आपके छात्र वास्तविक डेटा-संचालित निर्णय लेंगे।और साबित करने के लिए साक्ष्य आपके पास होगा।
प्रबंधन सूचना प्रणाली (MIS), व्यावसायिक सूचना प्रणाली (BIS) या बिज़नेस कंप्यूटिंग पाठ्यक्रम को अनुभवात्मक एनालिटिक्स से बदलें। छात्र Excel में वास्तविक डेटासेट का विश्लेषण करते हैं, सेगमेंटेशन और बिज़नेस इंटेलिजेंस का अभ्यास करते हैं, और टर्न-आधारित रणनीति लैब में प्रतिस्पर्धा करते हैं, जबकि आप प्रति सेमेस्टर ग्रेडिंग और फीडबैक में 10+ घंटे बचाते हैं।
परिचय MIS/BIS · IS2020 + AACSB · उसी दिन ऑनबोर्डिंग और सहायता
3 सरल चरणों में शुरुआत करें
साइनअप से लेकर आपके पहले सिमुलेशन तक 5 मिनट से भी कम समय में
मुफ्त साइन अप करें
60 सेकंड में अपना प्रशिक्षक खाता बनाएं। कोई क्रेडिट कार्ड नहीं, कोई प्रतिबद्धता नहीं। तुरंत पूरे प्लेटफॉर्म का पता लगाएं।
अपना कोर्स अनुकूलित करें
पूर्व-निर्मित टेम्पलेट्स में से चुनें या अपने पाठ्यक्रम से मेल खाने के लिए गेम की लंबाई, डेटासेट और सीखने के उद्देश्यों को अनुकूलित करें।
छात्रों को आमंत्रित करें
अपना कोर्स कोड या एलएमएस एकीकरण लिंक साझा करें। छात्र पंजीकरण करते हैं, न्यूनतम शुल्क का भुगतान करते हैं, और आप डेटा विश्लेषण सिखा रहे हैं।
प्रशिक्षक MISSimulation क्यों चुनते हैं
बिना किसी सिरदर्द के अपने MIS पाठ्यक्रम को बदलने के लिए वह सब कुछ जो आपको चाहिए
शोध-आधारित
सहकर्मी-समीक्षित पत्रिकाओं में प्रकाशित। संकाय ने छात्र प्रेरणा और भागीदारी में वृद्धि की सूचना दी है।
5-मिनट सेटअप
पूर्व-निर्मित टेम्पलेट्स और असाइनमेंट। कैनवास, ब्लैकबोर्ड, मूडल के साथ एकीकृत होता है, या स्टैंडअलोन उपयोग करें।
प्रशिक्षकों के लिए मुफ़्त
कोई सेटअप शुल्क नहीं, कोई लाइसेंसिंग लागत नहीं, कोई छिपे हुए शुल्क नहीं। छात्र केवल भुगतान करते हैं $28.99 USD सेमेस्टर पहुँच के लिए।
8 भाषाओं में पूर्ण UI, EN, FR, ES, RU, PT, AR (RTL), ZH, HI। सेक्शन भाषा लॉक करें या छात्रों को चुनने दें।
अग्रणी संस्थानों के शिक्षकों द्वारा उपयोग किया जाता है
दुनिया भर के उन प्रोफेसरों से जुड़ें जो अपने पाठ्यक्रमों के लिए MISsimulation पर भरोसा करते हैं
...और दुनिया भर के कई अन्य प्रमुख संस्थान
छात्र वास्तव में इस असाइनमेंट को क्यों पूरा करते हैं
निष्क्रिय केस स्टडीज के विपरीत, इंटरैक्टिव सिमुलेशन वास्तविक जुड़ाव पैदा करते हैं। शोध इसकी पुष्टि करता है, और आपके छात्र भी करेंगे।
वास्तविक दांव, वास्तविक निवेश
जब छात्र चुनावी वोटों के लिए सहपाठियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते हैं, तो हर निर्णय मायने रखता है। जीत और हार का कुछ मतलब होता है, जिससे ऐसी प्रेरणा मिलती है जिसे आप पाठ्यपुस्तक की समस्याओं के साथ पैदा नहीं कर सकते।
