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GRATUIT pour les professeurs
Une simulation axée sur les données pour les cours de SIG et systèmes d'information de gestion
Les étudiants travaillent avec des jeux de données CSV, les analysent dans Excel, prennent des décisions d'allocation de ressources, expliquent leur raisonnement et voient les résultats se dérouler sur plusieurs tours. Les enseignants disposent d'une plateforme pédagogique configurable avec des analyses, un retour assisté par IA révisable, et une section d'essai gratuite à explorer avant adoption.
Équipe / Candidat = groupe d'étudiants + leur campagne simulée
Plan d'action = assistant structuré en quatre étapes (ciblage, preuves, rôle, prévisions) avant chaque action
Section modèle = environnement d'exploration préconfiguré pour les enseignants
Acquisition de données = achat de jeux de données de renseignement supplémentaires pendant la simulation
Les 15 premières minutes : ce que vous verrez vraiment
Il s'agit d'une chronologie d'aperçu pour les instructeurs, pas du temps que les étudiants passent par tour. Elle parcourt ce que vous pouvez vérifier lors de votre première connexion avant d'adopter : vue de section en direct, preuves d'équipe, artefacts Analysis Lab, Plans d'action structurés, exportations et adéquation du scénario compétitif avec votre cours.
Scène : vous vous connectez à votre compte instructeur gratuit (ou section d'exemple) pour la première fois :
0:00Panneau instructeur
Le tableau de bord s'affiche immédiatement : votre cours, les équipes d'étudiants et l'état du tour en cours dans un tableau clair. Pas d'assistant de configuration, rien à paramétrer avant de voir quoi que ce soit.
1:00Vue détaillée de l'équipe
Vous ouvrez les détails de l'équipe : budget, liste des jeux de données achetés et historique complet des actions. Une vue Analysis Lab distincte affiche leurs artefacts enregistrés, les scores de profondeur et le nombre de plans d'action liés à chaque artefact.
3:00Relecture Analysis Lab
Vous ouvrez un artefact Analysis Lab enregistré : les conditions de filtre, le nombre d'enregistrements correspondants (2 300 sur 50 000 lignes) et le jeu de données utilisé sont conservés. Un badge de profondeur analytique (L0–L3) indique le niveau de rigueur. Vous voyez combien de plans d'action sont liés à cet artefact et pouvez télécharger le résumé des résultats.
6:00Revue du Plan d'action structuré
Vous ouvrez le plan soumis : groupes de ciblage construits à partir de champs de données (ou importés depuis un profil Analysis Lab enregistré), jeux de données liés avec constats probants, un rôle stratégique et des prévisions numériques de résultats. Le retour IA évalue le plan structuré selon la profondeur Analysis Lab, l'historique d'achats, l'exécution et le contexte concurrentiel, pas un texte collé.
9:00Tableau de bord AoL
La vue Analysis Lab affiche les artefacts enregistrés de chaque équipe avec badges de profondeur, nombre de contributeurs et taux de liaison aux plans. Une exportation fournit nom d'équipe, tour, type d'action, profondeur des preuves, rôle stratégique, résultats attendus et score pour chaque soumission.
12:00Vérification du classement
Les équipes ayant fait l'analyse la plus rigoureuse ne gagnent pas toutes. Certaines équipes à forte profondeur ont sur-ciblé. D'autres à faible profondeur ont eu de la chance. Vous notez : ce sera un bon sujet de discussion en cours.
15:00Vous l'assignez
Vous décidez de l'assigner. Vous fixez l'échéance du tour pour jeudi prochain. Les étudiants recevront un e-mail. Vous allez prendre un café.
Ce que les professeurs de SIG / SIG commercial veulent généralement savoir en premier
Est-ce que cela enseigne un vrai travail analytique, ou est-ce juste un jeu ?
C'est la question d'adoption à laquelle cette page doit répondre rapidement. MISsimulation est conçu pour montrer aux enseignants trois choses dès le départ : les données sont riches, les décisions sont fondées sur des preuves, et l'environnement compétitif avec contrainte de ressources oblige les étudiants à réfléchir stratégiquement au ROI, à l'allocation et au calendrier.
🗂️ Écosystème de données riche
17+ jeux de données nommés répartis sur des couches fondamentales, financières, comportementales, de réseau social et de renseignement récurrent, pas un simple tableau de bord préconstruit.
