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प्रोफेसरों के लिए मुफ़्त
MIS और व्यावसायिक सूचना प्रणाली पाठ्यक्रमों के लिए डेटा-संचालित सिमुलेशन
छात्र CSV डेटासेट के साथ काम करते हैं, उन्हें Excel में विश्लेषित करते हैं, संसाधन-आवंटन निर्णय लेते हैं, अपने तर्क की व्याख्या करते हैं, और कई राउंड में परिणाम देखते हैं। प्रशिक्षकों को विश्लेषण, समीक्षा योग्य AI-समर्थित फीडबैक, और अपनाने से पहले एक निःशुल्क नमूना अनुभाग के साथ एक विन्यास योग्य शिक्षण मंच मिलता है।
MIS/BIS · संरचित एक्शन प्लान · Analysis Lab गहराई · समीक्षा योग्य AI फीडबैक
टीम / उम्मीदवार = छात्र समूह + उनका अनुकरणीय अभियान
एक्शन प्लान = प्रत्येक कार्रवाई से पहले चार-चरणीय संरचित विज़ार्ड (टारगेटिंग, साक्ष्य, भूमिका, पूर्वानुमान)
नमूना सेक्शन = प्रशिक्षकों के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर अन्वेषण परिवेश
डेटा अधिग्रहण = सिमुलेशन के दौरान अतिरिक्त इंटेलिजेंस डेटासेट खरीदना
पहले 15 मिनट: आप वास्तव में क्या देखेंगे
यह प्रशिक्षक पूर्वावलोकन समयरेखा है, प्रति टर्न छात्र कितना समय बिताते हैं, यह नहीं। यह दिखाती है कि अपनाने से पहले पहले लॉगिन में आप क्या सत्यापित कर सकते हैं: लाइव सेक्शन दृश्य, टीम साक्ष्य, Analysis Lab कलाकृतियाँ, संरचित एक्शन प्लान, निर्यात, और प्रतिस्पर्धी कथा आपके पाठ्यक्रम में फिट बैठती है या नहीं।
दृश्य: आप पहली बार अपने मुफ़्त इंस्ट्रक्टर अकाउंट (या नमूना सेक्शन) में लॉग इन करते हैं:
0:00इंस्ट्रक्टर डैशबोर्ड
डैशबोर्ड तुरंत लोड होता है: आपका कोर्स, छात्र टीमें और वर्तमान टर्न स्थिति साफ़ तालिका में। कोई सेटअप विज़ार्ड नहीं, देखने से पहले कुछ कॉन्फ़िगर करने की ज़रूरत नहीं।
1:00टीम विवरण दृश्य
टीम विवरण में क्लिक करें: टीम का बजट, खरीदे गए डेटा सेट की सूची और पूर्ण कार्रवाई इतिहास सब मौजूद है। अलग Analysis Lab दृश्य में सहेजी कलाकृतियाँ, गहराई स्कोर और प्रत्येक कलाकृति से कितने एक्शन प्लान लिंक हैं, दिखता है।
3:00Analysis Lab रिप्ले
सहेजी Analysis Lab कलाकृति खोलें: फ़िल्टर शर्तें, मिलान रिकॉर्ड संख्या (50,000 पंक्तियों में से 2,300) और उपयोग किया गया डेटा सेट संरक्षित हैं। विश्लेषणात्मक गहराई बैज (L0–L3) कठोरता स्तर दिखाता है। आप देखते हैं कि इस कलाकृति से कितने एक्शन प्लान लिंक हैं और परिणाम सारांश डाउनलोड कर सकते हैं।
6:00संरचित एक्शन प्लान समीक्षा
प्रस्तुत योजना खोलें: डेटा फ़ील्ड से बने लक्ष्यीकरण समूह (या सहेजे Analysis Lab प्रोफ़ाइल से आयात), साक्ष्य निष्कर्षों के साथ लिंक किए डेटा सेट, रणनीतिक भूमिका और संख्यात्मक परिणाम पूर्वानुमान। AI फीडबैक संरचित योजना को Analysis Lab गहराई, खरीद इतिहास, निष्पादन और प्रतिस्पर्धी संदर्भ के विरुद्ध स्कोर करता है, चिपकाए निबंध के विरुद्ध नहीं।
9:00AoL डैशबोर्ड
Analysis Lab दृश्य हर टीम की सहेजी कलाकृतियाँ गहराई बैज, योगदानकर्ता संख्या और योजना-लिंक दर के साथ दिखाता है। निर्यात में हर सबमिशन के लिए टीम नाम, टर्न, कार्रवाई प्रकार, साक्ष्य गहराई, रणनीतिक भूमिका, अपेक्षित परिणाम और स्कोर मिलता है।
12:00लीडरबोर्ड जाँच
सबसे कठोर विश्लेषण वाली टीमें सभी जीत नहीं रही हैं। कुछ उच्च-गहराई टीमों ने अधिक लक्ष्यीकरण किया। कुछ निम्न-गहराई टीमों को किस्मत मिली। आप नोट करते हैं: कक्षा में यह अच्छा चर्चा बिंदु होगा।
15:00आप असाइन करते हैं
आप इसे असाइन करने का निर्णय लेते हैं। अगले गुरुवार के लिए टर्न समय सीमा सेट करते हैं। छात्रों को ईमेल मिलेगा। आप कॉफ़ी बनाने चले जाते हैं।
MIS / BIS प्रोफेसर आमतौर पर सबसे पहले क्या जानना चाहते हैं
क्या यह वास्तविक विश्लेषणात्मक कार्य सिखाता है, या केवल एक गेम चलाता है?
