'évaluation des outils d'IA :

• Contrôle des données : toutes les données collectées par LearnWise AI (y compris les noms d'utilisateur, les e-mails, les numéros d'étudiants et les journaux de conversations) sont stockées dans un environnement sécurisé et fermé. Seuls les administrateurs de l'institution ont accès à ces données, ce qui garantit que l'institution conserve le contrôle et la propriété complets.
• Formation sur le contenu appartenant à l'institution : l'assistant IA est formé exclusivement sur les ressources, la documentation et le matériel qui sont entièrement détenus ou fournis par l'institution. Cela garantit que la base de connaissances reflète les politiques de l'institution et que celle-ci conserve les droits de propriété intellectuelle sur le contenu utilisé.
• Exportation et accès aux données : les institutions peuvent exporter toutes les données de conversation et d'utilisation pour leurs propres besoins d'analyse, de conformité ou de reporting. Cela soutient la gouvernance des données institutionnelles et garantit que les données ne sont pas bloquées dans la plateforme LearnWise.
• Politiques de confidentialité et de sécurité : LearnWise gère un ensemble complet de politiques de sécurité et de confidentialité, y compris une politique de conservation des données, une politique de protection des données et un addendum sur le traitement des données (DPA), tous disponibles pour examen institutionnel dans le Ressources du Trust Center.

Transformer les données en indicateurs de performance clés : comment les institutions mesurent le succès

Mesure de référence avant le déploiement

Vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne pouvez pas mesurer. C'est pourquoi, avant de lancer la mise en œuvre de l'IA, nous encourageons généralement les institutions à collecter des données de base sur leurs processus de soutien et d'engagement actuels. À cette étape, la plupart des institutions constatent qu'elles ne disposent que de très peu, voire pas de données, à partir desquelles effectuer des comparaisons.

Avant de mettre en œuvre l'IA, les institutions devraient collecter des données de base telles que :

• Volume des requêtes de support et temps de traitement
• Taux d'escalade
• Charge de travail des professeurs en matière de notation
• Scores de satisfaction des étudiants
• Coûts de soutien opérationnel

Avoir une image claire de la situation actuelle permettra de mesurer beaucoup plus facilement les améliorations apportées aux outils d'IA après leur mise en œuvre. De cette manière, les institutions peuvent définir des indicateurs de performance clés, comprendre leur feuille de route pour l'adoption de l'IA à long terme et fournir une image claire du retour sur investissement pour les futurs plans d'adoption.

Les indicateurs clés de performance des départements pour le succès de l'IA

Lors de la définition des KPI, nous pensons qu'il n'existe pas d'approche universelle. Lors de la mise en œuvre de solutions d'IA dans tous les services, il est important de comprendre les différents objectifs et ambitions qui sous-tendent la mise en œuvre d'assistants d'IA. LearnWise fournit des outils d'analyse et de reporting qui peuvent être adaptés aux besoins des différents départements :

• Département informatique :
  
  • Suivez les volumes de tickets d'assistance, les taux de résolution et les taux d'escalade via l'onglet Insights.
  • Surveillez la disponibilité du système et les performances d'intégration.
• Gestion du programme :
  
  • Utilisez Insights pour suivre l'engagement des étudiants à l'égard des ressources du programme et des demandes d'assistance liées à l'administration du programme.
  • Analysez les tendances des questions des étudiants pour identifier les points faibles au niveau du programme.
• Enseignement et apprentissage :
  
  • Tirez parti des informations recueillies au niveau des cours pour suivre l'engagement des étudiants, la fréquence d'utilisation des assistants et les questions académiques courantes.
  • Consultez les journaux de conversations (s'ils sont activés) pour obtenir des commentaires qualitatifs sur le matériel pédagogique et les besoins des étudiants.
  • Pour plus d'informations, consultez les informations mises à la disposition des formateurs au niveau du cours et la manière dont elles peuvent être exploitées ici.
• Services aux étudiants :
  
  • Surveillez le volume et le type de demandes de soutien des étudiants.
  • Suivez les taux de résolution et l'escalade vers le support humain.
  • Identifier les tendances en matière de besoins des étudiants et de lacunes en matière de services.