🧠 Allocation concurrentielle des ressources
Les étudiants décident quelles données acheter, où un budget limité rapportera le meilleur rendement, quels segments valent la peine d'être poursuivis et quand la faiblesse d'un concurrent mérite d'être exploitée.
📋 Vue enseignant prête pour l'évaluation
Les scores de raisonnement, la révision/correction par l'enseignant, les signaux de participation et les exports CSV soutiennent la notation, le reporting AoL et la documentation d'accréditation.
Pourquoi une simulation de campagne fonctionne pour l'enseignement des SIG
Le thème électoral est le cadre, pas l'objectif d'apprentissage. Les étudiants pratiquent les tâches analytiques et managériales sur lesquelles les cours de SIG sont fondés - dans un contexte concret et compétitif plutôt qu'abstrait.
→Travailler avec des jeux de données CSV structurés et inspecter les données brutes
→Analyse, filtrage et segmentation dans des tableurs comme Excel ou Google Sheets
→Compromis coût/portée et réflexion sur le ROI sous contraintes de ressources
→Aide à la décision sous incertitude - acheter des données, peser les options
→Raisonnement fondé sur les preuves : expliquer les décisions avec des données, pas l'intuition
→Stratégie itérative : mesurer les résultats et améliorer les décisions tour après tour
→Décisions d'acquisition d'information : choisir quels jeux de données acheter, quand investir un tour dans la recherche, et comment gérer les coûts de renseignement par rapport au budget
→Jointure de sources de données multiples : combiner les fichiers électoraux, financiers et comportementaux en un seul modèle de décision, le travail d'intégration que les analystes font réellement
→Raisonnement à partir de données comportementales indirectes : travailler avec les habitudes de dépenses, les comportements vis-à-vis des services publics et les signaux de réclamations, pas uniquement avec les réponses directes aux sondages
→Ciblage stratégique sous pression : choisir où ne pas dépenser, car un budget limité fait de la hiérarchisation un élément central de l'apprentissage
→Réponse concurrentielle : analyser les mouvements des adversaires, repérer les zones faibles et contre-attaquer là où les données suggèrent le meilleur retour
Pourquoi les instructeurs choisissent MISsimulation
📊
Flux de travail réel avec tableur
Les étudiants analysent des ensembles de données CSV dans Excel, Google Sheets ou Tableau - les outils qu'ils utilisent déjà en cours.
🤖
Évaluation du raisonnement par IA
Chaque soumission inclut une justification écrite évaluée pour la rigueur analytique - notée, qualitative et consultable avant que les étudiants ne la voient.
📈
Analyses d'engagement
Surveillez l'équilibre de participation, signalez les étudiants potentiellement inactifs et faites ressortir les tendances d'engagement basées sur les données en temps réel.
🎓
Section d'essai gratuite
Explorez une section d'exemple complète avant de créer votre propre cours. Pas de carte de crédit, pas d'engagement.
Pour les collegues et les professeurs
Vous connaissez un collegue ou professeur qui enseigne les SIG, l'analytique ou un cours connexe ?
Si cette simulation semble adaptee a un collegue, vous pouvez lui envoyer une recommandation rapide. Cela prend environ 30 secondes et l'aide a decouvrir l'outil a son rythme.
1
L'étudiant s'inscrit et rejoint le cours
~2 minutes
Les étudiants reçoivent un <strong>code de cours</strong> de votre part (partagé via le LMS ou le syllabus). Ils se rendent sur missimulation.com, saisissent le code, paient les frais d'accès uniques de $28.99 et arrivent directement sur leur tableau de bord d'équipe. Aucun logiciel à installer.
Renforce : littératie numérique d'intégration, accès fluide au système
✓ Fonctionne sur tout appareil
✓ Email institutionnel accepté
✓ Équipe assignée automatiquement
2
Télécharger et analyser les données
~30–60 minutes hors classe
Au début de chaque tour, les étudiants accèdent à un ou plusieurs jeux de données CSV depuis leur tableau de bord, téléchargement pour travail tableur ou analyse dans Analysis Lab intégré. Les jeux de données sont générés de façon unique pour leur île (Misland), différents à chaque session de cours. Les jeux optionnels s'achètent avec le budget de campagne de simulation de chaque équipe ; les étudiants doivent décider quels renseignements valent la dépense, quand investir un tour en recherche primaire et comment combiner plusieurs sources en un modèle actionnable.
