Promuovere un miglioramento basato sull'evidenza nella formazione con l'analytics arricchita dall'AI

La National Agency for Education della Lituania collabora con S2P per distribuire la tecnologia IBMI® watsonx per l'automazione dell'analisi dei report scolastici

Insegnante con studenti di una scuola elementare che spiega le fonti di energia alternative con i tablet
Le problematiche di raccolta e analisi della documentazione

La National Agency for Education (NAE) è un organismo di amministrazione pubblica istituito dal Ministero dell'Istruzione, dello Sport e della Scienza della Repubblica di Lituania. L'Agenzia gestisce la formazione all'interno del Paese grazie a un impegno basato sulla garanzia di pratiche formative inclusive, l'organizzazione di programmi di sviluppo professionale per gli insegnanti, la valutazione delle prestazioni degli studenti e altro ancora.

Come parte integrante delle sue responsabilità, la NAE raccoglie i report di gestione scolastica per monitorare lo stato della formazione per ogni scuola, comune e a livello nazionale. Ogni anno vengono inviati circa 3.000 nuovi report, contenenti una combinazione di dati strutturati e non, memorizzati in una vasta gamma di tipi di file. La sola estrazione di dati non elaborati da ogni report, che in media è lungo 10 pagine, richiedeva circa quattro ore di lavoro manuale, un workload completamente insostenibile per la NAE.

Parallelamente, la NAE ha incontrato difficoltà nel confrontare i report con altri dati, come i tassi di iscrizione degli studenti e i finanziamenti, rendendo difficile ottenere una panoramica olistica delle prestazioni scolastiche. Con l'obiettivo di dare ai dirigenti della formazione più tempo per esaminare i risultati e creare raccomandazioni di policy basate sui dati, l'agenzia ha cercato una soluzione di automazione dell'inserimento e dell'analisi dei documenti.

Oltre 3.000 report acquisiti annualmente 14 criteri chiave monitorati dalla soluzione AI 99% riduzione del lavoro manuale
Grazie alla tecnologia di S2P e IBM, possiamo continuare con sicurezza la nostra missione di migliorare il sistema formativo lituano attraverso decisioni basate sui dati.
Eduardas Daujotis Director of Administration presso l'Information Resources Department La National Agency for Education, Lituania
Sbloccare la produttività con workflow arricchiti dall'AI

Lavorando con IBM Business Partner S2P, la NAE ha scelto IBM watsonx.ai e le tecnologie IBM Cognos Analytics come base per una soluzione di automazione arricchita dall'AI.

La tecnologia di S2P ha costruito una soluzione per estrarre dati da più documenti sorgente in diversi formati e fornire un'analytics consolidata secondo 14 diversi KPI. Inizialmente, i dati non elaborati vengono estratti, trasformati e inseriti in un database vettoriale. Come seconda fase, IBM watsonx.ai elabora le informazioni in base ai requisiti di reporting. Successivamente, l'AI valuta le informazioni e fornisce un valore per ogni KPI su una scala da zero a tre, tenendo conto di aspetti come l'uso di tecniche di apprendimento innovative da parte di ogni scuola. Questi KPI forniscono all'agenzia le prove su cui basare le decisioni relative alle policy.

Una volta che tutte le informazioni sono caricate in un database strutturato, il pool di dati può essere confrontato con altri dati strutturati del sistema nazionale di gestione della formazione, che raccoglie informazioni da oltre 40 registri diversi. Tutti questi dati vengono poi inseriti in Cognos Analytics, creando una serie di dashboard per aiutare i dirigenti della NAE a visualizzare le prestazioni del sistema di formazione nazionale.

"Questo progetto innovativo non sarebbe stato possibile senza la dedizione e la competenza di S2P", commenta Eduardas Daujotis, Director of Administration dell'Information Resources Department presso la NAE.

Insight rapidi. Formazione di alta qualità per tutti.

Con una soluzione basata su IBM watsonx.ai e sulla tecnologia IBM Cognos Analytics, la NAE ha eliminato il precedente processo di estrazione manuale dei dati, con un aumento della produttività del 99%. Allo stesso tempo, semplificando il processo di analytics, l'agenzia è in grado di confrontare facilmente i pool di dati tra i sistemi per contestualizzare le prestazioni di ogni scuola e di ogni comune.

Poiché la soluzione raccoglie più dati ogni anno, la NAE sarà in grado di tracciare le prestazioni dell'intero sistema formativo anno per anno, sbloccando insight approfonditi su questo servizio sociale cruciale. I dati raccolti consentiranno inoltre un processo decisionale più accurato e proattivo nel plasmare il futuro del sistema di formazione della Lituania.

"Grazie a S2P e a IBM, possiamo continuare con fiducia nella nostra missione di migliorare la formazione lituana attraverso un processo decisionale basato sui dati", conclude Daujotis.

Informazioni sulla National Agency for Education, Lituania

LaNational Agency for Education è un ente di pubblica amministrazione istituito dal Ministero della Formazione, dello Sport e della Scienza della Repubblica di Lituania. L'Agenzia ha ufficialmente iniziato i suoi lavori il 1° settembre 2019, a seguito della fusione di sei istituzioni: National Examination Center, National School Evaluation Agency, Center for Special Pedagogy and Psychology, Education Supply Center, Center for Information Technology in Education e Center for The Development of Education.

Informazioni su S2P

Fondata nel 2009 e con sede a Vilnius, S2P è un IBM Business Partner leader in Lituania. L'azienda fornisce soluzioni specializzate di gestione delle prestazioni aziendali e di business intelligence a organizzazioni sia pubbliche che private.

Componenti della soluzione IBM® watsonx.ai IBM Cognos Analytics
Ottieni le visualizzazioni in tempo reale delle prestazioni

Utilizza IBM watsonx e IBM Cognos Analytics per trasformare dati non strutturati in insight intuitivi.

  1. Scopri di più
  2. Visualizza altri case study
Legale

© Copyright IBM Corporation 2025

IBM, il logo IBM, Cognos e watsonx.ai sono marchi di IBM Corp., registrati in diverse giurisdizioni del mondo.

Gli esempi presentati sono solo illustrativi. I risultati effettivi variano in base alle configurazioni e alle condizioni del cliente e, pertanto, non è possibile fornire risultati attesi generici.