LearnWise Insights permet de suivre tous ces KPI sur une seule plateforme.

Enquêtes et données qualitatives

En général, les institutions choisissent de déployer des solutions d'IA dans un ou deux départements avant de choisir un déploiement institutionnel. De cette manière, la collecte de commentaires est un élément essentiel du processus de prise de décision. Voici comment LearnWise recueille des commentaires pour éclairer les décisions de mise en œuvre de l'IA :

Collecte de commentaires :

• LearnWise AI recueille les commentaires des utilisateurs après les conversations, qui peuvent être utilisés pour mesurer la satisfaction et identifier les domaines à améliorer.
• Cette boucle de feedback est intégrée à la plateforme et est accessible aux administrateurs pour examen et analyse.
• Voir : Guide de communication : lancement d'un assistant d'IA dans votre établissement

Données qualitatives :

• Les journaux de conversations et les transcriptions (avec les autorisations appropriées) fournissent de riches données qualitatives sur les besoins des utilisateurs, les problèmes et l'efficacité de l'assistance.
• Ces journaux peuvent être filtrés et exportés pour une analyse plus approfondie.

Cela garantit que les institutions comprennent à la fois ce qui se passe et pourquoi.

Connecter les KPI au retour sur investissement

Démontrer le retour sur investissement (ROI) de l'IA dans l'enseignement supérieur ne se limite pas à des analyses post-déploiement. Les établissements doivent d'abord établir des bases de référence claires, puis suivre les performances de LearnWise AI au fil du temps, et enfin comparer les résultats pour quantifier l'impact opérationnel, académique et financier.

1. Établir des mesures de référence avant la mise en œuvre

Avant de déployer LearnWise AI, les établissements doivent documenter leur état actuel à l'aide des données des systèmes existants. Ces mesures de référence créent le point de référence requis pour calculer le retour sur investissement après la mise en œuvre.

Les indicateurs de référence recommandés sont les suivants :

• Volume de demandes d'assistance par canal (e-mail, téléphone, service d'assistance, LMS)
• Délais moyens de réponse et de résolution pour les demandes de niveau 1
• Taux d'escalade vers le personnel humain
• Heures d'ouverture du personnel d'assistance et coûts associés
• Scores de satisfaction des étudiants et du personnel en ce qui concerne les services de soutien
• Sujets d'assistance courants et problèmes récurrents
• Délais de notation des professeurs et heures estimées consacrées à la rétroaction

Ces points de données sont généralement disponibles via les systèmes de billetterie, les analyses LMS, les rapports sur la charge de travail des professeurs, les tableaux de bord de recherche institutionnels et les systèmes RH ou financiers. Les capturer avant le lancement garantit que les améliorations apportées par LearnWise peuvent être mesurées de manière précise et crédible.

2. Suivez les métriques de LearnWise AI après la mise en œuvre

Une fois l'IA LearnWise déployée, les institutions peuvent utiliser les analyses et les tableaux de bord Insights de la plateforme pour suivre les indicateurs de performance clés et les comparer aux données de référence.

Les principaux indicateurs de performance clés de LearnWise sont les suivants :

Taux de résolution de l'IA
Le pourcentage de requêtes résolues par l'IA sans transfert au personnel humain. De nombreuses institutions visent un taux de résolution de l'IA de 50 à 80 %, en fonction de la qualité du contenu, de la complexité institutionnelle et de la maturité de la formation. Cette métrique prend directement en charge les calculs du temps économisé et de la déformation du boîtier de support.

Nombre de conversations
Le nombre total d'interactions gérées par l'assistant IA. Cette métrique fournit une visibilité sur l'adoption, l'engagement et la demande globale de support numérique.

Nombre de conversations escaladées
Le volume de conversations acheminées vers des agents humains. Le suivi des modèles d'escalade aide les institutions à comprendre la complexité des requêtes, à identifier les opportunités de formation et à garantir le juste équilibre entre automatisation et assistance humaine.