Renforce : littératie des données, segmentation, pensée en intelligence d'affaires, intégration de données, décisions d'acquisition d'information
📦 Écosystème de données : 5 couches, 17+ fichiers nommés
🏛️ Fondamentaux (toujours disponibles)
Liste des électeurs inscrits · Liste des adresses des ménages · Profils de zone
💰 Financier & socio-économique (achetable avec le budget de simulation)
Liste des emprunts immobiliers · Jeu de données sur le bien-être financier · Registre des véhicules · Registre des professions
🔍 Proxy comportemental (achetable avec le budget de simulation)
Indice de consommation marchande · Rapport sur l'innovation en services publics · Journaux des services aux citoyens
Les habitudes de dépenses, les comportements vis-à-vis des services publics et les signaux de réclamations constituent des indicateurs de préférence révélée, plus proches de l'analyse réelle que les seules réponses aux sondages.
📡 Réseau social (lorsque le microblogging est activé)
Base d'utilisateurs de microblogging · Réseau d'abonnés · Archive des publications · Abonnés du candidat
Les étudiants identifient les influenceurs à forte portée et modélisent la diffusion par rapport à la sensibilisation directe.
🔄 Récurrents & Signal public
Sondage indépendant · Panneaux électoraux sur les pelouses · Contributions des résidents
Des données qui évoluent d'un tour à l'autre, les étudiants apprennent à distinguer les données de référence stables des renseignements en évolution.
🔍 Voie tableur (Excel ou Google Sheets)
Filtrer les résidents par tranche de revenus et district
Calculer le coût par portée sur les segments cibles
Croiser les données de soutien avec les données démographiques
Utiliser VLOOKUP / XLOOKUP pour joindre des ensembles de données entre fichiers
Créer des tableaux croisés dynamiques pour comparer les segments par zone géographique
🧪 Voie Analysis Lab (dans la plateforme)
Sélectionner un jeu de données de départ et prévisualiser le nombre de lignes avant d'agir
Construire des filtres et des conditions inter-jeux de données ; enregistrer un profil de segment
Attacher le profil enregistré aux actions de sensibilisation, de sondage ou de collecte de fonds
💡 Les étudiants prennent des décisions d'information, pas seulement des décisions de campagne
Quels ensembles de données valent-il la peine de dépenser une partie du budget de simulation de l'équipe ?
Quel segment offre le meilleur ROI attendu avec des ressources limitées ?
Est-il plus judicieux de faire des recherches ce tour ou d'agir avant qu'un rival ne le fasse ?
Où un concurrent est-il suffisamment vulnérable pour justifier une réponse ciblée ?
Les jeux de données comprennent des fichiers statiques disponibles dès le Tour 1, des fichiers récurrents mis à jour à chaque tour, et des fichiers de renseignement générés par les actions de sondage et de collecte de fonds.
3
Soumettre les décisions + Plan d'action structuré
~15 minutes
Les étudiants reviennent sur la plateforme et mettent en file d'attente leurs actions pour le prochain tour. Comme chaque tour se déroule dans un environnement compétitif, les équipes doivent décider où vont les ressources rares, quel segment offre le meilleur rapport qualité-prix, et s'il faut exploiter un avantage ou répondre au mouvement d'un rival. À chaque tour, une équipe peut soumettre une action hors ligne plus une action en ligne optionnelle si le microblogging est activé :
Renforce : prise de décision sous contraintes, stratégie concurrentielle, raisonnement fondé sur les preuves, planification structurée
Avant l'exécution de chaque action, les équipes complètent un assistant Plan d'action en quatre étapes, pas un texte libre. L'assistant s'appuie sur le travail Analysis Lab : les étudiants peuvent importer un profil Lab enregistré comme audience, lier les jeux de données achetés et joindre les relevés de recherche Lab. Un champ de note étudiant optionnel est pour leur référence uniquement et n'est pas noté.
Action hors ligne (une par tour, choisir une)
Action de campagne - sensibilisation ciblée via liste d'adresses téléchargée ou sélection de zone, choix de l'enjeu, ciblage négatif ou concurrent optionnel si activé
Action de sondage - collecter des renseignements frais à partir d'une liste de résidents ciblée ; retourne préférences sur les enjeux, signaux de soutien et détails démographiques
Collecte de fonds / campagne de contributions - augmenter le budget de campagne en ciblant des donateurs probables ayant une capacité financière ; utilise une liste de donateurs téléchargée
Action en ligne (optionnelle, lorsque le microblogging est activé)
Publication régulière - message diffusé aux abonnés existants dans le réseau social
Publication sponsorisée - ciblée vers des comptes spécifiques via une liste téléchargée ; atteint au-delà des abonnés existants
Les actions hors ligne et en ligne sont des créneaux séparés, les équipes peuvent utiliser les deux dans le même tour.
