KI-gesteuertes Universität-Zulassungssystem
KI-gesteuertes Universität-Zulassungssystem
KI-gesteuertes Universität-Zulassungssystem
Titel: KI-gesteuertes Universitätszulassungssystem
Ziel:
Optimieren Sie den Bewerbungsprozess für Studenten, indem Sie das Sortieren, Bewerten und die Empfehlungen für Stipendien mithilfe von KI automatisieren.
Zielbenutzer:
Universitätsprofessoren und Zulassungsbüros.
Wichtige Ergebnisse:
✔ Reduzierte die manuelle Überprüfungszeit um 50% ✔ Verbesserte Genauigkeit bei der Bewertung von Bewerbern ✔ Erhöhte Fairness und Transparenz bei KI-gesteuerten Entscheidungen.
Meine Rolle:
UX-Designer & Nutzerforscher.
Als UX-Designer und Benutzerforscher war ich verantwortlich für:
✔ Durchführung von Benutzerforschung, um den Workflow und die Herausforderungen der Zulassungsbeauftragten zu verstehen. ✔ Entwicklung von Benutzer-Personas und Benutzerreisen, um das Benutzererlebnis zu verbessern. ✔ Gestaltung von Wireframes und interaktiven Prototypen in Figma, um eine intuitive und benutzerfreundliche Benutzeroberfläche sicherzustellen. ✔ Erstellung eines Dashboard-Layouts, das auf Effizienz optimiert ist, mit klaren KI-Einblicken und Bewerber-Rankings. ✔ Durchführung von Usability-Tests, um das System für bessere Klarheit und Zugänglichkeit zu verfeinern. ✔ Sicherstellung, dass die Benutzeroberfläche mit ethischen KI-Prinzipien übereinstimmt und den Entscheidungsprozess fair und transparent gestaltet.
Titel: KI-gesteuertes Universitätszulassungssystem
Ziel:
Optimieren Sie den Bewerbungsprozess für Studenten, indem Sie das Sortieren, Bewerten und die Empfehlungen für Stipendien mithilfe von KI automatisieren.
Zielbenutzer:
Universitätsprofessoren und Zulassungsbüros.
Wichtige Ergebnisse:
✔ Reduzierte die manuelle Überprüfungszeit um 50% ✔ Verbesserte Genauigkeit bei der Bewertung von Bewerbern ✔ Erhöhte Fairness und Transparenz bei KI-gesteuerten Entscheidungen.
Meine Rolle:
UX-Designer & Nutzerforscher.
Als UX-Designer und Benutzerforscher war ich verantwortlich für:
✔ Durchführung von Benutzerforschung, um den Workflow und die Herausforderungen der Zulassungsbeauftragten zu verstehen. ✔ Entwicklung von Benutzer-Personas und Benutzerreisen, um das Benutzererlebnis zu verbessern. ✔ Gestaltung von Wireframes und interaktiven Prototypen in Figma, um eine intuitive und benutzerfreundliche Benutzeroberfläche sicherzustellen. ✔ Erstellung eines Dashboard-Layouts, das auf Effizienz optimiert ist, mit klaren KI-Einblicken und Bewerber-Rankings. ✔ Durchführung von Usability-Tests, um das System für bessere Klarheit und Zugänglichkeit zu verfeinern. ✔ Sicherstellung, dass die Benutzeroberfläche mit ethischen KI-Prinzipien übereinstimmt und den Entscheidungsprozess fair und transparent gestaltet.
Titel: KI-gesteuertes Universitätszulassungssystem
Ziel:
Optimieren Sie den Bewerbungsprozess für Studenten, indem Sie das Sortieren, Bewerten und die Empfehlungen für Stipendien mithilfe von KI automatisieren.
Zielbenutzer:
Universitätsprofessoren und Zulassungsbüros.
Wichtige Ergebnisse:
✔ Reduzierte die manuelle Überprüfungszeit um 50% ✔ Verbesserte Genauigkeit bei der Bewertung von Bewerbern ✔ Erhöhte Fairness und Transparenz bei KI-gesteuerten Entscheidungen.
Meine Rolle:
UX-Designer & Nutzerforscher.
Als UX-Designer und Benutzerforscher war ich verantwortlich für:
✔ Durchführung von Benutzerforschung, um den Workflow und die Herausforderungen der Zulassungsbeauftragten zu verstehen. ✔ Entwicklung von Benutzer-Personas und Benutzerreisen, um das Benutzererlebnis zu verbessern. ✔ Gestaltung von Wireframes und interaktiven Prototypen in Figma, um eine intuitive und benutzerfreundliche Benutzeroberfläche sicherzustellen. ✔ Erstellung eines Dashboard-Layouts, das auf Effizienz optimiert ist, mit klaren KI-Einblicken und Bewerber-Rankings. ✔ Durchführung von Usability-Tests, um das System für bessere Klarheit und Zugänglichkeit zu verfeinern. ✔ Sicherstellung, dass die Benutzeroberfläche mit ethischen KI-Prinzipien übereinstimmt und den Entscheidungsprozess fair und transparent gestaltet.
Interaktive Funktionen
Automatisierte Anwendungs-sortierung & -bewertung
KI analysiert und bewertet Bewerbungen basierend auf akademischen Leistungen, außerschulischen Aktivitäten und Universitätskriterien. Sie reduziert die manuelle Arbeitsbelastung, sorgt für einen fairen und datengestützten Auswahlprozess und minimiert Vorurteile.