यही वह अपनाने का सवाल है जिसका जवाब इस पेज को जल्दी देना चाहिए। MISsimulation को शिक्षकों को शुरू से ही तीन चीजें दिखाने के लिए बनाया गया है: डेटा समृद्ध है, निर्णय साक्ष्य-आधारित हैं, और प्रतिस्पर्धी, संसाधन-प्रतिबंधित वातावरण छात्रों को ROI, आवंटन और टाइमिंग के बारे में रणनीतिक रूप से सोचने पर मजबूर करता है।
🗂️ समृद्ध डेटासेट इकोसिस्टम
आधारभूत, वित्तीय, व्यवहारात्मक, सोशल-नेटवर्क और आवर्ती इंटेलिजेंस परतों में 17+ नामित डेटासेट, न कि एकल पूर्व-निर्मित डैशबोर्ड।
🧠 प्रतिस्पर्धी संसाधन आवंटन
छात्र तय करते हैं कि कौन सा डेटा खरीदना है, सीमित बजट कहाँ सबसे अच्छा रिटर्न देगा, कौन से सेगमेंट का पीछा करने योग्य हैं, और प्रतिस्पर्धी की कमज़ोरी पर कब हमला करना उचित है।
📋 मूल्यांकन-तैयार प्रशिक्षक दृश्य
तर्क स्कोर, प्रशिक्षक समीक्षा/ओवरराइड, भागीदारी संकेत और CSV निर्यात ग्रेडिंग, AoL रिपोर्टिंग और मान्यता दस्तावेज़ीकरण का समर्थन करते हैं।
MIS शिक्षण के लिए अभियान सिमुलेशन क्यों काम करता है
चुनावी विषय एक सेटिंग है, सीखने का उद्देश्य नहीं। छात्र MIS पाठ्यक्रमों के मूल विश्लेषणात्मक और प्रबंधकीय कार्यों का अभ्यास करते हैं - एक ऐसे संदर्भ में जो अमूर्त के बजाय ठोस और प्रतिस्पर्धी लगता है।
→संरचित CSV डेटासेट के साथ काम करना और कच्चे डेटा का निरीक्षण करना
→Excel या Google Sheets में स्प्रेडशीट विश्लेषण, फ़िल्टरिंग और विभाजन
→संसाधन बाधाओं के तहत लागत/पहुंच के समझौते और ROI सोच
→अनिश्चितता में निर्णय समर्थन - डेटा खरीदना, विकल्पों का मूल्यांकन
→साक्ष्य-आधारित तर्क: अंतर्ज्ञान से नहीं, डेटा से निर्णयों की व्याख्या
→पुनरावृत्त रणनीति: परिणामों को मापना और हर राउंड में निर्णयों में सुधार
→सूचना-अधिग्रहण निर्णय: कौन से डेटासेट खरीदने हैं, शोध में राउंड कब लगाना है, और बजट के सापेक्ष इंटेलिजेंस लागत का प्रबंधन कैसे करें
→एकाधिक डेटा स्रोतों को जोड़ना: मतदाता, वित्तीय और व्यवहार संबंधी फ़ाइलों को एकल निर्णय मॉडल में संयोजित करना, वह एकीकरण कार्य जो विश्लेषक वास्तव में करते हैं
→व्यवहार प्रॉक्सी डेटा से तर्क करना: व्यय पैटर्न, उपयोगिता व्यवहार और सेवा-शिकायत संकेतों के साथ काम करना, न केवल सीधे सर्वेक्षण उत्तर
→दबाव में रणनीतिक लक्ष्यीकरण: यह चुनना कि कहां खर्च नहीं करना है, क्योंकि सीमित बजट प्राथमिकता निर्धारण को सीखने का हिस्सा बनाता है
→प्रतिस्पर्धी प्रतिक्रिया: प्रतिद्वंद्वी की गतिविधि पढ़ना, कमज़ोर क्षेत्रों की पहचान करना, और जहां डेटा सर्वाधिक रिटर्न का सुझाव दे वहां जवाब देना
शिक्षक MISsimulation क्यों चुनते हैं
📊
वास्तविक स्प्रेडशीट वर्कफ़्लो
छात्र Excel, Google Sheets, या Tableau में CSV डेटासेट का विश्लेषण करते हैं - वे टूल जो वे कक्षा में पहले से उपयोग करते हैं।
🤖
AI तर्क मूल्यांकन
प्रत्येक सबमिशन में एक लिखित तर्क शामिल है जिसे विश्लेषणात्मक कठोरता के लिए मूल्यांकित किया जाता है - स्कोर किया गया, गुणात्मक, और छात्रों के देखने से पहले समीक्षा योग्य।
📈
सहभागिता विश्लेषण
भागीदारी संतुलन की निगरानी करें, संभावित निष्क्रिय छात्रों को चिह्नित करें, और वास्तविक समय में डेटा-समर्थित सहभागिता पैटर्न सामने लाएं।
🎓
निःशुल्क नमूना अनुभाग
अपना खुद का कोर्स सेट करने से पहले एक संपूर्ण नमूना अनुभाग एक्सप्लोर करें। कोई क्रेडिट कार्ड नहीं, कोई प्रतिबद्धता नहीं।
सहकर्मियों और प्रोफेसरों के लिए
क्या आप किसी सहकर्मी या प्रोफेसर को जानते हैं जो MIS, विश्लेषण या संबंधित पाठ्यक्रम पढ़ाता है?
