Veri kaynakları:
– Yoklama sistemi
– Not ve sınav verileri
– Rehberlik notları (opsiyonel)
Entegrasyonlar:
– Okul yönetim yazılımı
– SMS/WhatsApp
– E‑posta
Önerilen iş akışı (MVP):
– Yoklama ve not verisini entegre et
– Risk sinyallerini çıkar (trend, ders bazlı düşüş, geç kalma)
– Öğrenci bazlı risk skoru üret
– Rehberlik için müdahale önerileri üret
– Veli bilgilendirme mesaj taslakları oluştur
– Aylık öğrenci destek raporu üret
Ürün içinde kalite kontrol için iki katman önerilir: (1) kural tabanlı doğrulama (zorunlu alan, format, hassas ifade filtresi) ve (2) çıktı değerlendirme (tutarlılık, eksik alan, öneri puanı). Bu sayede ekip içi standart oluşur ve hatalı otomasyon riski düşer.
Rekabet avantajı (moat) önerileri:
– Yaş grubu/okul türü bazlı model ayarı
– Şablonlu müdahale planı kütüphanesi
– Gizlilik ve rol bazlı erişim
Fiyatlandırma ve paketleme:
– Okul başı abonelik
– Öğrenci sayısına göre katman
– Kurumsal: çok kampüs paketi
Operasyonel riskler ve azaltma yöntemleri:
– Yanlış risk → öğretmen feedback döngüsü
– Hassas veri → minimizasyon ve maskeleme
– Mesaj tonu → yargılayıcı dilden kaçınma
Ürün yol haritası (6–12 ay):
– Akademik başarı tahmini
– Etüt/rehberlik öneri motoru
– Sınav haftası planlayıcı
Problem
Devamsızlık geç fark ediliyor; müdahale gecikiyor.
Çözüm
Erken uyarı + iletişim taslakları üreten Ai okul asistanı.
Kimler için uygun?
- Okullar
- Rehberlik
- İdare
Başlangıç adımları
- Veri bağla
- Sinyal çıkar
- Risk skoru
- Müdahale öner
- Mesaj taslağı
- Raporla
Gelir modeli
- Okul aboneliği
- Öğrenci bazlı
- Çok kampüs paketi
Önerilen Ai araçları
- OpenAI
- Dashboard
- SMS API
- RBAC
Örnek prompt
Aşağıdaki devamsızlık trendine göre risk skoru ve müdahale önerisi üret. Trend: {trend}