Plan d'action structuré (quatre étapes, chaque action)
Étape 1, Qui ciblez-vous ?
Construisez des groupes de ciblage à partir de conditions sur les champs de données, ou importez un profil Analysis Lab enregistré comme audience pour cette action.
Étape 2, Qu'est-ce qui soutient votre plan ?
Liez les jeux de données achetés avec des constats probants ; choisissez un rôle stratégique et des facteurs « pourquoi maintenant ». La recherche Analysis Lab depuis des segments enregistrés peut apparaître ici en lecture seule.
Étape 3, Qu'attendez-vous ?
Saisissez des prévisions structurées (portée, réponse au sondage, fonds levés, engagement, etc.) adaptées au type d'action, pas de prose ouverte.
Étape 4, Vérifiez votre plan
Confirmez ciblage, preuves, rôle et prévisions avant envoi. La plateforme stocke du JSON structuré pour la notation et les exportations.
Exemple d'entrées structurées (action de sensibilisation) :
Ciblage : Région Est + revenus ≥ 120 000 $ (2 groupes, 2 300 lignes correspondantes)
Preuves : Bien-être financier + Sondage indépendant liés ; rôle = Persuader ; pourquoi maintenant = poussée concurrente au Nord
Prévision : +3 à 4 points de score en Région Est ; coût par portée dans le budget
4
L'IA évalue le plan structuré + les preuves de processus
Automatique après traitement du tour
Après soumission, l'IA note chaque Plan d'action structuré (composantes Approche stratégique et Résultats attendus) et le recoupe avec des preuves de processus vérifiées : profondeur analytique et traces de filtres Analysis Lab, jeux de données réellement achetés, adéquation du ciblage à l'exécution (y compris détection de sensibilisation de masse) et contexte concurrentiel. Le retour cite des chiffres de la simulation, pas des éloges génériques sur le style rédactionnel. Vous contrôlez la publication des résultats ; toute modification de score exige une justification.
Renforce : raisonnement analytique structuré, justification étayée par les preuves, intégrité du processus, littératie du retour formatif
Ce que l'IA évalue réellement
Spécificité du ciblage, conditions de segment ou profil Lab importé vs. personnes réellement atteintes
Qualité des preuves, jeux de données liés, constats et cohérence avec le registre d'achats
Profondeur analytique, artefacts Analysis Lab, filtres, jointures et profondeur L0–L3 le cas échéant
Adéquation stratégique, rôle, timing, paysage concurrentiel et prévision vs. résultats réels
Fort, 8,7/10
AI: Le ciblage Région Est correspond à vos preuves Bien-être financier liées ; la profondeur Lab L2 montre une segmentation multicondition. La bande de prévision était réaliste ; l'exécution a atteint 3 240 contacts avec une bonne efficacité. Envisagez de déplacer 15–20 % du budget vers des segments moins denses où le coût par portée est 2,4× la moyenne urbaine.
Faible, 4,1/10
AI: Segment suburbain choisi sans constat lié dans un jeu de données. Analysis Lab ne montre aucun filtre appliqué avant le téléchargement ; le registre d'achats n'inclut pas le fichier démographique cité dans les preuves. Le schéma d'exécution suggère une sensibilisation large, ajoutez une segmentation Lab et liez les jeux de données de soutien avant le prochain tour.
5
Les étudiants voient les résultats et le classement
Après la clôture du délai du tour
Lorsque vous publiez les résultats du tour, les étudiants voient leur score d'efficacité, le coût par point, les retours de l'IA et le classement compétitif. Les résultats permettent généralement de distinguer plus facilement les approches analytiques solides des approches moins basées sur les données.
Renforce : mesure de la performance, benchmarking concurrentiel, interprétation des résultats
+847
Score d'efficacité
$4.96
Coût par point
3,240
Résidents touchés
#2
Classement de l'équipe
Les actions de sondage retournent les réponses complètes et les détails démographiques. Les actions de collecte de fonds retournent le total collecté, le don moyen et le gain net après déduction du coût de l'action. Les actions en ligne retournent la portée, les republications et les effets de croissance des abonnés lorsque le microblogging est activé.