यदि यह सिमुलेशन किसी सहकर्मी के लिए उपयुक्त लगता है, तो आप उन्हें एक त्वरित अनुशंसा भेज सकते हैं। इसमें लगभग 30 सेकंड लगते हैं और उन्हें अपनी शर्तों पर उपकरण खोजने में मदद मिलती है।
1
छात्र पंजीकरण करता है और कोर्स में शामिल होता है
~2 मिनट
छात्रों को आपसे एक <strong>कोर्स कोड</strong> प्राप्त होता है (LMS या पाठ्यक्रम के माध्यम से साझा किया गया)। वे missimulation.com पर जाते हैं, कोड दर्ज करते हैं, एकमुश्त $28.99 एक्सेस शुल्क का भुगतान करते हैं, और सीधे अपने टीम डैशबोर्ड पर पहुँच जाते हैं। कोई सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल नहीं करना है।
सुदृढ़ करता है: डिजिटल ऑनबोर्डिंग साक्षरता, कम-घर्षण प्रणाली पहुंच
✓ किसी भी डिवाइस पर काम करता है
✓ संस्थागत ईमेल स्वीकार
✓ टीम स्वचालित रूप से असाइन
2
डेटा डाउनलोड और विश्लेषण
कक्षा के बाहर ~30–60 मिनट
प्रत्येक दौर की शुरुआत में, छात्र अपने डैशबोर्ड से एक या अधिक CSV डेटासेट डाउनलोड करते हैं। ये उनके द्वीप (Misland) के लिए विशेष रूप से उत्पन्न किए जाते हैं - हर कोर्स रन में अलग।
सुदृढ़ करता है: डेटा साक्षरता, स्प्रेडशीट प्रवाह, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता सोच, विभाजन
📦 डेटासेट इकोसिस्टम: 5 परतें, 17+ नामित फ़ाइलें
🏛️ आधारभूत (हमेशा उपलब्ध)
पंजीकृत मतदाता सूची · घरेलू पता सूची · क्षेत्र प्रोफ़ाइल
💰 वित्तीय & सामाजिक-आर्थिक (सिमुलेशन बजट से खरीदा जा सकता है)
गृह बंधक सूची · वित्तीय कल्याण डेटासेट · वाहन रजिस्ट्री · व्यावसायिक रजिस्ट्री
🔍 व्यवहार प्रॉक्सी (सिमुलेशन बजट से खरीदा जा सकता है)
मर्चेंट उपभोग सूचकांक · उपयोगिता नवाचार रिपोर्ट · नागरिक सेवा लॉग
व्यय पैटर्न, उपयोगिता व्यवहार और सेवा-शिकायत संकेत प्रकट-प्राथमिकता प्रॉक्सी के रूप में कार्य करते हैं, केवल सर्वेक्षण उत्तरों की तुलना में वास्तविक विश्लेषण के अधिक निकट।
छात्र उच्च-पहुंच वाले इन्फ्लुएंसर की पहचान करते हैं और प्रसार बनाम प्रत्यक्ष आउटरीच का मॉडल बनाते हैं।
🔄 आवर्ती & सार्वजनिक-संकेत
स्वतंत्र सर्वेक्षण · लॉन चुनाव चिह्न · निवासियों का योगदान
राउंड-दर-राउंड बदलने वाला डेटा, छात्र स्थिर आधार रेखाओं को विकसित होती इंटेलिजेंस से अलग करना सीखते हैं।
🔍 Excel में छात्र क्या करते हैं
आय वर्ग और जिले के अनुसार निवासियों को फ़िल्टर करें
लक्ष्य सेगमेंट में प्रति-पहुँच लागत की गणना करें
जनसांख्यिकीय डेटा के साथ सहायता डेटा को क्रॉस-रेफरेंस करें
फाइलों में डेटासेट जोड़ने के लिए VLOOKUP / XLOOKUP का उपयोग करें
भूगोल के अनुसार सेगमेंट की तुलना करने के लिए पिवट टेबल बनाएं
🧪 Analysis Lab पथ (प्लेटफ़ॉर्म पर)
प्रारंभिक डेटा सेट चुनें और कार्य से पहले पंक्ति संख्या का पूर्वावलोकन करें
फ़िल्टर और क्रॉस-डेटा सेट शर्तें बनाएं; सेगमेंट प्रोफ़ाइल सहेजें
सहेजी प्रोफ़ाइल को आउटरीच, सर्वेक्षण या फंडरेज़िंग कार्रवाइयों से जोड़ें
💡 छात्र सूचना निर्णय लेते हैं, न केवल अभियान निर्णय
कौन से डेटासेट टीम के सिमुलेशन बजट का हिस्सा खर्च करने लायक हैं?
सीमित संसाधनों के तहत कौन सा सेगमेंट सबसे अच्छा अपेक्षित ROI प्रदान करता है?
क्या इस दौर में शोध करना बेहतर है या किसी प्रतिद्वंद्वी के करने से पहले कार्रवाई करना?
एक प्रतिस्पर्धी कहाँ इतना कमज़ोर है कि लक्षित प्रतिक्रिया उचित हो?
