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GRÁTIS para Professores
Uma simulação orientada a dados para cursos de SIG e sistemas de informação empresarial
Os alunos trabalham com conjuntos de dados CSV, analisam-nos no Excel, tomam decisões de alocação de recursos, explicam seu raciocínio e veem os resultados se desenrolarem ao longo de várias rodadas. Os instrutores obtêm uma plataforma de ensino configurável com análises, feedback revisável com suporte de IA e uma seção de amostra gratuita para explorar antes de adotar.
MIS/BIS · Planos de ação estruturados · Profundidade no Analysis Lab · Feedback de IA revisável
Equipe / Candidato = grupo de alunos + sua campanha simulada
Plano de ação = Plano de Ação estruturado (assistente de quatro etapas, não texto livre em duas partes)
Seção de amostra = ambiente de exploração pré-configurado para instrutores
Aquisição de dados = compra de conjuntos de dados de inteligência adicionais durante a simulação
Os primeiros 15 minutos: o que você verá de fato
Esta é uma linha do tempo de prévia para instrutores, não o tempo que os alunos gastam por turno. Ela percorre o que você pode verificar no primeiro login antes de adotar: visão ao vivo da seção, evidências das equipes, artefatos do Analysis Lab, Planos de Ação estruturados, exportações e se a narrativa competitiva se encaixa no seu curso.
Cena: você faz login na sua conta gratuita de instrutor (ou seção de amostra) pela primeira vez:
0:00Painel do instrutor
O painel carrega imediatamente: seu curso, equipes de alunos e status do turno atual em uma tabela limpa. Sem assistente de configuração, nada a configurar antes de ver qualquer coisa.
1:00Visão detalhada da equipe
Você acessa os detalhes da equipe: orçamento, lista de conjuntos de dados adquiridos e histórico completo de ações. Uma visão separada do Analysis Lab mostra os artefatos salvos, pontuações de profundidade e quantos planos de ação estão vinculados a cada artefato.
3:00Repetição do Analysis Lab
Você abre um artefato salvo do Analysis Lab: as condições de filtro, a contagem de registros correspondentes (2.300 de 50.000 linhas) e o conjunto de dados usado estão preservados. Um selo de Profundidade Analítica (L0–L3) indica o nível de rigor. Você vê quantos planos de ação estão vinculados a este artefato e pode baixar o resumo dos resultados.
6:00Revisão do Plano de Ação estruturado
Você abre o plano enviado: grupos de segmentação construídos a partir de campos de dados (ou importados de um perfil salvo do Analysis Lab), conjuntos de dados vinculados com achados de evidência, um papel estratégico e previsões numéricas de resultados. O feedback de IA pontua o plano estruturado com base na profundidade do Analysis Lab, histórico de compras, execução e contexto competitivo, não um ensaio colado.
9:00Painel AoL
A visão do Analysis Lab mostra os artefatos salvos de cada equipe com selos de profundidade, contagem de contribuidores e taxas de vinculação de planos. Uma exportação traz nome da equipe, turno, tipo de ação, profundidade de evidência, papel estratégico, resultados esperados e pontuação de cada envio.
12:00Verificação do ranking
As equipes que fizeram a análise mais rigorosa nem todas estão vencendo. Algumas equipes de alta profundidade segmentaram demais. Algumas de baixa profundidade tiveram sorte. Você anota: será um bom ponto de discussão em aula.
15:00Você atribui a atividade
Você decide adotar. Define o prazo do turno para a próxima quinta-feira. Os alunos receberão um e-mail. Vai fazer um café.
O que os professores de SIG / SIE geralmente querem saber primeiro
Isso ensina trabalho analítico real ou apenas executa um jogo?
Essa é a pergunta de adoção que esta página deve responder rapidamente. O MISsimulation foi criado para mostrar aos docentes três coisas desde o início: os dados são ricos, as decisões são baseadas em evidências e o ambiente competitivo com restrição de recursos obriga os estudantes a pensar estrategicamente sobre ROI, alocação e timing.
🗂️ Ecossistema rico de conjuntos de dados
17+ conjuntos de dados nomeados distribuídos entre camadas fundacionais, financeiras, comportamentais, de rede social e de inteligência recorrente - não um único painel pré-construído.