Informations sur les tendances
Analyse des sujets, des thèmes et des moteurs d'assistance récurrents au fil du temps. Les Trend Insights révèlent l'évolution des besoins des étudiants et du personnel et aident à évaluer l'efficacité de l'IA pour résoudre les problèmes émergents ou saisonniers.

Tendances et volume de support
Évolution du volume, du calendrier et du type de demandes d'assistance au fil du temps. Ces tendances sont particulièrement utiles pour la planification des capacités et l'allocation des ressources pendant les périodes universitaires de pointe.

Satisfaction et commentaires des utilisateurs
Les commentaires directs collectés après les interactions avec l'IA fournissent des informations qualitatives et quantitatives sur la qualité du service, la confiance et l'expérience utilisateur.

Efficacité opérationnelle
Les mesures liées à la charge de travail du personnel, aux temps de réponse et au débit permettent aux institutions de relier directement l'utilisation de l'IA aux économies de coûts, à la réduction de l'épuisement professionnel et à l'amélioration de la prestation de services.

Ensemble, ces KPI permettent aux institutions de passer des données descriptives d'utilisation de l'IA à une mesure des performances basée sur les résultats.

3. Comment accéder à ces métriques et les utiliser dans LearnWise

LearnWise fournit plusieurs outils pour accéder aux données de performance de l'IA, les analyser et les rendre opérationnelles :

Tableau de bord Insights
Le portail d'administration LearnWise comprend un onglet Insights dans lequel les établissements peuvent filtrer et analyser les mesures par assistant d'IA, rôle, plage de dates et sujet. Cela permet à la fois le suivi quotidien et l'analyse des performances à long terme.

Rapport sur les tendances du support
Le rapport sur les tendances du support met en évidence les problèmes récurrents, la fréquence des sujets et les évolutions au fil du temps. Les institutions peuvent utiliser ce rapport pour évaluer l'impact des mises à jour du contenu, des changements de politique ou de l'amélioration des processus et pour éclairer les stratégies futures.

Exportation et intégration de données
Toutes les données, mesures et rapports de conversation peuvent être exportés pour une analyse plus approfondie ou une intégration avec des outils de BI institutionnels, des entrepôts de données ou des flux de travail de reporting. Cela garantit que les données LearnWise peuvent être alignées sur les systèmes de recherche des finances, des ressources humaines et des institutions pour une analyse complète du retour sur investissement.

4. Tableau de comparaison des KPI recommandés

5. Amélioration continue et validation du retour sur investissement

Surveillance régulière
Les établissements doivent revoir les indicateurs LearnWise de manière récurrente afin d'identifier les tendances, les écarts de performance et les opportunités d'optimisation.

Mises à jour du contenu et des connaissances
Knowledge Gap Insights permet aux équipes de mettre à jour et d'élargir en permanence la base de connaissances de l'IA, améliorant ainsi les taux de résolution et la satisfaction des utilisateurs au fil du temps.

Collaboration avec LearnWise
Travailler en étroite collaboration avec les équipes de support de LearnWise aide les établissements à affiner la formation en matière d'IA, à répondre aux besoins émergents et à garantir que les analyses sont conformes aux KPI institutionnels et aux objectifs de retour sur investissement.

En combinant les mesures de référence avec les analyses continues de LearnWise, les institutions peuvent démontrer en toute confiance la valeur institutionnelle de l'IA, en soutenant l'investissement durable, la mise à l'échelle responsable et l'impact à long terme.

Présentation approfondie des produits : à quoi ressemble le succès

Chaque produit LearnWise AI répond à différents objectifs institutionnels, qu'il s'agisse d'améliorer les expériences d'apprentissage des étudiants ou de réduire la charge de travail opérationnelle et la charge de travail des professeurs. Bien que les indicateurs de réussite varient selon les cas d'utilisation, ils contribuent tous à des résultats institutionnels mesurables lorsqu'ils sont suivis de manière cohérente.