Ce que vous voyez en tant qu'enseignant
En temps réel tout au long de la simulation
Pendant que la simulation se déroule, vous disposez d'une vue en temps réel de votre section. Voici à quoi ressemblent les analyses destinées aux enseignants en pratique :
📊 Tableau de bord analytique des équipes
Modèles de dépenses par équipe, tendances d'efficacité des actions et indicateurs d'utilisation des données. Mettez en évidence les tendances analytiques et les valeurs aberrantes entre les équipes en un coup d'œil.
🧑💻 Suivi des contributions individuelles
Minutes actives par étudiant, indicateurs d'étudiants inactifs, équilibre de participation au sein des équipes, indicateurs des meilleurs contributeurs et de ceux nécessitant une attention. Utile pour gérer le risque de passager clandestin et les préoccupations d'équité.
📥 Export des notes (CSV)
Exportez un fichier de notes par étudiant à tout moment de la simulation. Importez-le directement dans votre carnet de notes ou utilisez-le dans votre propre flux de notation.
Les étapes 2 à 5 se répètent à chaque tour (4 à 13 tours selon vos paramètres).
À chaque tour, les étudiants examinent leurs résultats, se comparent à leurs concurrents et peuvent affiner leur approche. Le classement compétitif donne à tous une raison concrète de s'engager avec les données.
Acquérir des données → Analyser & intégrer → Former une hypothèse → Agir → Mesurer les résultats → Améliorer au prochain tour
Conçu pour l'évaluation, pas seulement l'engagement
Pour les professeurs et les responsables de programme, la plateforme est utile car les analyses peuvent servir de preuves d'apprentissage, pas seulement de tableau de classement d'un jeu.
📏 Mesure directe du raisonnement analytique
Les scores de raisonnement assistés par IA montrent si les étudiants citent des données, formulent des prédictions réalistes et justifient clairement leurs décisions.
📤 Export de notes / preuves AoL
Les exports par étudiant facilitent l'import dans le carnet de notes, les classeurs AoL et les discussions d'accréditation sans ressaisie manuelle.
🧑🏫 Le jugement de l'enseignant reste central
Vous pouvez examiner les résultats avant leur publication, annoter les retours et intégrer la performance compétitive, la participation et la qualité du raisonnement dans votre rubrique.
Conception pédagogique
Ce qui distingue les excellents étudiants des étudiants moyens
La simulation intègre une échelle de maturité analytique à 4 niveaux dans ses mécaniques. Les étudiants atteignant le Niveau 3 ne gagnent pas seulement, ils démontrent la pensée analytique que les employeurs recherchent réellement.
Niveau
Nom
Comportement
Résultat compétitif
0
Basé sur l'intuition
Aucune utilisation des données ; approche de marketing de masse
Ciblage médiocre, ROI faible
1
Mono-variable
Utilise un seul jeu de données pour les tendances générales
Efficacité modérée
2
Multi-variable
Croise plusieurs jeux de données
Bonne efficacité de ciblage
3
« L'Aiguille »
Triangule 3 à 4 couches de données en une hypothèse micro-ciblée, en combinant les signaux financiers, comportementaux et géographiques
Avantage concurrentiel maximal
Le classement rend la qualité analytique visible en temps réel. Les équipes qui devinent sont surpassées par celles qui analysent. Cette pression concurrentielle est ce qui donne au travail sur les données un caractère nécessaire plutôt que théorique.
Suffisamment flexible pour tout format de cours
Configurez les tours, les modules et le calendrier d'activation pour correspondre au niveau et aux objectifs d'apprentissage de votre cours.
⏱️ Nombre de tours + rythme
Organisez une unité de 4 tours ou une expérience semestrielle de 13 tours.
🧩 Modules + jeux de données
Activez l'expérience fondamentale ou ajoutez la collecte de fonds, les sondages, les médias sociaux et les niveaux de jeux de données avancés.
📝 Critères d'évaluation
Combinez la qualité du raisonnement, la participation et la performance compétitive selon les exigences de votre cours.
🌍 Langue + configuration de la section
Configurez la langue de la section, le calendrier et les règles d'activation pour correspondre à votre format d'enseignement.
📘 MIS initiation
4–6 tours, ensemble de modules standard, mode pratique disponible pour les nouveaux utilisateurs.