🧠 Alocação competitiva de recursos
Os estudantes decidem quais dados comprar, onde um orçamento limitado renderá o melhor retorno, quais segmentos valem a pena perseguir e quando a fraqueza de um concorrente merece ser atacada.
📋 Visão do instrutor pronta para avaliação
Pontuações de raciocínio, revisão/substituição pelo instrutor, sinais de participação e exportações CSV apoiam a avaliação, relatórios de AoL e documentação de acreditação.
Por que uma simulação de campanha funciona para o ensino de SIG
O tema eleitoral é o cenário, não o objetivo de aprendizagem. Os alunos praticam as tarefas analíticas e gerenciais em torno das quais os cursos de SIG são construídos - em um contexto que parece concreto e competitivo, em vez de abstrato.
→Trabalhar com conjuntos de dados CSV estruturados e inspecionar dados brutos
→Análise, filtragem e segmentação em planilhas como Excel ou Google Sheets
→Equilíbrios custo/alcance e pensamento de ROI sob restrições de recursos
→Suporte à decisão sob incerteza - comprar dados, pesar opções
→Raciocínio baseado em evidências: explicar decisões com dados, não intuição
→Estratégia iterativa: medir resultados e melhorar decisões rodada após rodada
→Decisões de aquisição de informação: escolher quais conjuntos de dados comprar, quando investir uma rodada em pesquisa e como gerenciar os custos de inteligência em relação ao orçamento
→Integração de múltiplas fontes de dados: combinando arquivos de eleitores, financeiros e comportamentais em um único modelo de decisão - o trabalho de integração que analistas realmente executam
→Raciocínio a partir de dados de proxy comportamental: trabalhando com padrões de consumo, comportamento em serviços públicos e sinais de reclamações, não apenas respostas diretas de pesquisa
→Segmentação estratégica sob pressão: escolher onde não gastar, pois o orçamento limitado torna a priorização parte do aprendizado
→Resposta competitiva: analisar o movimento dos adversários, identificar áreas vulneráveis e contra-atacar onde os dados indicam o maior retorno
Por que instrutores escolhem MISsimulation
📊
Fluxo de trabalho real com planilhas
Os estudantes analisam conjuntos de dados CSV no Excel, Google Sheets ou Tableau - as ferramentas que já usam em aula.
🤖
Avaliação de raciocínio sob seu controle
A IA pontua o uso de evidências, o realismo das previsões e a qualidade do raciocínio. Substituições de pontuação com justificativa obrigatória estão disponíveis para gestão de notas.
📈
Análise de engajamento
Monitore o equilíbrio de participação, sinalize estudantes potencialmente inativos e identifique padrões de engajamento baseados em dados em tempo real.
🎓
Seção de amostra gratuita
Explore uma seção de amostra completa antes de configurar seu próprio curso. Sem cartão de crédito, sem compromisso.
Para colegas e professores
Conhece um colega ou professor que leciona SIG, analitica ou um curso relacionado?
Se esta simulacao parece adequada para um colega, voce pode enviar uma recomendacao rapida. Leva cerca de 30 segundos e ajuda-o a descobrir a ferramenta por conta propria.
1
O aluno se registra e entra no curso
~2 minutos
Os estudantes recebem um <strong>código de curso</strong> de sua parte (compartilhado via LMS ou ementa). Eles acessam missimulation.com, inserem o código, pagam a taxa de acesso única de $28.99 e chegam diretamente ao painel da equipe. Nenhum software para instalar.
Reforça: alfabetização digital de integração, acesso fluido ao sistema
✓ Funciona em qualquer dispositivo
✓ E-mail institucional aceito
✓ Equipe atribuída automaticamente
2
Baixar e analisar os dados
~30–60 minutos fora da aula
No início de cada turno, os estudantes fazem o download de um ou mais conjuntos de dados CSV do seu painel. Eles são gerados de forma única para a ilha deles (Misland) - diferentes a cada execução do curso.