डेटासेट में राउंड 1 से उपलब्ध स्थिर फ़ाइलें, राउंड-दर-राउंड अपडेट होने वाली आवर्ती फ़ाइलें, और सर्वेक्षण व फंडरेज़िंग कार्रवाइयों द्वारा उत्पन्न इंटेलिजेंस फ़ाइलें शामिल हैं।
3
निर्णय + संरचित एक्शन प्लान सबमिट करें
~15 मिनट
छात्र प्लेटफ़ॉर्म पर लौटते हैं और आगामी टर्न के लिए अपनी कार्रवाइयाँ कतार में लगाते हैं। चूँकि हर टर्न प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में होता है, टीमें तय करती हैं कि दुर्लभ संसाधन कहाँ जाएँ, कौन सा सेगमेंट सबसे अच्छा मूल्य देता है, और लाभ बढ़ाएँ या प्रतिद्वंद्वी की चाल का जवाब दें। प्रत्येक टर्न में एक ऑफलाइन कार्रवाई और यदि माइक्रोब्लॉगिंग सक्षम हो तो एक वैकल्पिक ऑनलाइन कार्रवाई:
सुदृढ़ करता है: बाधाओं में निर्णय-निर्माण, प्रतिस्पर्धी रणनीति, साक्ष्य-आधारित तर्क, संरचित योजना
प्रत्येक कार्रवाई चलने से पहले, टीमें मार्गदर्शित चार-चरण एक्शन प्लान विज़ार्ड पूरा करती हैं, मुक्त-पाठ निबंध नहीं। विज़ार्ड Analysis Lab कार्य पर आधारित है: छात्र सहेजी Lab प्रोफ़ाइल को दर्शक के रूप में आयात कर सकते हैं, खरीदे डेटा सेट लिंक कर सकते हैं और Lab शोध रीडआउट संलग्न कर सकते हैं। वैकल्पिक छात्र नोट केवल उनके संदर्भ के लिए है और ग्रेड नहीं होता।
ऑफलाइन कार्रवाई (प्रति टर्न एक, एक चुनें)
अभियान कार्रवाई - अपलोड की पता सूची या क्षेत्र चयन से लक्षित आउटरीच, मुद्दा चयन, जहाँ सक्षम हो वहाँ वैकल्पिक नकारात्मक/प्रतिद्वंद्वी लक्ष्यीकरण
सर्वेक्षण कार्रवाई - लक्षित निवासी सूची से ताज़ी खुफ़िया जानकारी; मुद्दा प्राथमिकताएँ, समर्थन संकेत और जनसांख्यिकीय विवरण लौटाता है
फंडरेज़िंग / योगदान अभियान - वित्तीय क्षमता वाले संभावित दाताओं को लक्षित कर अभियान बजट बढ़ाएँ; अपलोड की दाता सूची का उपयोग
ऑनलाइन कार्रवाई (वैकल्पिक, माइक्रोब्लॉगिंग सक्षम होने पर)
सामान्य पोस्ट - सोशल नेटवर्क में मौजूदा फॉलोअर को संदेश प्रसारित करें
प्रमोटेड पोस्ट - अपलोड सूची से विशिष्ट हैंडल लक्षित; मौजूदा फॉलोअर से परे पहुँच
ऑफलाइन और ऑनलाइन कार्रवाइयाँ अलग स्लॉट हैं, टीमें एक ही टर्न में दोनों कर सकती हैं।
संरचित एक्शन प्लान (चार चरण, हर कार्रवाई)
चरण 1, आप किसे लक्षित कर रहे हैं?
डेटा-फ़ील्ड शर्तों से लक्ष्यीकरण समूह बनाएं, या सहेजी Analysis Lab प्रोफ़ाइल को इस कार्रवाई के दर्शक के रूप में आयात करें।
चरण 2, आपकी योजना का समर्थन क्या करता है?
साक्ष्य निष्कर्षों के साथ खरीदे डेटा सेट लिंक करें; रणनीतिक भूमिका और why-now कारक चुनें। सहेजे सेगमेंट से Analysis Lab शोध यहाँ केवल-पढ़ने योग्य दिख सकता है।
चरण 3, आप क्या अपेक्षा करते हैं?
कार्रवाई प्रकार से मेल खाते संरचित पूर्वानुमान (पहुँच, सर्वेक्षण प्रतिक्रिया, एकत्रित धन, सहभागिता आदि) दर्ज करें, मुक्त-प्रवाह गद्य नहीं।
चरण 4, अपनी योजना की समीक्षा करें
सबमिट से पहले लक्ष्यीकरण, साक्ष्य, भूमिका और पूर्वानुमान की पुष्टि करें। प्लेटफ़ॉर्म ग्रेडिंग और निर्यात के लिए संरचित JSON संग्रहीत करता है।
संरचित इनपुट उदाहरण (आउटरीच कार्रवाई):
लक्ष्यीकरण: पूर्वी क्षेत्र + आय ≥ $120K (2 समूह, 2,300 पंक्तियाँ मिलीं)
साक्ष्य: वित्तीय कल्याण + स्वतंत्र सर्वेक्षण लिंक; भूमिका = प्रेरित करें; why-now = उत्तर में प्रतिद्वंद्वी उछाल
पूर्वानुमान: पूर्वी क्षेत्र में +3–4 अंक स्कोर वृद्धि; प्रति-पहुँच लागत बजट के भीतर
4
AI संरचित योजना + प्रक्रिया साक्ष्य का मूल्यांकन करता है
टर्न प्रसंस्करण के बाद स्वचालित
टीमों की सबमिशन के बाद, AI प्रत्येक संरचित एक्शन प्लान (रणनीतिक दृष्टिकोण और अपेक्षित परिणाम घटक) को स्कोर करता है और सत्यापित प्रक्रिया साक्ष्य के विरुद्ध क्रॉस-चेक करता है: Analysis Lab विश्लेषणात्मक गहराई और फ़िल्टर ट्रेल, वास्तव में खरीदे डेटा सेट, लक्ष्यीकरण निष्पादन से मेल खाता था या नहीं (मास आउटरीच पहचान सहित), और प्रतिस्पर्धी संदर्भ। फीडबैक सिमुलेशन के संख्याओं को उद्धृत करता है, लेखन शैली की सामान्य प्रशंसा नहीं। आप परिणाम जारी करने का समय नियंत्रित करते हैं; स्कोर ओवरराइड के लिए औचित्य आवश्यक है।