💻 Informatique d'entreprise
Met l'accent sur le flux CSV/Excel ; la notation de l'analyse de données fournit une base de notation pour la compétence tableur.
🔬 MIS avancé
6–13 tours avec niveaux de données étendus (financier, proxy comportemental, réseau social), intégration multi-sources et analyses avancées pour l'instructeur. Les scores de raisonnement et les exports de notes facilitent l'évaluation et la documentation.
🎓 Capstone / Intégratif
Toutes les couches de données actives, matériaux de débriefing pour une intégration d'apprentissage approfondie et exports de données par étudiant pour la notation et la documentation.
Commencez avec une section d'essai gratuite
L'accès enseignant est gratuit. Explorez la plateforme complète avant de décider comment la configurer pour votre cours.
1
Créez votre compte enseignant gratuit
Sans carte de crédit. Environ 2 minutes.
2
Explorez une section d'essai préconfigurée
Découvrez l'expérience complète des étudiants et des enseignants avant de configurer quoi que ce soit.
3
Configurez votre section de cours
Définissez le nombre de tours, les modules, le rythme et la langue. Utilisez un préréglage ou personnalisez.
4
Partagez le code de section avec les étudiants
Publiez-le dans votre LMS, syllabus ou par courriel. Les étudiants rejoignent en moins de 2 minutes.
Matériels pédagogiques inclus
Modèles de devoirs, grilles d'évaluation, exemples de sujets de discussion et guide de démarrage rapide pour les étudiants sont disponibles dès l'activation de votre compte enseignant.
Questions fréquentes des enseignants
À chaque tour, les étudiants téléchargent un ou plusieurs jeux de données CSV, les analysent dans Excel ou Google Sheets, décident comment allouer les ressources entre les segments cibles, téléversent une liste filtrée pour la sensibilisation ciblée, et soumettent une justification écrite. Après la date limite, vous publiez les résultats et le retour assisté par IA. Le temps hebdomadaire varie généralement de 15 minutes à plus d'une heure selon la profondeur d'analyse et les paramètres des modules.
Non. La simulation fonctionne dans n'importe quel navigateur web. Les étudiants effectuent leur analyse dans l'outil tableur qu'ils possèdent déjà - Excel, Google Sheets, OpenOffice, Tableau ou similaire. Rien de nouveau à installer ou configurer.
Vous pouvez noter sur n'importe quelle combinaison de performance compétitive, participation et qualité du raisonnement. La plateforme fournit des exports de données par étudiant et des scores de raisonnement assistés par IA que vous pouvez utiliser comme données de notation avec votre propre grille. Les matériels pédagogiques incluent des modèles de notation pour démarrer rapidement.
L'IA évalue chaque Plan d'action structuré à partir des preuves de la simulation, pas un essai isolé. Elle vérifie les groupes de ciblage ou profils Lab importés, les jeux de données et constats liés, le rôle stratégique, les prévisions, la profondeur Analysis Lab, les achats, l'exécution et le contexte concurrentiel. Les scores incluent les composantes Approche stratégique et Résultats attendus, plus un retour qualitatif. Consultez via les exports et l'analytique de section ; toute modification de score exige une justification. L'autorité finale de notation reste la vôtre.
La simulation est configurable pour différents formats. Vous pouvez lancer une unité ciblée de 4 tours sur quelques semaines ou l'étendre à 13 tours sur un semestre entier. Le rythme, la fréquence des tours et la profondeur des modules sont tous ajustables. De nombreux enseignants l'utilisent comme segment de 4 à 6 semaines dans un cours plus long.
Le cadre fonctionne parce que les étudiants savent déjà ce qu'est une campagne - les règles et les enjeux sont immédiatement intuitifs. Cette familiarité permet au cours de se concentrer sur les compétences analytiques plutôt que d'expliquer un contexte commercial. Les enseignants le présentent généralement ainsi : « Nous utilisons une compétition de campagne comme véhicule parce qu'elle crée exactement la pression - limites budgétaires, données incomplètes, équipes en concurrence, responsabilité des résultats - qui rend l'analyse de données nécessaire plutôt que théorique. »
Un confort de base en tableur suffit - les étudiants capables d'ouvrir un CSV, appliquer un filtre et faire de l'arithmétique simple seront opérationnels dès le Tour 1. Les étudiants plus avancés peuvent approfondir avec des tableaux croisés dynamiques, des calculs de segmentation ou de la modélisation de coûts. La simulation s'adapte au niveau actuel des étudiants et donne aux plus avancés l'espace pour se démarquer.