Reforça: alfabetização de dados, fluência em planilhas, pensamento de BI, segmentação
📦 Ecossistema de Dados: 5 camadas, 17+ arquivos nomeados
🏛️ Fundacional (sempre disponível)
Lista de Eleitores Registrados · Lista de Endereços Residenciais · Perfis de Área
💰 Financeiro & socioeconômico (adquirível com o orçamento da simulação)
Lista de Hipotecas · Conjunto de Dados de Bem-Estar Financeiro · Registro de Veículos · Registro Vocacional
🔍 Proxy comportamental (adquirível com o orçamento da simulação)
Índice de Consumo Comercial · Relatório de Inovação em Serviços Públicos · Registros de Atendimento ao Cidadão
Padrões de consumo, comportamento em serviços públicos e sinais de reclamações funcionam como proxies de preferência revelada, mais próximos da análise real do que apenas respostas de pesquisa.
📡 Rede Social (quando microblogging habilitado)
Base de Usuários de Microblogging · Rede de Seguidores · Arquivo de Postagens · Seguidores do Candidato
Os alunos identificam influenciadores de alto alcance e modelam difusão versus alcance direto.
🔄 Recorrentes & Sinal Público
Pesquisa Independente · Placas de Campanha · Contribuições de Moradores
Dados que mudam rodada a rodada - os alunos aprendem a distinguir linhas de base estáveis de inteligência em evolução.
🔍 O que os alunos fazem no Excel
Filtrar residentes por faixa de renda e distrito
Calcular o custo por alcance nos segmentos-alvo
Cruzar dados de apoio com dados demográficos
Usar VLOOKUP / XLOOKUP para combinar conjuntos de dados entre arquivos
Criar tabelas dinâmicas para comparar segmentos por geografia
🧪 Caminho Analysis Lab (na plataforma)
Selecione um conjunto de dados inicial e visualize a contagem de linhas antes de agir
Crie filtros e condições entre conjuntos de dados; salve um perfil de segmento
Anexe o perfil salvo a ações de alcance, pesquisa ou arrecadação de fundos
💡 Os alunos tomam decisões sobre informação, não apenas decisões de campanha
Quais conjuntos de dados valem a pena gastar parte do orçamento de simulação da equipe?
Qual segmento oferece o melhor ROI esperado com recursos limitados?
É mais inteligente pesquisar neste turno ou agir antes que um rival o faça?
Onde um concorrente é vulnerável o suficiente para justificar uma resposta direcionada?
Os conjuntos de dados incluem arquivos estáticos disponíveis desde a Rodada 1, arquivos recorrentes que se atualizam a cada rodada e arquivos de inteligência gerados por ações de pesquisa e arrecadação de fundos.
3
Enviar decisões + Plano de Ação estruturado
~15 minutos
Os estudantes retornam à plataforma e colocam em fila suas ações para o próximo turno. Como cada turno acontece dentro de um cenário competitivo, as equipes devem decidir para onde vão os recursos escassos, qual segmento promete o melhor custo-benefício e se devem pressionar uma vantagem ou responder ao movimento de um rival. A cada turno, uma equipe pode enviar uma ação offline mais uma ação online opcional se o microblogging estiver habilitado:
Reforça: tomada de decisão sob restrições, estratégia competitiva, raciocínio baseado em evidências, planejamento estruturado
Antes de cada ação ser executada, as equipes completam um assistente guiado de Plano de Ação em quatro etapas, não um texto livre. O assistente se apoia no trabalho do Analysis Lab: os alunos podem importar um perfil Lab salvo como audiência, vincular conjuntos de dados adquiridos e anexar leituras de pesquisa do Lab. Um campo opcional de nota do aluno serve apenas para referência pessoal e não é avaliado.
Ação Offline (uma por rodada - escolha uma)
Ação de campanha - alcance direcionado usando lista de endereços enviada ou seleção de área, escolha de tema, segmentação negativa/rival opcional quando habilitado
Ação de pesquisa - coleta inteligência atualizada usando uma lista direcionada de moradores; retorna preferências temáticas, sinais de apoio e distribuições demográficas
Arrecadação de fundos / captação de contribuições - aumenta o orçamento da campanha segmentando prováveis doadores com capacidade financeira; usa lista de doadores enviada
Ação Online (opcional, quando microblogging habilitado)
Postagem regular - mensagem transmitida aos seguidores existentes na rede social
Postagem promovida - direcionada a perfis específicos usando uma lista enviada; alcança além dos seguidores existentes
As ações offline e online são espaços separados - as equipes podem utilizar ambos na mesma rodada.
