您的学生将做出真正的数据驱动决策。您将有证据证明这一点。
以体验式分析改造您的管理信息系统（MIS）、商业信息系统（BIS）或商业计算课程。学生在 Excel 中分析贴近行业的数据集，练习细分与商业智能，并在回合制战略实验中竞争, 同时您每学期可节省 10 小时以上批改与反馈时间。
MIS/BIS 入门 · IS2020 + AACSB · 当日上线与支持
只需 3 个简单步骤即可开始
从注册到您的第一次仿真，不到 5 分钟
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在 60 秒内创建您的讲师账户。无需信用卡，无任何义务。立即探索完整平台。
自定义您的课程
从预建模板中选择，或自定义游戏长度、数据集和学习目标，以匹配您的教学大纲。
邀请学生
分享您的课程代码或 LMS 集成链接。学生注册并支付少量费用，您就可以开始教授数据分析了。
为什么讲师选择 MISSimulation
为您提供变革 MIS 课程所需的一切，告别繁琐流程
研究支持
发表于同行评审期刊。教职员工反馈学生动力和参与度显著提高。
5 分钟快速设置
预建模板和任务。可与 Canvas、Blackboard、Moodle 集成，或独立使用。
对讲师免费
无设置费，无授权费，无隐藏费用。学生仅需支付 $28.99 USD 即可获得全学期访问权限。
完整界面支持 8 种语言, 英、法、西、俄、葡、阿（RTL）、中、印。可锁定班级语言或让学生自选。
被领先机构的教育者所采用
加入来自世界各地信任 MISsimulation 课程的讲师群体
...以及全球更多领先机构
为什么学生真正完成这项作业
与被动的案例研究不同，互动仿真创造了真实的参与。研究证实了这一点，您的学生也会证实。
真实的赌注，真实的投入
当学生为了选票与同学竞争时，每一个决定都至关重要。输赢都有意义，创造了教科书题目无法制造的动力。
在应用中学习
研究表明，基于仿真的学习可以提高知识保留率。学生通过动手实践应用课堂概念，进行安全的实验并建立信心。
重要的截止日期
具有真实截止日期的回合制结构意味着学生不能拖延，因为他们的竞争对手正在行动。这在整个学期中创造了自然的节奏。
“我从这门课中学到的东西比我上过的任何其他在线课程都多”
您是学生吗？
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来自像您一样的讲师的问题
快速解答，帮助您决定 MISSimulation 是否适合您的课程
我可以在课堂使用前先自行试用吗？
当然可以。 在/instructor-overview访问无需登录的引导游览。或者，您的免费教师账户可以让您完整访问实时模拟--无需信用卡。
这需要多少课堂时间？
由您决定投入多少课堂时间。许多教师在每轮结束后进行15-20分钟的小结讨论--学生带着结果来，对话自然展开。其他人让模拟完全异步进行，无需占用课堂时间。完全由您决定。
如果学生遇到技术问题怎么办？
我们全力支持您。 我们会支持您。学生可以直接获得支持，讲师拥有具有 24 小时回复时间的专属支持渠道。此外，还有一个私人讲师社区来分享最佳实践。
学生需要特殊软件吗？
无需特殊软件。模拟导出标准CSV文件，与Excel、Google表格、Tableau、OpenOffice或课堂已使用的任何电子表格工具兼容。学生可在最熟悉的环境中工作。
我可以自定义难度级别吗？
完全可定制。 完全可调。控制游戏长度（4-13 个回合）、数据集复杂度、所需的分析深度和评分标准。非常适合本科和研究生课程。
我可以获得哪些支持资源？
您所需的一切： 您需要的一切：完整的教学资源，包括任务模板、评分标准、教学大纲示例、视频教程，以及访问我们的讲师社区论坛。
选举框架会在课堂上造成风险吗？
因为所有人都已经理解其中的利害关系。 Misland是一个拥有虚构政党的虚构岛屿--没有真实政治，没有党派内容。选举场景是MBA级别分析问题的成熟传递机制：预算分配、市场细分、ROI优化和竞争定位。学生学习商业技能。"竞选"只是包装。选民细分就是客户细分。选区就是市场区域。案例研究（奥巴马2012、Target）展示了这些技术如何在真实组织中大规模运作。在超过13,000次学生使用中，我们未收到任何课堂摩擦的书面报告。
该平台符合FERPA和GDPR要求吗？
是的，我们可以提供相关证明文件。 学生数据从不出售，也不用于训练AI模型。我们遵守FERPA。对于需要数据处理协议的机构，请发送邮件至[email protected]。 隐私政策.
竞争性模拟中如何评分？
成绩基于评分标准，而非零和竞争。 评分基于评分标准，而非零和竞争。团队成绩由分析质量和数据使用情况决定--而不是是否赢得模拟。
“支持LMS”实际上是什么意思？
与您的学习管理系统无缝集成, 无需IT管理员。 学生通过课程代码或您在Canvas、Blackboard、D2L或Moodle中分享的直接注册链接访问模拟平台。教师工具包为每个学习管理系统提供分步设置指南。每轮结束时，导出成绩CSV文件并在几秒内直接导入到您的成绩册中。自动成绩同步功能已列入我们的开发路线图。学生可使用学校电子邮件地址注册。
AI反馈实际上说了什么？
实质性、以评分标准为基础的分析。 实质性的、基于评分标准的分析。AI评估学生随每个决策提交的书面论据。您在学生看到之前可以查看并可以覆盖任何反馈。
如何防止团队中的“搭便车”现象？
内置责任追踪机制。 内置问责制。系统追踪每个学生的活动：登录频率、创建的操作、花费的时间和贡献率。您将在介入还来得及之前看到针对不活跃学生或潜在“搭便车”者的自动警报。
学生在正式评分模拟前可以先进行练习吗？
可以，学生在正式评分运行前会完成一次完整的练习模拟。他们的第一个真实决策是有据可依的，而非试错性的。您可以在讲师仪表板中查看学生的练习表现，并在成绩真正重要之前识别需要帮助的学生。
AI评分如何适应不同的课程水平？
三种评分模式对应您的课程级别：宽松模式适合入门级课程（慷慨的部分学分）；适中模式适合标准本科课程（均衡评估）；严格模式适合高年级或研究生课程（严格评估）。每个课程班级只需设置一次。
学生的退款政策是什么？
如果学生购买了访问码但尚未激活账户，我们很乐意处理退款--只需联系客服即可。账户激活后，访问费用不予退还。
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来自课堂
关键在于“为什么”：学生离校时理解数据为何重要，以及在竞争与信息不完整时如何支撑决策。不是做完却不知为何的实验步骤。还有搭便车、批改负担，以及 JSDSE（2022）中一条已发表的学生评价。
传统实验教的是“怎么做”：打开文件、做数据透视、录入交易。学生仍说不清这个数字为何应改变决策。在这里，他们必须用现有数据做决定、为选择辩护，并看到竞争对手的反应。他们带着对数据驱动决策之“为什么”的理解离开。
搭便车和空泛的策略作文曾掩盖谁真正理解数据。参与度与证据挂钩的评分能看出谁能解释“为什么”，而不仅是谁交了文件。课堂时间用于决策与竞争解读；投入的学生离校后能在真实岗位用数据捍卫选择。
在线工具、小组作业、讲授与动手学习结合得很好
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