Vous trouverez ci-dessous un aperçu de ce à quoi ressemble le succès de LearnWise. Tuteur étudiant en IA, Assistance AI Campus, et Feedback et évaluateur sur l'IA.

Indicateurs de réussite des tuteurs d'étudiants IA

Le tuteur étudiant LearnWise AI fournit un soutien académique personnalisé et contextuel directement dans le LMS. Il aide les étudiants à naviguer dans les cours, à étudier et à s'entraîner grâce à des fonctionnalités telles que des plans d'études, des questionnaires pratiques et des réponses instantanées aux questions liées aux cours. En rencontrant les étudiants là où ils apprennent déjà, l'AI Tutor renforce les objectifs de conception pédagogique et favorise un engagement continu.

Ce qui différencie le LearnWise AI Student Tutor, c'est son intégration approfondie et contextuelle au LMS. Les étudiants reçoivent de l'aide dans le cadre exact du cours, du devoir ou de l'environnement d'apprentissage dans lesquels ils travaillent, sans changer d'outil ou de plateforme. Le Tutor prend en charge 107 langues, est pré-formé à plus de 400 outils EdTech et est prêt pour la LTI 1.3 pour un déploiement sécurisé et évolutif.

Les principaux indicateurs de réussite de l'AI Student Tutor sont les suivants :

• Engagement des étudiants : Nombre d'étudiants utilisant activement le tuteur et fréquence des interactions au fil du temps
• Taux de résolution : Pourcentage de questions des étudiants auxquelles il a été répondu sans que les professeurs ou le personnel de soutien aient été redirigés
• Gain de temps : Réduction du temps que les étudiants passent à chercher des réponses, des ressources ou des éclaircissements

En savoir plus sur Tuteur étudiant en IA.

AI Student Tutor : pourquoi ces indicateurs sont importants

• Engagement des étudiants : Un engagement soutenu indique que les étudiants trouvent le tuteur utile et accessible. Un taux d'utilisation élevé montre que le support de l'IA est intégré aux flux de travail d'apprentissage au lieu de rester inutilisé dans le LMS.
• Résultats d'apprentissage : Associée à des données sur les performances ou les évaluations des cours, l'utilisation de Tutor peut aider les établissements à comprendre comment un soutien scolaire opportun contribue à la compréhension et à la réussite.
• Taux de résolution : Un taux de résolution élevé signifie que les étudiants reçoivent des réponses immédiates sans attendre le corps enseignant, ce qui améliore la satisfaction tout en réduisant les interruptions d'enseignement.
• Gain de temps : Un accès plus rapide à l'information permet aux étudiants de passer plus de temps à apprendre et moins de temps à naviguer dans les systèmes ou à rechercher de l'aide.
• Qualité du feedback : La satisfaction des étudiants à l'égard des explications garantit que l'IA est non seulement rapide, mais aussi précise, pertinente et solide sur le plan pédagogique.

Ensemble, ces indicateurs aident les établissements à démontrer la valeur académique du tuteur, à orienter les améliorations continues et à garantir que l'IA contribue de manière significative à la réussite des étudiants.

Indicateurs de réussite de AI Campus Support

LearnWise AI Campus Support est un assistant multilingue, conscient des rôles et conçu pour traiter les demandes académiques, administratives et informatiques à grande échelle. Il fournit des réponses instantanées, achemine les cas complexes vers le service approprié et s'intègre aux principales plateformes LMS, aux portails étudiants, aux systèmes CRM et aux outils de billetterie tels que ServiceNow, Salesforce, JitBit et TeamDynamix.

La solution prend en charge 107 langues et atteint régulièrement des taux de résolution IA élevés, souvent compris entre 90 et 97 % pour les demandes de niveau 1. Les réponses sont personnalisées en fonction du rôle de l'utilisateur (étudiant, professeur ou personnel) et diffusées via plusieurs points de contact numériques. Les analyses en temps réel contribuent à l'amélioration continue des services.