Plano de Ação estruturado (quatro etapas, cada ação)
Etapa 1, Quem você está segmentando?
Construa grupos de segmentação a partir de condições de campos de dados ou importe um perfil Analysis Lab salvo como audiência para esta ação.
Etapa 2, O que sustenta seu plano?
Vincule conjuntos de dados adquiridos com achados de evidência; escolha um papel estratégico e motivadores de por que agora. Pesquisas do Analysis Lab de segmentos salvos podem aparecer aqui somente leitura.
Etapa 3, O que você espera?
Insira previsões estruturadas (alcance, resposta de pesquisa, fundos arrecadados, engajamento etc.) correspondentes ao tipo de ação, não prosa aberta.
Etapa 4, Revise seu plano
Confirme segmentação, evidências, papel e previsões antes de enviar. A plataforma armazena JSON estruturado para avaliação e exportações.
Exemplo de entradas estruturadas (ação de alcance):
Segmentação: Região Leste + renda ≥ US$ 120 mil (2 grupos, 2.300 linhas correspondentes)
Evidência: Financial Well-Being + Independent Survey vinculados; papel = Persuadir; por que agora = surto de concorrente no Norte
Previsão: +3–4 pontos de aumento de apoio na Região Leste; custo por alcance dentro do orçamento
4
A IA avalia o plano estruturado + evidências do processo
Automático após o processamento do turno
Após o envio, a IA pontua cada Plano de Ação estruturado (componentes Abordagem Estratégica e Resultados Esperados) e confere com evidências verificadas do processo: profundidade analítica e trilhas de filtros do Analysis Lab, conjuntos de dados efetivamente adquiridos, se a segmentação correspondeu à execução (incluindo detecção de alcance em massa) e contexto competitivo. O feedback cita números da simulação, não elogios genéricos ao estilo de escrita. Você controla quando os resultados são liberados; substituições de pontuação exigem justificativa.
Reforça: raciocínio analítico estruturado, justificativa embasada em evidências, integridade do processo, alfabetização em feedback formativo
O que a IA realmente avalia
Especificidade da segmentação, condições do segmento ou perfil Lab importado vs. quem foi efetivamente alcançado
Qualidade das evidências, conjuntos de dados vinculados, achados e consistência com o registro de compras
Profundidade da análise, artefatos do Analysis Lab, filtros, junções e profundidade L0–L3 quando aplicável
Adequação estratégica, papel, timing, cenário competitivo e previsão vs. resultados reais
Forte, 8,7/10
AI: A segmentação na Região Leste corresponde às evidências Financial Well-Being vinculadas; profundidade Lab L2 mostra segmentação com múltiplas condições. A faixa de previsão foi realista; a execução alcançou 3.240 contatos com alta eficiência. Considere realocar 15–20% do orçamento para segmentos de menor densidade onde o custo por alcance é 2,4× a média urbana.
Fraco, 4,1/10
AI: Segmento suburbano selecionado sem achado vinculado de conjunto de dados. O Analysis Lab não mostra filtros aplicados antes do upload; o registro de compras não inclui o arquivo demográfico citado nas evidências. O padrão de execução sugere alcance amplo, adicione segmentação baseada no Lab e vincule conjuntos de dados de suporte antes do próximo turno.
5
Alunos veem resultados e classificações
Após o prazo da rodada
Quando você publica os resultados do turno, os estudantes veem sua pontuação de eficácia, custo por ponto, feedback de IA e a tabela de classificação competitiva. Os resultados geralmente tornam mais fácil distinguir abordagens analíticas mais sólidas das menos baseadas em dados.
Reforça: medição de desempenho, benchmarking competitivo, interpretação de resultados
+847
Pontuação de efetividade
$4.96
Custo por ponto
3,240
Moradores alcançados
#2
Posição da equipe
Ações de pesquisa retornam respostas coletadas e distribuições demográficas. Ações de arrecadação retornam o total arrecadado, doação média e ganho líquido após o custo da ação. Ações online retornam alcance, repostagens e efeitos no crescimento de seguidores quando o microblogging está habilitado.