सुदृढ़ करता है: संरचित विश्लेषणात्मक तर्क, साक्ष्य-समर्थित औचित्य, प्रक्रिया अखंडता, रचनात्मक फीडबैक साक्षरता
AI वास्तव में क्या मूल्यांकन करता है
लक्ष्यीकरण विशिष्टता, सेगमेंट शर्तें या आयातित Lab प्रोफ़ाइल बनाम वास्तव में किस तक पहुँचे
साक्ष्य गुणवत्ता, लिंक किए डेटा सेट, निष्कर्ष और खरीद खाते के साथ स्थिरता
विश्लेषण गहराई, Analysis Lab कलाकृतियाँ, फ़िल्टर, जॉइन और जहाँ लागू L0–L3 गहराई
रणनीतिक फिट, भूमिका, समय, प्रतिस्पर्धी परिदृश्य और पूर्वानुमान बनाम वास्तविक परिणाम
मजबूत, 8.7/10
AI: पूर्वी क्षेत्र लक्ष्यीकरण आपके लिंक किए वित्तीय कल्याण साक्ष्य से मेल खाता है; Lab गहराई L2 बहु-शर्त सेगमेंटेशन दिखाती है। पूर्वानुमान बैंड यथार्थवादी था; निष्पादन ने 3,240 संपर्कों तक मजबूत दक्षता से पहुँचा। 15–20% बजट कम-घनत्व सेगमेंट में स्थानांतरित करने पर विचार करें जहाँ प्रति-पहुँच लागत शहरी औसत का 2.4× है।
कमज़ोर, 4.1/10
AI: उपनगरीय सेगमेंट बिना लिंक किए डेटा सेट निष्कर्ष के चुना गया। Analysis Lab अपलोड से पहले कोई फ़िल्टर लागू नहीं दिखाता; खरीद खाते में साक्ष्य में उद्धृत जनसांख्यिकीय फ़ाइल शामिल नहीं। निष्पादन पैटर्न व्यापक आउटरीच सुझाता है, अगले टर्न से पहले Lab-आधारित सेगमेंटेशन जोड़ें और सहायक डेटा सेट लिंक करें।
5
छात्र परिणाम और रैंकिंग देखते हैं
राउंड की समय सीमा बंद होने के बाद
जब आप दौर के परिणाम जारी करते हैं, तो छात्र अपना प्रभावशीलता स्कोर, प्रति अंक लागत, AI फीडबैक और प्रतिस्पर्धी लीडरबोर्ड देखते हैं। परिणाम आमतौर पर मजबूत विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण को कम डेटा-आधारित दृष्टिकोण से अलग करना आसान बनाते हैं।
सुदृढ़ करता है: प्रदर्शन मापन, प्रतिस्पर्धी बेंचमार्किंग, परिणाम व्याख्या
+847
प्रभावशीलता स्कोर
$4.96
प्रति अंक लागत
3,240
पहुंचे निवासी
#2
टीम की स्थिति
सर्वेक्षण कार्रवाइयां पूर्ण सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं और जनसांख्यिकीय विवरण लौटाती हैं। फंडरेज़िंग कार्रवाइयां कुल संग्रह, औसत उपहार और कार्रवाई लागत के बाद शुद्ध लाभ लौटाती हैं। ऑनलाइन कार्रवाइयां जब माइक्रोब्लॉगिंग सक्षम होती हैं तो पहुंच, रीपोस्ट और फॉलोअर-वृद्धि प्रभाव लौटाती हैं।
इंस्ट्रक्टर के रूप में आप क्या देखते हैं
सिमुलेशन के दौरान रीयल-टाइम
जब सिमुलेशन चलता है, आपके पास अपने सेक्शन का रियल-टाइम दृश्य होता है। व्यवहार में प्रशिक्षक-उन्मुख विश्लेषण इस तरह दिखता है:
📊 टीम एनालिटिक्स डैशबोर्ड
प्रति-टीम खर्च पैटर्न, एक्शन प्रभावशीलता के रुझान, और डेटा-उपयोग संकेतक। एक नज़र में टीमों के बीच विश्लेषणात्मक पैटर्न और असामान्य डेटा की पहचान करें।
🧑💻 व्यक्तिगत योगदान ट्रैकर
प्रति छात्र सक्रिय मिनट, निष्क्रिय छात्र फ़्लैग, टीमों के अंदर भागीदारी संतुलन, शीर्ष-योगदानकर्ता और ध्यान-आवश्यक संकेतक। मुफ़्त सवारी जोखिम और निष्पक्षता संबंधी चिंताओं के प्रबंधन के लिए उपयोगी।
📥 ग्रेड निर्यात (CSV)
सिमुलेशन में किसी भी समय प्रति-छात्र ग्रेड फ़ाइल निर्यात करें। सीधे अपने ग्रेडबुक में आयात करें या अपने ग्रेडिंग वर्कफ़्लो में उपयोग करें।
चरण 2-5 प्रत्येक राउंड में दोहराए जाते हैं (आपकी सेटिंग के अनुसार 4-13 राउंड)।
प्रत्येक दौर में, छात्र अपने परिणामों की समीक्षा करते हैं, प्रतिस्पर्धियों से तुलना करते हैं, और अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत कर सकते हैं। प्रतिस्पर्धी रैंकिंग हर किसी को डेटा के साथ जुड़ने का ठोस कारण देती है।
डेटा प्राप्त करें → विश्लेषण करें & एकीकृत करें → एक परिकल्पना बनाएं → कार्य करें → परिणाम मापें → अगले दौर में सुधार करें