Les principaux indicateurs de réussite de AI Campus Support sont les suivants :

• Délai de résolution : Temps moyen nécessaire pour résoudre les demandes de niveau 1
• Taux de résolution : Pourcentage de requêtes résolues par l'IA sans intervention humaine
• Taux d'escalade : Fréquence des cas transmis aux équipes de soutien humain
• Actualité des connaissances : Dans quelle mesure la base de connaissances de l'IA est-elle à jour et précise ?
• Satisfaction des utilisateurs : Feedback des étudiants, des professeurs et du personnel après les interactions

En savoir plus sur Assistance AI Campus.

AI Campus Support : pourquoi ces indicateurs sont importants

• Délai de résolution : Les réponses rapides sont essentielles à la satisfaction des étudiants et du personnel et à la réduction de la frustration pendant les périodes de forte demande.
• Taux de résolution : Un taux de renvoi élevé montre que l'IA gère avec succès les questions de routine, ce qui permet au personnel de se concentrer sur des cas complexes ou sensibles.
• Taux d'escalade : La surveillance des escalades garantit le juste équilibre entre l'automatisation et le support humain tout en évitant les surcharges.
• Actualité des connaissances : Des informations actualisées sont essentielles à la confiance ; les réponses périmées sapent rapidement la confiance dans les services numériques.
• Satisfaction des utilisateurs : Le feedback direct met en évidence la qualité du service et identifie les opportunités d'amélioration.

Le suivi de ces indicateurs aide les institutions à prouver leur retour sur investissement, à améliorer la prestation de services et à étendre les opérations de support de manière durable.

Feedback basé sur l'IA et indicateurs de réussite des évaluateurs

Le LearnWise AI Feedback & Grader rationalise les flux de travail de notation et de feedback en générant des commentaires exploitables et alignés sur les rubriques à grande échelle, tout en permettant aux professeurs de garder le contrôle total. Les professeurs peuvent réviser, modifier ou régénérer les commentaires générés par l'IA, garantissant ainsi la rigueur académique et l'alignement sur les normes des cours.

La solution s'intègre parfaitement aux principales plateformes LMS, notamment Canvas, Brightspace et Moodle. Il prend en charge plusieurs types d'évaluation, des commentaires multilingues et la conformité aux exigences institutionnelles et réglementaires telles que le RGPD, l'ISO, le SOC 2 et la FERPA. Les analyses en temps réel fournissent une visibilité sur les tendances en matière de notation et la qualité des commentaires.

Les principaux indicateurs de réussite d'AI Feedback & Grader sont les suivants :

• Temps économisé par les professeurs : Réduction des heures consacrées à la notation et à la fourniture de commentaires
• Cohérence des commentaires : Harmonisation du feedback avec les rubriques, le ton et les résultats d'apprentissage
• Délai d'exécution : Rapidité à laquelle les étudiants reçoivent des commentaires sur les devoirs
• Satisfaction des étudiants : Évaluation par les étudiants de la clarté et de l'utilité des commentaires
• Supervision du corps professoral : Degré d'évaluation par l'instructeur et ajustement des commentaires générés par l'IA

En savoir plus sur Feedback et évaluateur sur l'IA.

Feedback et évaluateur basés sur l'IA : pourquoi ces indicateurs sont importants

• Temps économisé par les professeurs : La réduction du temps de notation permet aux éducateurs de se concentrer sur l'enseignement, le mentorat et l'élaboration de programmes.
• Cohérence des commentaires : Le feedback aligné sur les rubriques favorise l'équité et les normes académiques au sein de grandes cohortes.
• Délai d'exécution : Un feedback plus rapide permet aux étudiants de suivre les directives pendant que l'apprentissage est encore actif.
• Satisfaction des étudiants : Des commentaires clairs et exploitables favorisent l'engagement et l'amélioration.
• Supervision du corps professoral : Le maintien du contrôle de l'enseignant préserve la confiance, la transparence et l'intégrité académique.

Ensemble, ces indicateurs aident les établissements à évaluer les gains d'efficacité, la qualité de l'enseignement et l'impact plus large de l'IA sur l'apprentissage et l'évaluation.