O que você vê como instrutor
Em tempo real durante toda a simulação
Enquanto a simulação acontece, você tem uma visão em tempo real da sua seção. É assim que a análise voltada para instrutores funciona na prática:
📊 Painel de análise de equipes
Padrões de gastos por equipe, tendências de eficácia das ações e indicadores de uso de dados. Identifique padrões analíticos e valores discrepantes entre equipes de relance.
🧑💻 Rastreador de contribuições individuais
Minutos ativos por estudante, sinalizadores de estudantes inativos, equilíbrio de participação dentro das equipes, indicadores de melhores contribuidores e que precisam de atenção. Útil para gerenciar o risco de carona e preocupações com equidade.
📥 Exportação de notas (CSV)
Exporte um arquivo de notas por estudante a qualquer momento da simulação. Importe diretamente para o seu livro de notas ou use no seu próprio fluxo de trabalho de avaliação.
Os passos 2 a 5 se repetem a cada rodada (4 a 13 rodadas conforme suas configurações).
A cada turno, os estudantes revisam seus resultados, comparam com os concorrentes e podem refinar sua abordagem. As classificações competitivas dão a todos uma razão concreta para se engajar com os dados.
Adquirir dados → Analisar & integrar → Formular uma hipótese → Agir → Medir resultados → Melhorar no próximo turno
Construído para avaliação, não apenas engajamento
Para professores e coordenadores de curso, a plataforma é útil porque as análises podem servir como evidência de aprendizagem, não apenas como placar de um jogo.
📏 Medida direta de raciocínio analítico
As pontuações de raciocínio com suporte de IA indicam se os alunos estão citando dados, fazendo previsões realistas e justificando suas decisões com clareza.
📤 Notas exportáveis / evidências de AoL
As exportações por aluno apoiam a importação para o livro de notas, pastas de AoL e conversas de acreditação sem reinserção manual.
🧑🏫 O julgamento do instrutor permanece central
Você pode revisar os resultados antes de liberá-los, anotar feedbacks e combinar desempenho competitivo, participação e qualidade do raciocínio em sua rubrica.
Design pedagógico
O que Separa Alunos Nota A de Alunos Nota C
A simulação possui uma escada de maturidade analítica de 4 níveis integrada à sua mecânica. Os alunos que alcançam o Nível 3 não estão apenas vencendo - estão demonstrando o pensamento analítico pelo qual os empregadores realmente contratam.
Nível
Nome
Comportamento
Resultado competitivo
0
Baseado em Intuição
Sem uso de dados; abordagem de marketing em massa
Segmentação fraca, ROI baixo
1
Univariável
Usa um conjunto de dados para tendências amplas
Efetividade moderada
2
Multivariável
Cruza referências entre múltiplos conjuntos de dados
Boa eficiência de segmentação
3
"A Agulha"
Triangula 3 a 4 camadas de conjuntos de dados em uma hipótese microdirecionada - combinando sinais financeiros, comportamentais e geográficos
Máxima vantagem competitiva
O placar torna a qualidade analítica visível em tempo real. As equipes que apostam em intuição são superadas pelas que analisam. Essa pressão competitiva é o que faz com que o trabalho com dados pareça necessário, e não apenas teórico.
Flexível o suficiente para qualquer formato de curso
Configure turnos, módulos e prazos de ativação para corresponder ao nível e aos objetivos de aprendizagem do seu curso.
⏱️ Número de rodadas + ritmo
Execute uma unidade de 4 rodadas ou uma experiência de semestre com 13 rodadas.
🧩 Módulos + conjuntos de dados
Ative a experiência fundacional ou adicione arrecadação de fundos, pesquisas, redes sociais e níveis avançados de conjuntos de dados.
📝 Ênfase na avaliação
Combine qualidade do raciocínio, participação e desempenho competitivo conforme as necessidades do seu curso.
🌍 Idioma + configuração da seção
Configure o idioma da seção, o cronograma e as regras de ativação para corresponder ao seu formato de entrega.
📘 MIS Introdutório
4–6 turnos, conjunto de módulos padrão, modo prática disponível para iniciantes.