लागू करके सीखें
शोध से पता चलता है कि सिमुलेशन-आधारित शिक्षा ज्ञान प्रतिधारण में सुधार करती है। छात्र कक्षा अवधारणाओं को लागू करते हैं, सुरक्षित रूप से प्रयोग करते हैं, और व्यावहारिक अभ्यास के माध्यम से आत्मविश्वास का निर्माण करते हैं।
समय सीमा जो मायने रखती है
वास्तविक समय सीमा के साथ टर्न-आधारित संरचना का मतलब है कि छात्र टालमटोल नहीं कर सकते क्योंकि उनके प्रतियोगी कार्रवाई कर रहे हैं। यह पूरे सेमेस्टर में प्राकृतिक गति पैदा करता है।
"मुझे इस क्लास से किसी भी अन्य ऑनलाइन क्लास की तुलना में अधिक लाभ हुआ जो मैंने कभी ली है"
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आप जैसे प्रशिक्षकों के प्रश्न
यह तय करने में आपकी मदद करने के लिए त्वरित उत्तर कि क्या MISSimulation आपके पाठ्यक्रम के लिए सही है
क्या मैं इसे अपनी कक्षा में उपयोग करने से पहले आज़मा सकता/सकती हूं?
बिल्कुल। /instructor-overview पर बिना लॉगिन के गाइडेड टूर लें। या, आपका मुफ्त इंस्ट्रक्टर अकाउंट पूर्ण लाइव एक्सेस देता है - बिना क्रेडिट कार्ड के।
इसके लिए कक्षा के कितने समय की आवश्यकता है?
जितना आप चाहें उतना। कई प्रशिक्षक हर राउंड के बाद 15-20 मिनट की चर्चा करते हैं - छात्र अपने परिणामों के साथ आते हैं और बातचीत अपने आप हो जाती है। अन्य सिमुलेशन को पूरी तरह असिंक्रोनस रूप से चलाते हैं। यह पूरी तरह आपके ऊपर है।
क्या होगा यदि छात्रों को तकनीकी समस्याएँ हों?
हम आपके साथ हैं। हम आपके साथ हैं। छात्रों को प्रत्यक्ष सहायता पहुँच मिलती है, और प्रशिक्षकों के पास 24 घंटे प्रतिक्रिया समय के साथ एक समर्पित सहायता चैनल होता है। इसके अलावा, सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने के लिए एक निजी प्रशिक्षक समुदाय है।
क्या छात्रों को विशेष सॉफ्टवेयर की आवश्यकता है?
किसी विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता नहीं। सिमुलेशन मानक CSV फ़ाइलें एक्सपोर्ट करता है जो Excel, Google Sheets, Tableau, OpenOffice, या कक्षा में पहले से उपयोग किए जाने वाले किसी भी स्प्रेडशीट टूल के साथ काम करती हैं।
क्या मैं कठिनाई स्तर को अनुकूलित कर सकता हूँ?
पूरी तरह समायोज्य। पूरी तरह से समायोज्य। गेम की लंबाई (4-13 टर्न), डेटासेट जटिलता, आवश्यक विश्लेषण गहराई और ग्रेडिंग रूब्रिक्स को नियंत्रित करें। स्नातक और स्नातकोत्तर दोनों पाठ्यक्रमों के लिए बिल्कुल सही।
मुझे कौन से सहायता संसाधन मिलते हैं?
आपको जो चाहिए वह सब: वह सब कुछ जो आपको चाहिए: असाइनमेंट टेम्पलेट, ग्रेडिंग रूब्रिक्स, नमूना पाठ्यक्रम, वीडियो ट्यूटोरियल और हमारे प्रशिक्षक समुदाय मंच तक पहुँच सहित पूर्ण शिक्षण संसाधन।
क्या चुनावी ढांचा कक्षा में जोखिम पैदा करता है?