Oui. La plateforme prend en charge plusieurs langues et inclut des contrôles linguistiques au niveau de la section, permettant à différentes sections du même cours de fonctionner dans différentes langues. Contactez-nous pour confirmer les langues disponibles pour votre cas d'utilisation.
Oui, lorsque le microblogging est activé. Le créneau hors ligne (campagne, sondage ou collecte de fonds) et le créneau en ligne (microblogging) sont distincts, les équipes peuvent utiliser les deux dans le même tour. L'exclusivité se situe à l'intérieur du créneau hors ligne : une équipe peut mener une action de campagne, une action de sondage ou une collecte de fonds pour ce créneau, mais pas plus d'une. Le créneau en ligne est indépendant.
Les trois utilisent le créneau d'action hors ligne, donc choisir de mener un sondage ou une collecte de fonds signifie ne pas mener d'action de campagne ce tour, ce qui crée un vrai arbitrage stratégique. Une action de sondage cible un échantillon de résidents et retourne des renseignements frais sur les préférences thématiques et les données démographiques, utile avant une dépense importante. Une collecte de fonds / campagne de contributions cible les donateurs probables et retourne les fonds collectés, le montant moyen du don et le gain net après déduction du coût de l'action. Les étudiants doivent planifier les résultats attendus différemment pour chacune : prédictions de progression du soutien pour les campagnes, attentes en termes de taux de réponse et d'insights pour les sondages, attentes de retour financier pour la collecte de fonds.
Les étudiants complètent un assistant Plan d'action structuré en quatre étapes avant chaque action, pas un texte libre. Étape 1 : définir des groupes de ciblage à partir des champs de données ou importer un profil Analysis Lab enregistré. Étape 2 : lier les jeux de données achetés aux constats probants, choisir un rôle stratégique et sélectionner les leviers « pourquoi maintenant » (la recherche Lab peut préremplir cette étape). Étape 3 : saisir des prévisions structurées adaptées au type d'action. Étape 4 : vérifier et soumettre. Le retour IA note le plan selon la profondeur Lab, les achats, l'exécution et les résultats concurrentiels. Un champ de note optionnel n'est pas noté.
La simulation comprend 17 jeux de données nommés ou plus, répartis en cinq catégories : fondamentaux (Liste des électeurs inscrits, Liste des adresses des ménages, Profils de zone), financiers et socioéconomiques (Liste des emprunts immobiliers, Jeu de données sur le bien-être financier, Registre des véhicules, Registre des professions), indicateurs comportementaux (Indice de consommation marchande, Rapport sur l'innovation en services publics, Journaux des services aux citoyens), réseau social (Base d'utilisateurs de microblogging, Réseau d'abonnés, Publications) et jeux de données récurrents de signal public (Sondage indépendant, Panneaux électoraux sur les pelouses, Contributions des résidents). Certains sont disponibles dès le Tour 1 sans frais ; d'autres doivent être achetés avec le budget de campagne de l'équipe dans la simulation. Cette décision d'achat constitue en elle-même un objectif pédagogique : les étudiants doivent évaluer si les renseignements supplémentaires valent le coût avant d'agir. C'est l'une des façons les plus claires dont la simulation enseigne la pensée systèmes d'information, les étudiants ne sont pas de simples consommateurs d'un tableau de bord prédéfini. Ils décident quelle information vaut la peine d'être acquise.
Une fois la section configurée, la charge de travail hebdomadaire de l'enseignant est généralement légère : surveiller les soumissions, examiner les retours de raisonnement assistés par IA, et publier les résultats selon votre calendrier. De nombreux enseignants utilisent les données de notes exportées et les analyses intégrées pour réduire le temps de notation manuelle plutôt que de l'augmenter.
Vous pouvez commencer avec une section d'essai gratuite, utiliser les modèles de devoirs et les rubriques de notation inclus, et demander une visite guidée si vous souhaitez de l'aide pour adapter la simulation à votre plan de cours. L'objectif est de vous permettre d'évaluer l'expérience complète de l'enseignant avant de vous engager sur une section en direct.
Prêt à le voir avec votre propre connexion ?
Un compte enseignant gratuit vous donne accès à l'expérience complète de la simulation, tous les écrans, toutes les données, tous les retours IA, sans engagement.