💻 Computação Empresarial
Enfatiza o fluxo de trabalho CSV/Excel; a pontuação de análise de dados fornece uma base de avaliação para competência em planilhas.
🔬 MIS Avançado
6–13 turnos com camadas de dados ampliadas (financeira, proxy comportamental, rede social), integração multi-fonte e análises avançadas para o instrutor. As pontuações de raciocínio e as exportações de notas apoiam a avaliação e a documentação.
🎓 Capstone / Integrador
Todas as camadas de dados ativas, materiais de debate para integração mais profunda da aprendizagem e exportações de dados por aluno para avaliação e documentação.
Comece com uma seção de amostra gratuita
O acesso para instrutores é gratuito. Explore a plataforma completa antes de decidir como configurá-la para seu curso.
1
Crie sua conta de instrutor gratuita
Sem cartão de crédito. Leva cerca de 2 minutos.
2
Explore uma seção de amostra pré-configurada
Veja a experiência completa de alunos e instrutores antes de configurar qualquer coisa.
3
Configure sua seção do curso
Defina número de rodadas, módulos, ritmo e idioma. Use uma predefinição ou personalize.
4
Compartilhe o código da seção com os alunos
Publique no seu LMS, syllabus ou e-mail. Os alunos ingressam em menos de 2 minutos.
Materiais de apoio incluídos
Modelos de tarefas, rubricas de avaliação, exemplos de tópicos de discussão e um guia de início rápido para alunos estão disponíveis assim que sua conta de instrutor estiver ativa.
Perguntas frequentes dos instrutores
A cada turno, os alunos acessam conjuntos de dados CSV, analisam no Excel ou Google Sheets ou no Analysis Lab integrado, alocam recursos entre segmentos-alvo, anexam um perfil Lab salvo ou enviam uma lista filtrada para alcance direcionado e completam um Plano de Ação estruturado. Após o prazo, você libera resultados e feedback com suporte de IA. O tempo semanal geralmente varia de 15 minutos a mais de uma hora, dependendo da profundidade e das configurações da seção.
Não. A simulação roda em qualquer navegador web. Os alunos fazem sua análise na ferramenta de planilha que já possuem - Excel, Google Sheets, OpenOffice, Tableau ou similar. Nada novo para instalar ou configurar.
Você pode avaliar com qualquer combinação de desempenho competitivo, participação e qualidade do raciocínio. A plataforma fornece exportações de dados por aluno e pontuações de raciocínio com suporte de IA que você pode usar como insumos de avaliação junto com sua própria rubrica. Os materiais para instrutores incluem modelos de avaliação para começar rapidamente.
A IA avalia cada Plano de Ação estruturado com base nas evidências da simulação, não um ensaio isolado. Verifica grupos de segmentação ou perfis Lab importados, conjuntos de dados e achados vinculados, papel estratégico, previsões, profundidade do Analysis Lab, compras, execução e contexto competitivo. As pontuações incluem os componentes Abordagem Estratégica e Resultados Esperados, além de feedback qualitativo. Revise via exportações e análises da seção; substituições exigem justificativa. A autoridade final de avaliação permanece com você.
A simulação é configurável para diferentes formatos. Você pode executar uma unidade focada de 4 rodadas em algumas semanas ou expandir para 13 rodadas ao longo de um semestre completo. Ritmo, frequência de rodadas e profundidade dos módulos são ajustáveis. Muitos instrutores a executam como segmento de 4 a 6 semanas dentro de um curso mais longo.
A abordagem funciona porque os alunos já sabem o que é uma campanha - as regras e os riscos são imediatamente intuitivos. Essa familiaridade permite que o curso foque nas habilidades analíticas em vez de explicar um contexto empresarial. Os instrutores geralmente enquadram como: "Usamos uma competição de campanha como veículo porque cria exatamente a pressão - limites orçamentários, dados incompletos, equipes competindo, responsabilidade por resultados - que torna a análise de dados necessária em vez de teórica."
Conforto básico com planilhas é suficiente - alunos que conseguem abrir um CSV, aplicar um filtro e fazer aritmética simples serão funcionais desde a Rodada 1. Alunos mais avançados podem aprofundar com tabelas dinâmicas, cálculos de segmentação ou modelagem de custos. A simulação encontra os alunos em seu nível atual e dá aos mais avançados espaço para se diferenciar.