क्योंकि हर कोई पहले से ही दांव समझता है। Misland एक काल्पनिक द्वीप है जिसमें काल्पनिक राजनीतिक दल हैं - कोई वास्तविक राजनीति नहीं, कोई पक्षपाती सामग्री नहीं। चुनाव परिदृश्य MBA-स्तरीय विश्लेषण समस्याओं के लिए एक सिद्ध वितरण तंत्र है: बजट आवंटन, बाजार विभाजन, ROI अनुकूलन, और प्रतिस्पर्धी स्थिति निर्धारण। छात्र व्यावसायिक कौशल सीखते हैं। 'अभियान' सिर्फ एक आवरण है। मतदाता खंड ग्राहक खंड हैं। जिले बाजार क्षेत्र हैं। केस स्टडीज (ओबामा 2012, Target) दिखाते हैं कि ये तकनीकें वास्तविक संगठनों में बड़े पैमाने पर कैसे काम करती हैं। 13,000+ छात्र उपयोगों में, हमें इस ढांचे के कारण कक्षा में घर्षण की कोई दस्तावेजित रिपोर्ट नहीं मिली है।
क्या यह प्लेटफ़ॉर्म FERPA और GDPR का अनुपालन करता है?
हाँ, और हम दस्तावेज़ प्रदान कर सकते हैं। छात्र डेटा कभी नहीं बेचा जाता और AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता। DPA की आवश्यकता वाले संस्थानों के लिए [email protected] पर संपर्क करें। गोपनीयता नीति.
प्रतिस्पर्धी प्रारूप में ग्रेडिंग कैसे काम करती है?
ग्रेडिंग रूब्रिक-आधारित है, शून्य-राशि नहीं। ग्रेडिंग रूब्रिक-आधारित है, शून्य-राशि नहीं। टीम का ग्रेड विश्लेषण की गुणवत्ता और डेटा के उपयोग से निर्धारित होता है - न कि जीत से।
"LMS-तैयार" का वास्तव में क्या अर्थ है?
आपके LMS के साथ सहजता से काम करता है, IT व्यवस्थापक की जरूरत नहीं। छात्र Canvas, Blackboard, D2L, या Moodle में आपके द्वारा साझा किए गए कोर्स कोड या सीधे नामांकन लिंक के माध्यम से सिमुलेशन तक पहुंचते हैं। इंस्ट्रक्टर किट में प्रत्येक LMS के लिए चरण-दर-चरण सेटअप गाइड शामिल हैं। हर टर्न के अंत में, ग्रेड CSV निर्यात करें और इसे सेकंड में सीधे अपनी ग्रेडबुक में आयात करें। स्वचालित ग्रेडबुक सिंक हमारे रोडमैप पर है। छात्र अपने संस्थागत ईमेल पते का उपयोग करके पंजीकरण कर सकते हैं।
AI फ़ीडबैक वास्तव में क्या कहता है?
ठोस, रूब्रिक-आधारित विश्लेषण। रूब्रिक-आधारित ठोस विश्लेषण। AI छात्रों के लिखित तर्क का मूल्यांकन करता है। फ़ीडबैक छात्रों को दिखने से पहले आपको दिखाई देता है।
आप टीमों पर फ्री राइडर्स को कैसे रोकते हैं?
अंतर्निहित जवाबदेही। इन-बिल्ट जवाबदेही। सिस्टम व्यक्तिगत छात्र गतिविधि को ट्रैक करता है: लॉगिन आवृत्ति, बनाए गए कार्य, बिताया गया समय और योगदान दर। आप हस्तक्षेप करने में बहुत देर होने से पहले निष्क्रिय छात्रों या संभावित फ्री राइडर्स के लिए स्वचालित अलर्ट देखेंगे।
क्या छात्रों को ग्रेडेड सिमुलेशन से पहले अभ्यास का अवसर मिलता है?
