Kullanılan ve Önerilen Teknikler
Okul ölçeğinde erişilebilir, bakımı kolay ve düşük maliyetli yöntemler önceliklidir.
Doğal Dil İşleme (NLP)
Anket
Metin Madenciliği
Tema Çıkarımı
Açık uçlu yanıtların otomatik tema/anahtar kelime çıkarımı; kelime bulutu ve hızlı özet.
Kümeleme / Sınıflandırma
K-Means
Karar Ağaçları
Benzer ihtiyaç ve sorunların gruplanması; öncelikli alanların yüzeye çıkarılması.
Karar Destek Sistemleri
Oylama
Puanlama
Önceliklendirme
Paydaşların katılımıyla hedefler ve eylemlerin şeffaf biçimde puanlanması.
Otomatik Pano & Raporlama
KPI
Uyarı Eşikleri
İlerleme ve sonuçların periyodik olarak grafiklerle paylaşılması ve eşik temelli uyarılar.
AHP / MCDM
Çok Kriterli Karar
Birden fazla kriteri ağırlıklandırarak alternatifleri sistematik puanlama.
Bulanık Mantık
Belirsizlik
Modelleme
Belirsiz ve kısmi doğruluk içeren durumlarda esnek karar destek (ileri seviye).
Yapay Sinir Ağları / Derin Öğrenme
Örüntü
Tahmin
Büyük veri gerekebilir; okul ölçeğinde genelde gerekli olmadan da amaçlara ulaşılır.
Büyük Veri Analitiği
Trend
Bakanlık/İl Düzeyi
Uluşal ve il düzeyi uygulamalarda anlamlı; tipik okulda veri hacmi sınırlıdır.