Sim. A plataforma suporta vários idiomas e inclui controles de idioma no nível da seção, para que diferentes seções do mesmo curso possam funcionar em idiomas diferentes. Entre em contato para confirmar quais idiomas estão disponíveis para seu caso de uso específico.
Sim, quando o microblogging está habilitado. O espaço offline (campanha, pesquisa ou arrecadação) e o espaço online (microblogging) são separados - as equipes podem usar ambos na mesma rodada. A exclusividade está dentro do espaço offline: uma equipe pode realizar uma ação de campanha, uma ação de pesquisa ou uma ação de arrecadação naquele espaço, mas não mais de uma. O espaço online é independente.
Todos os três utilizam o espaço de ação offline - portanto, optar por realizar uma pesquisa ou uma captação de recursos significa não executar uma ação de campanha naquela rodada, criando um dilema estratégico real. Uma ação de pesquisa segmenta uma amostra de moradores e retorna inteligência atualizada sobre preferências temáticas e dados demográficos - útil antes de um grande investimento. Uma captação de recursos segmenta prováveis doadores e retorna o total arrecadado, o valor médio de doação e o ganho líquido após o custo da ação. Os alunos devem planejar os Resultados Esperados de forma diferente para cada caso: previsões de aumento de apoio para campanhas, expectativas de taxa de resposta e insights para pesquisas, e expectativas de retorno financeiro para arrecadações.
Os alunos completam um assistente de Plano de Ação estruturado em quatro etapas antes de cada ação, não texto livre. Etapa 1: defina grupos de segmentação a partir de campos de dados ou importe um perfil Analysis Lab salvo. Etapa 2: vincule conjuntos de dados adquiridos com achados de evidência, escolha um papel estratégico e selecione motivadores de por que agora (pesquisas do Lab podem pré-carregar aqui). Etapa 3: insira previsões estruturadas de resultados para aquele tipo de ação. Etapa 4: revise e envie. O feedback de IA pontua o plano com base na profundidade do Lab, compras, execução e resultados competitivos. Um campo opcional de nota não é avaliado.
A simulação inclui 17 ou mais conjuntos de dados nomeados em cinco categorias: fundacional (Lista de Eleitores Registrados, Lista de Endereços Residenciais, Perfis de Área), financeiro e socioeconômico (Lista de Hipotecas, Conjunto de Dados de Bem-Estar Financeiro, Registro de Veículos, Registro Vocacional), proxy comportamental (Índice de Consumo Comercial, Relatório de Inovação em Serviços Públicos, Registros de Atendimento ao Cidadão), rede social (Base de Usuários de Microblogging, Rede de Seguidores, Arquivo de Postagens) e conjuntos de dados de sinal público recorrente (Pesquisa Independente, Placas de Campanha, Contribuições de Moradores). Alguns estão disponíveis desde a Rodada 1 sem custo; outros devem ser comprados com o orçamento de campanha da equipe dentro da simulação. Essa decisão de compra é em si um objetivo de aprendizagem: os alunos devem avaliar se a inteligência adicional vale o custo antes de agir. Essa é uma das formas mais claras como a simulação ensina pensamento em sistemas de informação - os alunos não são meros consumidores de um painel pré-definido. Eles decidem qual informação vale adquirir.
Após a configuração da seção, a carga semanal do instrutor costuma ser leve: monitorar envios, revisar o feedback de raciocínio com suporte de IA e liberar os resultados no seu próprio cronograma. Muitos instrutores utilizam os dados de notas exportados e as análises integradas para reduzir o tempo de avaliação manual, em vez de acrescentar trabalho.
Você pode começar com uma seção de amostra gratuita, usar os modelos de tarefas e rubricas de avaliação incluídos e solicitar uma demonstração guiada se quiser ajuda para mapear a simulação ao seu plano de ensino. O objetivo é permitir que você avalie a experiência completa de instrutor antes de se comprometer com uma seção real.
Pronto para ver com seu próprio login?
Uma conta gratuita de instrutor oferece acesso completo à experiência de simulação - todas as telas, todos os dados, todos os feedbacks da IA - sem nenhum compromisso.