मूल्यांकन के लिए निर्मित, न केवल सहभागिता के लिए
प्रोफेसरों और कार्यक्रम प्रशासकों के लिए, प्लेटफ़ॉर्म उपयोगी है क्योंकि विश्लेषण सीखने के प्रमाण के रूप में भी काम कर सकते हैं, न केवल एक गेम स्कोरबोर्ड के रूप में।
📏 विश्लेषणात्मक तर्क का प्रत्यक्ष माप
AI-समर्थित तर्क स्कोर दिखाते हैं कि क्या छात्र डेटा का हवाला दे रहे हैं, यथार्थवादी भविष्यवाणियां कर रहे हैं, और अपने निर्णयों को स्पष्ट रूप से उचित ठहरा रहे हैं।
📤 निर्यात योग्य ग्रेडिंग / AoL साक्ष्य
प्रति-छात्र निर्यात मैनुअल पुनः प्रविष्टि के बिना ग्रेडबुक आयात, AoL बाइंडर और मान्यता वार्तालाप का समर्थन करते हैं।
🧑🏫 प्रशिक्षक का निर्णय केंद्रीय रहता है
आप परिणाम जारी करने से पहले समीक्षा कर सकते हैं, फीडबैक एनोटेट कर सकते हैं, और अपनी रूब्रिक में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन, भागीदारी और तर्क गुणवत्ता को मिला सकते हैं।
शैक्षणिक डिज़ाइन
A छात्रों को C छात्रों से क्या अलग करता है
सिमुलेशन की कार्यप्रणाली में 4-स्तरीय विश्लेषणात्मक परिपक्वता सीढ़ी निर्मित है। जो छात्र स्तर 3 तक पहुंचते हैं वे केवल जीत नहीं रहे, वे वह विश्लेषणात्मक सोच प्रदर्शित कर रहे हैं जिसके लिए नियोक्ता वास्तव में नियुक्ति करते हैं।
स्तर
नाम
व्यवहार
प्रतिस्पर्धी परिणाम
0
अंतर्ज्ञान-आधारित
कोई डेटा उपयोग नहीं; मास मार्केटिंग दृष्टिकोण
कमज़ोर लक्ष्यीकरण, कम ROI
1
एकल-चर
व्यापक रुझानों के लिए एक डेटासेट का उपयोग करता है
मध्यम प्रभावशीलता
2
बहु-चर
एकाधिक डेटासेट का क्रॉस-संदर्भ करता है
अच्छी लक्ष्यीकरण दक्षता
3
"द नीडल"
3-4 डेटासेट परतों को एक माइक्रो-लक्षित परिकल्पना में त्रिभुजित करता है, वित्तीय, व्यवहारात्मक और भौगोलिक संकेतों को जोड़ता है
अधिकतम प्रतिस्पर्धात्मक लाभ
लीडरबोर्ड विश्लेषणात्मक गुणवत्ता को वास्तविक समय में दृश्यमान बनाता है। जो टीमें अनुमान लगाती हैं वे विश्लेषण करने वाली टीमों से पराजित हो जाती हैं। यही प्रतिस्पर्धी दबाव डेटा कार्य को सैद्धांतिक के बजाय आवश्यक महसूस कराता है।
किसी भी कोर्स प्रारूप के लिए पर्याप्त लचीला
अपने कोर्स स्तर और सीखने के लक्ष्यों से मेल खाने के लिए दौर, मॉड्यूल और सक्रियण समय कॉन्फ़िगर करें।
⏱️ राउंड संख्या + गति
4-राउंड की इकाई या 13-राउंड का सेमेस्टर अनुभव चलाएं।
🧩 मॉड्यूल + डेटासेट
आधारभूत अनुभव सक्षम करें या फंडरेज़िंग, सर्वेक्षण, सोशल मीडिया और उन्नत डेटासेट स्तर जोड़ें।
📝 ग्रेडिंग जोर
तर्क गुणवत्ता, भागीदारी और प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन को अपने कोर्स की आवश्यकता के अनुसार मिलाएं।
🌍 भाषा + सेक्शन सेटअप
अपने डिलीवरी प्रारूप से मेल खाने के लिए सेक्शन भाषा, समय और सक्रियण नियम कॉन्फ़िगर करें।
📘 परिचयात्मक MIS
4–6 दौर, मानक मॉड्यूल सेट, पहली बार उपयोगकर्ताओं के लिए अभ्यास मोड उपलब्ध।
💻 व्यावसायिक कम्प्यूटिंग
CSV/Excel वर्कफ़्लो पर जोर देता है; डेटा-विश्लेषण स्कोरिंग स्प्रेडशीट दक्षता के लिए ग्रेडिंग आधार प्रदान करती है।
🔬 उन्नत MIS
6–13 दौर, विस्तारित डेटा स्तरों (वित्तीय, व्यवहार प्रॉक्सी, सामाजिक नेटवर्क), बहु-स्रोत डेटा एकीकरण, और उन्नत प्रशिक्षक विश्लेषण के साथ। तर्क स्कोर और ग्रेड निर्यात मूल्यांकन और दस्तावेज़ीकरण का समर्थन करते हैं।
🎓 कैपस्टोन / एकीकृत
सभी डेटा परतें सक्रिय, गहन शिक्षण एकीकरण के लिए डीब्रीफ सामग्री, और ग्रेडिंग और दस्तावेज़ीकरण के समर्थन के लिए प्रति-छात्र डेटा निर्यात।
एक निःशुल्क नमूना अनुभाग से शुरू करें
प्रशिक्षक पहुंच निःशुल्क है। अपने पाठ्यक्रम के लिए कॉन्फ़िगर करने का निर्णय लेने से पहले पूरे प्लेटफ़ॉर्म का अन्वेषण करें।
1
अपना निःशुल्क प्रशिक्षक खाता बनाएं
कोई क्रेडिट कार्ड नहीं। लगभग 2 मिनट लगते हैं।
2
एक पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए नमूना अनुभाग का अन्वेषण करें