हाँ, छात्र ग्रेडेड रन से पहले एक पूर्ण अभ्यास सिमुलेशन चलाते हैं। उनका पहला वास्तविक निर्णय सूचित होता है। आप प्रशिक्षक डैशबोर्ड से उनका अभ्यास प्रदर्शन देख सकते हैं और ग्रेड मायने रखने से पहले संघर्ष कर रहे छात्रों की पहचान कर सकते हैं।
AI स्कोरिंग विभिन्न पाठ्यक्रम स्तरों के अनुसार कैसे अनुकूलित होती है?
तीन स्कोरिंग मोड आपके पाठ्यक्रम स्तर से मेल खाते हैं: परिचयात्मक पाठ्यक्रमों के लिए लचीला मोड (उदार आंशिक क्रेडिट), मानक स्नातक पाठ्यक्रमों के लिए मध्यम मोड, और उन्नत या स्नातकोत्तर पाठ्यक्रमों के लिए सख्त मोड। प्रति अनुभाग एक बार सेट करें।
छात्रों के लिए धनवापसी नीति क्या है?
यदि किसी छात्र ने एक्सेस कोड खरीदा है लेकिन अभी तक अकाउंट सक्रिय नहीं किया है, तो हम खुशी से रिफंड प्रोसेस करेंगे - बस सपोर्ट से संपर्क करें। अकाउंट सक्रिय होने के बाद एक्सेस रिफंडेबल नहीं है।
अभी भी प्रश्न हैं?
हमारी टीम से संपर्क करें
कक्षा से
मुख्य बात क्यों है: छात्र यह समझकर निकलते हैं कि डेटा क्यों मायने रखता है और अधूरी जानकारी व प्रतिस्पर्धा में निर्णय कैसे सहारा देता है। केवल लैब स्टेप्स नहीं जिन्हें बिना समझे पूरा कर लें। साथ ही free-riders, ग्रेडिंग बोझ, और JSDSE (2022) से एक प्रकाशित छात्र टिप्पणी।
पारंपरिक लैब सिखाती हैं कैसे: फ़ाइल खोलो, पिवट चलाओ, लेन-देन दर्ज करो। छात्र फिर भी नहीं बता पाते कि वह संख्या निर्णय क्यों बदले। यहाँ उन्हें उपलब्ध डेटा से निर्णय लेना, तर्क देना और प्रतिस्पर्धियों की प्रतिक्रिया देखनी होती है। वे डेटा-चालित निर्णय की क्यों समझकर निकलते हैं।
Free-riders और अस्पष्ट रणनीति लेख छिपा देते थे कि किसी ने डेटा समझा या नहीं। भागीदारी और साक्ष्य-आधारित स्कोरिंग दिखाती है कौन क्यों समझा सकता है, न केवल किसने फ़ाइल जमा की। कक्षा का समय निर्णयों और प्रतिस्पर्धी पढ़ाई पर जाता है; लगे छात्र वास्तविक भूमिकाओं में डेटा से विकल्प बचाने के लिए तैयार निकलते हैं।
दिलचस्प ऑनलाइन टूल, समूह कार्य, व्याख्यान और व्यावहारिक सीख का बेहतरीन मिश्रण
साक्ष्य-आधारित शैक्षिक डिजाइन
1,200+ छात्रों के अनुदैर्ध्य अध्ययन से डेटा साक्षरता और छात्र जुड़ाव में महत्वपूर्ण सुधार दिखाई देते हैं।
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MIS, BIS और बिज़नेस कंप्यूटिंग पाठ्यक्रमों के लिए शिक्षण सुझाव, एनालिटिक्स शिक्षाशास्त्र, डेटा साक्षरता, केस स्टडी और MISsimulation के साथ अनुभवात्मक शिक्षा।