Utiliser les données LearnWise pour améliorer l'expérience des étudiants, l'efficacité de l'enseignement et les performances opérationnelles

Pour bien comprendre le retour sur investissement, les établissements doivent associer les analyses LearnWise à leur propre base de référence et à des mesures institutionnelles continues. Alors que LearnWise fournit des données détaillées sur l'utilisation, la résolution et l'engagement de l'IA, un retour sur investissement significatif apparaît lorsque ces données sont connectées à des indicateurs opérationnels, académiques et financiers déjà suivis (ou récemment établis) par l'établissement.

Mesurer les données de référence : ce que les institutions devraient examiner

La plupart des institutions possèdent déjà les données nécessaires pour mesurer l'impact de l'IA, mais celles-ci sont distribuées entre les systèmes. Vous trouverez ci-dessous des recommandations concrètes sur l'endroit et la manière de se procurer des données de référence avant la mise en œuvre.

Efficacité opérationnelle et de support

Pour quantifier le temps gagné et la réduction des coûts, les institutions devraient établir des bases de référence à partir des systèmes de soutien existants :Où trouver les donnéesQue mesurer

• Temps de traitement moyen par demande de niveau 1
• Nombre de demandes d'assistance par mois par canal
• Pourcentage de demandes transmises au personnel
• Délai moyen de résolution
• Heures de travail du personnel consacrées au soutien de routine
• Frais d'heures supplémentaires ou de personnel temporaire pendant les périodes de pointe

Comment cela se connecte à LearnWise
Après le déploiement, les mesures de résolution et d'escalade de LearnWise AI peuvent être comparées directement à ces valeurs de référence pour calculer :

• Heures d'assistance évitées
• Économies de coûts par demande résolue
• Réduction de l'arriéré pendant les périodes de pointe

Efficacité de l'enseignement et de l'évaluation

Pour évaluer l'impact de AI Feedback & Grader et AI Tutor, les établissements doivent établir des bases de référence liées à l'enseignement à l'aide de systèmes pédagogiques et de flux de travail du corps professoral.

Où trouver les données

• Analyses LMS (Canvas, Brightspace, Moodle, Blackboard)
• Rapports ou enquêtes sur la charge de travail des professeurs
• Horodatage de soumission et de notation des évaluations
• Rapports des centres d'enseignement et d'apprentissage

Ce qu'il faut mesurer

• Délai de notation moyen par devoir
• Nombre estimatif d'heures consacrées par le corps enseignant à la notation et à la rétroaction
• Nombre d'évaluations notées par trimestre
• Fréquence des demandes de précisions des étudiants après le feedback
• Satisfaction des professeurs à l'égard des processus de notation

Comment cela se connecte à LearnWise
Les données issues de LearnWise après la mise en œuvre peuvent être utilisées pour quantifier :

• Temps économisé par le corps enseignant par cours ou par session
• Cycles de feedback plus rapides pour les étudiants
• Plus de cohérence et de clarté dans les commentaires

Expérience des étudiants et résultats d'apprentissage

Bien que l'impact de l'IA sur les résultats d'apprentissage soit multifactoriel, les institutions peuvent établir des bases de référence en matière d'expérience et d'engagement pour contextualiser l'utilisation de l'IA.

Où trouver les données

• Enquêtes de satisfaction des étudiants (évaluations des cours, NSS, enquêtes internes)
• Métriques d'engagement du LMS
• Conseils et tutorat en matière de rapports d'utilisation
• Recherche institutionnelle et données de conservation

Ce qu'il faut mesurer

• Satisfaction des étudiants à l'égard du soutien scolaire et administratif
• Temps passé à rechercher des informations sur les cours ou les institutions
• Fréquence des demandes d'assistance répétées
• Indicateurs d'achèvement et de rétention des cours
• Utilisation des services de tutorat ou de soutien existants

Comment cela se connecte à LearnWise
Les données d'utilisation, de résolution et de feedback de LearnWise peuvent être superposées à ces mesures pour évaluer :

• Accès amélioré à une assistance en temps opportun
• Réduction de la friction dans les systèmes de navigation
• Satisfaction accrue à l'égard de l'assistance scolaire

Identifier les tendances avec LearnWise Insights

Une fois l'IA LearnWise déployée, les établissements ont accès à une analyse approfondie des tendances qui révèle comment les étudiants, les professeurs et le personnel interagissent avec le support numérique et les ressources d'apprentissage au fil du temps. Ces informations permettent aux institutions de dépasser les rapports anecdotiques et de les orienter vers la conception de services fondée sur des données probantes.