कुछ भी सेट करने से पहले पूर्ण छात्र और प्रशिक्षक अनुभव देखें।
3
अपना कोर्स सेक्शन कॉन्फ़िगर करें
राउंड की संख्या, मॉड्यूल, गति और भाषा सेट करें। प्रीसेट का उपयोग करें या कस्टमाइज़ करें।
4
छात्रों के साथ सेक्शन कोड साझा करें
इसे अपने LMS, सिलेबस या ईमेल में पोस्ट करें। छात्र 2 मिनट से कम में जुड़ जाते हैं।
सहायक सामग्री शामिल
असाइनमेंट टेम्पलेट, ग्रेडिंग रूब्रिक, नमूना चर्चा प्रॉम्प्ट, और छात्र त्वरित-प्रारंभ गाइड आपके प्रशिक्षक खाते के सक्रिय होने के बाद उपलब्ध हैं।
प्रशिक्षकों के सामान्य प्रश्न
हर राउंड, छात्र एक या अधिक CSV डेटासेट डाउनलोड करते हैं, उन्हें Excel या Google Sheets में विश्लेषित करते हैं, लक्ष्य खंडों में संसाधन कैसे आवंटित करें यह तय करते हैं, लक्षित पहुंच के लिए फ़िल्टर की गई सूची अपलोड करते हैं, और अपने विकल्पों की लिखित औचित्य प्रस्तुत करते हैं। समय सीमा के बाद, आप परिणाम और AI-समर्थित फीडबैक जारी करते हैं। साप्ताहिक समय आमतौर पर विश्लेषण की गहराई और मॉड्यूल सेटिंग्स के आधार पर 15 मिनट से एक घंटे से अधिक तक होता है।
नहीं। सिमुलेशन किसी भी वेब ब्राउज़र में चलता है। छात्र अपने पास पहले से मौजूद स्प्रेडशीट टूल में विश्लेषण करते हैं - Excel, Google Sheets, OpenOffice, Tableau, या समान। कुछ भी नया इंस्टॉल या कॉन्फ़िगर नहीं करना है।
आप प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन, भागीदारी और तर्क गुणवत्ता के किसी भी संयोजन पर ग्रेड दे सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म प्रति-छात्र डेटा निर्यात और AI-समर्थित तर्क स्कोर प्रदान करता है जिन्हें आप अपनी रूब्रिक के साथ ग्रेडिंग इनपुट के रूप में उपयोग कर सकते हैं। प्रशिक्षक सामग्री में शीघ्र आरंभ करने के लिए नमूना ग्रेडिंग टेम्पलेट शामिल हैं।
AI प्रत्येक संरचित एक्शन प्लान का मूल्यांकन सिमुलेशन साक्ष्य के आधार पर करता है, स्वतंत्र निबंध नहीं। यह टारगेटिंग समूह या आयातित Lab प्रोफ़ाइल, लिंक किए डेटा सेट और निष्कर्ष, रणनीतिक भूमिका, पूर्वानुमान, Analysis Lab गहनता, खरीद, निष्पादन और प्रतिस्पर्धी संदर्भ जाँचता है। स्कोर में रणनीतिक दृष्टिकोण और अपेक्षित परिणाम घटक तथा गुणात्मक फीडबैक शामिल हैं। निर्यात और सेक्शन एनालिटिक्स से समीक्षा करें; ओवरराइड के लिए औचित्य आवश्यक। अंतिम ग्रेडिंग अधिकार आपके पास रहता है।
सिमुलेशन विभिन्न प्रारूपों के लिए कॉन्फ़िगर करने योग्य है। आप कुछ हफ्तों में 4 राउंड की एक केंद्रित इकाई चला सकते हैं या पूरे सेमेस्टर में 13 राउंड तक विस्तार कर सकते हैं। गति, राउंड आवृत्ति और मॉड्यूल गहराई सभी समायोज्य हैं। कई प्रशिक्षक इसे लंबे पाठ्यक्रम के भीतर 4-6 सप्ताह के खंड के रूप में चलाते हैं।
यह ढांचा काम करता है क्योंकि छात्र पहले से जानते हैं कि अभियान क्या है - नियम और दांव तुरंत सहज हैं। यह परिचितता पाठ्यक्रम को व्यावसायिक संदर्भ समझाने में समय बिताने के बजाय विश्लेषणात्मक कौशल पर ध्यान केंद्रित करने देती है। प्रशिक्षक आमतौर पर इसे इस तरह प्रस्तुत करते हैं: "हम अभियान प्रतिस्पर्धा का उपयोग वाहन के रूप में कर रहे हैं क्योंकि यह वही दबाव बनाता है - बजट सीमाएं, अपूर्ण डेटा, प्रतिस्पर्धी टीमें, प्रदर्शन जवाबदेही - जो डेटा विश्लेषण को सैद्धांतिक के बजाय आवश्यक बनाता है।"
बुनियादी स्प्रेडशीट सहजता पर्याप्त है - जो छात्र CSV खोल सकते हैं, फ़िल्टर लगा सकते हैं, और सरल गणित कर सकते हैं, वे राउंड 1 से काम कर सकेंगे। अधिक उन्नत छात्र पिवट टेबल, सेगमेंटेशन गणना, या लागत मॉडलिंग के साथ गहराई में जा सकते हैं। सिमुलेशन छात्रों को उनके वर्तमान कौशल स्तर पर मिलता है और अधिक उन्नत छात्रों को विभेदित होने का स्थान देता है।
हां। प्लेटफ़ॉर्म कई भाषाओं का समर्थन करता है और सेक्शन-स्तरीय भाषा नियंत्रण शामिल हैं, ताकि एक ही पाठ्यक्रम के विभिन्न सेक्शन विभिन्न भाषाओं में चल सकें। आपके विशिष्ट उपयोग के लिए कौन सी भाषाएं उपलब्ध हैं, यह पुष्टि करने के लिए हमसे संपर्क करें।
