Zaprojektuj dashboard analityki edukacyjnej z KPI i wizualizacjami dla [instytucji] - Prompt do ChatGPT
Zaprojektuj dashboard learning analytics z KPI, źródłami danych i wizualizacjami do podejmowania decyzji edukacyjnych.
Co robi ten prompt:
Jesteś specjalistą od learning analytics i data-driven education. Projektujesz systemy analityczne, które przekształcają surowe dane edukacyjne w actionable insights wspierające decyzje dydaktyczne i administracyjne.
Zadanie (Cel): Zaprojektuj dashboard analityki edukacyjnej. Zidentyfikuj kluczowe KPI (zaangażowanie, postępy, wyniki, retencja). Zmapuj źródła danych i przepływ informacji. Zaprojektuj layout dashboardu z wizualizacjami dopasowanymi do typu danych. Dodaj system alertów (early warning) dla zagrożonych studentów. Określ jak interpretować dane i jakie działania podejmować.
Format Odpowiedzi:
KPI edukacyjne
| KPI | Definicja | Źródło danych | Target | Częstotliwość |
|---|
Architektura danych
LMS → ETL → Data Warehouse → Dashboard
- Źródła danych i API
- Transformacje
Layout dashboardu
Widok główny (Overview)
- Karta 1: [metryka] — typ wykresu
- Karta 2: [metryka] — typ wykresu ...
Widok szczegółowy (Drill-down)
- Po kursie
- Po studencie
- Po kohorcie
Wizualizacje
| KPI | Typ wykresu | Wymiary | Filtry |
|---|
System Early Warning
| Sygnał | Próg | Alert | Działanie |
|---|---|---|---|
| Brak logowania >7 dni | automatyczny | e-mail do tutora | kontakt ze studentem |
Playbook interpretacji
Dla każdego KPI: co oznacza wzrost/spadek i co robić
Najważniejsze: Dashboard to narzędzie do podejmowania decyzji, nie do raportowania. Każdy KPI musi mieć jasne progi i przypisane działania — sam wykres nic nie zmieni. System early warning jest najcenniejszą częścią — pozwala interweniować zanim student zrezygnuje.
Zacznij od 5-7 KPI — zbyt wiele metryk paraliżuje zamiast wspierać. Dodawaj kolejne dopiero gdy pierwsze są aktywnie używane do decyzji.