Grâce à LearnWise Insights, les établissements peuvent :

• Identifier les moteurs de support récurrents en analysant les questions, sujets et flux de travail les plus courants qui génèrent une demande dans les services universitaires et administratifs.
• Détectez les pics saisonniers et cycliques de la demande, comme l'augmentation des demandes d'assistance pendant l'inscription, les périodes d'évaluation ou le début du trimestre.
• Comparez les modèles d'utilisation selon les rôles, les cours, les programmes ou les départements, révélant les domaines dans lesquels un soutien supplémentaire ou des interventions ciblées peuvent être nécessaires.
• Mesurez l'impact des changements en suivant l'évolution du volume, des taux de résolution et des tendances d'escalade après les mises à jour du contenu, les changements de politique ou l'amélioration des processus.

Ces informations sur les tendances permettent aux institutions de passer de modèles de soutien réactifs dans lesquels les problèmes ne sont résolus qu'une fois les problèmes survenus à conception de services anticipée et fondée sur les données. Au fil du temps, cela améliore la réactivité, réduit les blocages et aligne plus étroitement les services de support sur les besoins réels des utilisateurs.

Identifier et combler les lacunes en matière de connaissances

L'un des principaux moteurs de l'efficacité de l'IA et du retour sur investissement institutionnel est la qualité et l'exhaustivité de la base de connaissances sous-jacente. LearnWise met systématiquement en évidence les lacunes en matière de connaissances à l'aide de multiples signaux de données, notamment :

• Faibles taux de résolution AI liés à des sujets ou à des ressources spécifiques
• Grappes d'escalades autour des mêmes types de questions ou flux de travail
• Feedback négatif ou neutre des utilisateurs sur les réponses de l'IA
• Questions répétées ou reformulées entre différents utilisateurs et différents rôles

Ces informations aident les institutions à passer d'une gestion de contenu basée sur des hypothèses à gouvernance des connaissances axée sur l'utilisation. Une fois les lacunes identifiées, les établissements peuvent attribuer la responsabilité aux équipes appropriées, telles que l'informatique, les services aux étudiants, les bureaux du registraire ou les unités d'enseignement et d'apprentissage, et suivre les progrès à l'aide du flux de travail LearnWise Improvements.

Combler les lacunes en matière de connaissances améliore la précision de l'IA, réduit le volume d'escalade et accroît la confiance dans le support numérique, ce qui contribue directement à des taux de résolution plus élevés et à une meilleure satisfaction des utilisateurs.

Boucles d'amélioration continue

LearnWise est conçu pour soutenir un cycle d'amélioration continu et mesurable qui aligne les performances de l'IA sur les objectifs institutionnels :

1. Etablir des points de référence en utilisant les systèmes institutionnels existants (outils de soutien, données LMS, enquêtes, mesures de dotation en personnel)
2. Déployez l'IA et surveillez les performances grâce aux métriques et aux tableaux de bord LearnWise
3. Identifier les lacunes et les inefficacités dans le contenu, les flux de travail ou les voies d'escalade
4. Mettre en œuvre des améliorations ciblées, comme la mise à jour de la documentation ou l'amélioration de la logique de routage
5. Réévaluer les résultats par rapport aux niveaux de référence initiaux pour quantifier l'impact

Cette boucle de feedback structurée garantit que les performances de l'IA s'améliorent au fil du temps au lieu de stagner après le déploiement initial. Il permet également aux institutions de démontrer les progrès réalisés à l'aide de preuves et non d'hypothèses.