हां, जब माइक्रोब्लॉगिंग सक्षम हो। ऑफलाइन स्लॉट (अभियान, सर्वेक्षण, या फंडरेज़िंग) और ऑनलाइन स्लॉट (माइक्रोब्लॉगिंग) अलग हैं, टीमें एक ही राउंड में दोनों का उपयोग कर सकती हैं। विशिष्टता ऑफलाइन स्लॉट के अंदर है: एक टीम उस स्लॉट के लिए अभियान कार्रवाई या सर्वेक्षण कार्रवाई या फंडरेज़िंग कार्रवाई कर सकती है, लेकिन एक से अधिक नहीं। ऑनलाइन स्लॉट स्वतंत्र है।
तीनों ऑफलाइन एक्शन स्लॉट का उपयोग करते हैं, इसलिए सर्वेक्षण या फंडरेज़िंग अभियान चलाने का विकल्प चुनने का अर्थ है उस राउंड में अभियान कार्रवाई न चलाना, जो एक वास्तविक रणनीतिक समझौता बनाता है। सर्वेक्षण कार्रवाई निवासी नमूने को लक्षित करती है और ताज़ी मुद्दा-प्राथमिकता एवं जनसांख्यिकीय इंटेलिजेंस लौटाती है, बड़े खर्च से पहले उपयोगी। फंडरेज़िंग / योगदान अभियान संभावित दाताओं को लक्षित करता है और एकत्रित राशि, औसत उपहार राशि और कार्रवाई लागत के बाद शुद्ध लाभ लौटाता है। छात्रों को प्रत्येक के लिए अपेक्षित परिणाम अलग तरह से योजना बनाने होंगे: अभियानों के लिए समर्थन-वृद्धि पूर्वानुमान, सर्वेक्षणों के लिए प्रतिक्रिया-दर और अंतर्दृष्टि अपेक्षाएं, फंडरेज़िंग के लिए डॉलर-रिटर्न अपेक्षाएं।
छात्र प्रत्येक कार्रवाई से पहले चार-चरणीय संरचित एक्शन प्लान विज़ार्ड पूरा करते हैं, मुक्त पाठ नहीं। चरण 1: डेटा फ़ील्ड से टारगेटिंग समूह परिभाषित करें या सहेजा Analysis Lab प्रोफ़ाइल आयात करें। चरण 2: खरीदे डेटा सेट साक्ष्य निष्कर्षों से लिंक करें, रणनीतिक भूमिका और «अभी क्यों» चालक चुनें (Lab शोध यहाँ पूर्वभर सकता है)। चरण 3: उस कार्रवाई प्रकार के लिए संरचित परिणाम पूर्वानुमान दर्ज करें। चरण 4: समीक्षा करके सबमिट करें। AI फीडबैक Lab गहनता, खरीद, निष्पादन और प्रतिस्पर्धी परिणामों के आधार पर योजना को स्कोर करता है। वैकल्पिक नोट फ़ील्ड ग्रेड नहीं होती।
सिमुलेशन में पांच श्रेणियों में 17 या अधिक नामित डेटासेट शामिल हैं: आधारभूत (पंजीकृत मतदाता, घरेलू पता सूची, क्षेत्र प्रोफ़ाइल), वित्तीय और सामाजिक-आर्थिक (गृह बंधक सूची, वित्तीय कल्याण डेटासेट, वाहन रजिस्ट्री, व्यावसायिक रजिस्ट्री), व्यवहार प्रॉक्सी (मर्चेंट उपभोग सूचकांक, उपयोगिता नवाचार रिपोर्ट, नागरिक सेवा लॉग), सोशल नेटवर्क (माइक्रोब्लॉगिंग उपयोगकर्ता आधार, फॉलोअर नेटवर्क, पोस्ट), और आवर्ती सार्वजनिक-संकेत डेटासेट (स्वतंत्र सर्वेक्षण, लॉन चिह्न, निवासियों का योगदान)। कुछ राउंड 1 से बिना किसी लागत के उपलब्ध हैं; अन्य को टीम के इन-सिमुलेशन अभियान बजट से खरीदा जाना चाहिए। वह खरीद निर्णय स्वयं एक सीखने का उद्देश्य है: छात्रों को कार्य करने से पहले यह तौलना होगा कि क्या अतिरिक्त इंटेलिजेंस लागत के लायक है। यह उन सबसे स्पष्ट तरीकों में से एक है जिनसे सिमुलेशन सूचना-प्रणाली सोच सिखाता है, छात्र केवल पूर्व-दिए गए डैशबोर्ड के उपभोक्ता नहीं हैं। वे तय करते हैं कि कौन सी जानकारी प्राप्त करने योग्य है।
सेक्शन कॉन्फ़िगर होने के बाद, साप्ताहिक प्रशिक्षक कार्यभार आमतौर पर हल्का होता है: सबमिशन की निगरानी करें, AI-समर्थित तर्क फीडबैक की समीक्षा करें और अपने शेड्यूल पर परिणाम जारी करें। कई प्रशिक्षक मैनुअल ग्रेडिंग समय बढ़ाने के बजाय उसे कम करने के लिए निर्यात किए गए ग्रेड डेटा और अंतर्निहित विश्लेषण का उपयोग करते हैं।
आप एक मुफ्त नमूना सेक्शन से शुरू कर सकते हैं, शामिल असाइनमेंट टेम्पलेट और ग्रेडिंग रूब्रिक का उपयोग कर सकते हैं, और यदि सिमुलेशन को अपने पाठ्यक्रम से जोड़ने में सहायता चाहते हैं तो वॉकथ्रू का अनुरोध कर सकते हैं। लक्ष्य यह है कि आप किसी लाइव सेक्शन की प्रतिबद्धता से पहले पूर्ण प्रशिक्षक अनुभव का मूल्यांकन कर सकें।
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