Comment les équipes de direction appliquent les informations

Pour le leadership institutionnel, les informations de LearnWise constituent une base essentielle pour la prise de décisions stratégiques. En combinant les analyses de LearnWise avec les données détenues par les institutions, les équipes de direction peuvent :

• Validez le retour sur investissement de l'IA avec des preuves défendables, plutôt que des estimations ou des rapports anecdotiques
• Soutenir la planification budgétaire et les décisions en matière de personnel avec des données d'utilisation et d'efficacité réelles
• Communiquer clairement les résultats à la haute direction, aux conseils d'administration et aux comités de gouvernance
• Guidez une gouvernance responsable de l'IA, garantissant la transparence, la responsabilité et la conformité
• Développez vos initiatives d'IA en toute confiance des projets pilotes à l'adoption à l'échelle de l'institution

En définissant clairement les sources de référence, en suivant les performances au fil du temps et en reliant les mesures de l'IA aux résultats institutionnels, les universités transforment les données LearnWise en des informations sur le retour sur investissement vérifiables et prêtes à prendre des décisions, en soutenant l'adoption durable et à long terme de l'IA dans l'ensemble de l'institution.

Conclusion : élaborer une stratégie d'IA transparente et mesurable en 2025 et au-delà

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère dans l'enseignement supérieur, les établissements qui réussiront ne seront pas ceux qui déploieront le plus d'outils, mais ceux qui les mesureront, les régiront et les amélioreront continuellement.

Mesurer le succès de l'IA en tant qu'avantage concurrentiel

Dans un environnement de plus en plus concurrentiel et aux ressources limitées, les résultats mesurables de l'IA deviennent un facteur de différenciation stratégique. Les établissements qui peuvent clairement démontrer un meilleur soutien aux étudiants, une réduction de la charge opérationnelle, des cycles de feedback plus rapides et une plus grande satisfaction sont mieux placés pour attirer les étudiants, fidéliser le personnel et justifier les investissements dans l'innovation numérique.

Les mesures d'IA, les KPI et le retour sur investissement ne sont plus facultatifs, mais ils sont essentiels pour évoluer de manière responsable et durable.

Pourquoi la transparence et l'accès aux données sont importants

La transparence renforce la confiance. L'engagement de LearnWise en faveur de données exportables, de tableaux de bord clairs et d'une appropriation institutionnelle garantit que l'IA ne fonctionne jamais comme une boîte noire. Les universités conservent une visibilité totale sur la manière dont l'IA est utilisée, comment les décisions sont prises et comment les résultats évoluent au fil du temps.

Cette transparence est essentielle pour :

• Gouvernance éthique de l'IA
  
  
• Conformité réglementaire
  
  
• Alignement interne entre les départements
  
  
• Confiance des professeurs et des étudiants dans les systèmes soutenus par l'IA
  
  

Grâce à la transparence des données d'IA, les institutions peuvent innover en toute confiance.

Préparation à l'adoption de l'IA à l'échelle de l'institution

L'avenir de l'IA dans l'enseignement supérieur est intégré, responsable et axé sur les données. Les institutions qui se préparent à adopter l'IA à l'échelle de l'institution doivent donner la priorité à :

• Mesure de référence avant le déploiement
  
  
• Des indicateurs de performance clés clairement définis et alignés sur les objectifs institutionnels
  
  
• Flux de travail de surveillance et d'amélioration continus
  
  
• Gouvernance et propriété solides des données
  
  
• Alignement du leadership sur le retour sur investissement et l'impact
  
  

LearnWise est conçu pour soutenir ce parcours, du premier projet pilote au déploiement à grande échelle, en fournissant aux institutions les données, les informations et le contrôle dont elles ont besoin pour faire de l'IA un atout stratégique.

L'IA n'est plus une expérience dans l'enseignement supérieur. Avec le bon cadre de mesure, il devient un moteur mesurable de la réussite des étudiants, de l'excellence de l'enseignement et de la performance opérationnelle.