KI-gesteuerte Stipendiumsempfehlungen
Das System bewertet Bewerbungen anhand der Stipendienkriterien, wobei Verdienste und finanzielle Bedürftigkeit berücksichtigt werden. Es bietet maßgeschneiderte Empfehlungen, um eine faire Verteilung und eine effiziente Mittelvergabe sicherzustellen.
Transparente und faire Entscheidungsfindung mit menschlicher Aufsicht
KI-gesteuerte Rankings enthalten visuelle Einblicke wie Spinnendiagramme, die es den Professoren ermöglichen, die Kontrolle zu behalten. Menschliche Aufsicht gewährleistet Fairness, Verantwortlichkeit und ethische Entscheidungsfindung während des Aufnahmeprozesses.
Interaktive Funktionen
Automatisierte Anwendungs-sortierung & -bewertung
KI analysiert und bewertet Bewerbungen basierend auf akademischen Leistungen, außerschulischen Aktivitäten und Universitätskriterien. Sie reduziert die manuelle Arbeitsbelastung, sorgt für einen fairen und datengestützten Auswahlprozess und minimiert Vorurteile.
KI-gesteuerte Stipendiumsempfehlungen
Das System bewertet Bewerbungen anhand der Stipendienkriterien, wobei Verdienste und finanzielle Bedürftigkeit berücksichtigt werden. Es bietet maßgeschneiderte Empfehlungen, um eine faire Verteilung und eine effiziente Mittelvergabe sicherzustellen.
Transparente und faire Entscheidungsfindung mit menschlicher Aufsicht
KI-gesteuerte Rankings enthalten visuelle Einblicke wie Spinnendiagramme, die es den Professoren ermöglichen, die Kontrolle zu behalten. Menschliche Aufsicht gewährleistet Fairness, Verantwortlichkeit und ethische Entscheidungsfindung während des Aufnahmeprozesses.
Interaktive Funktionen
Automatisierte Anwendungs-sortierung & -bewertung
KI analysiert und bewertet Bewerbungen basierend auf akademischen Leistungen, außerschulischen Aktivitäten und Universitätskriterien. Sie reduziert die manuelle Arbeitsbelastung, sorgt für einen fairen und datengestützten Auswahlprozess und minimiert Vorurteile.
KI-gesteuerte Stipendiumsempfehlungen
Das System bewertet Bewerbungen anhand der Stipendienkriterien, wobei Verdienste und finanzielle Bedürftigkeit berücksichtigt werden. Es bietet maßgeschneiderte Empfehlungen, um eine faire Verteilung und eine effiziente Mittelvergabe sicherzustellen.
Transparente und faire Entscheidungsfindung mit menschlicher Aufsicht
KI-gesteuerte Rankings enthalten visuelle Einblicke wie Spinnendiagramme, die es den Professoren ermöglichen, die Kontrolle zu behalten. Menschliche Aufsicht gewährleistet Fairness, Verantwortlichkeit und ethische Entscheidungsfindung während des Aufnahmeprozesses.
Unser Design Thinking Prozess
1. Empathie – Bedürfnisse verstehen
✔ Befragen Sie Professoren, Zulassungsbeauftragte und Studierende, um Schwachstellen im Zulassungsprozess zu identifizieren. ✔ Gehen Sie Bedenken hinsichtlich Vorurteilen, Transparenz und Arbeitslastreduzierung nach.
2. Definieren – Problem & Ziele
Problem: Manuelle Zulassungen sind zeitaufwendig, und die Studierenden streben nach Gerechtigkeit. Ziele: Effiziente, unparteiische KI-Entscheidungen mit menschlicher Aufsicht gewährleisten.
3. Ideen – KI-gestützte Lösungen
✔ Automatisieren Sie Sortierung, Ranking und Stipendienempfehlungen. ✔ Erstellen Sie erklärbare KI (XAI) mit Spider-Diagrammen für visuelle Einblicke. ✔ Einschließlich "Mensch im Prozess" für Anpassungen bei Entscheidungen.
4. Prototype – Building the System
✔ Design a user-friendly dashboard in Figma. ✔ Develop AI logic based on merit, diversity, and eligibility. ✔ Add override controls for human validation.
5. Test – Ensuring Fairness & Usability
✔ Validate AI results with admission officers and historical data. ✔ Conduct bias testing and refine explanations for AI decisions. ✔ Gather feedback for continuous improvement.
Unser Design Thinking Prozess
1. Empathie – Bedürfnisse verstehen
✔ Befragen Sie Professoren, Zulassungsbeauftragte und Studierende, um Schwachstellen im Zulassungsprozess zu identifizieren. ✔ Gehen Sie Bedenken hinsichtlich Vorurteilen, Transparenz und Arbeitslastreduzierung nach.
2. Definieren – Problem & Ziele
Problem: Manuelle Zulassungen sind zeitaufwendig, und die Studierenden streben nach Gerechtigkeit. Ziele: Effiziente, unparteiische KI-Entscheidungen mit menschlicher Aufsicht gewährleisten.
3. Ideen – KI-gestützte Lösungen
✔ Automatisieren Sie Sortierung, Ranking und Stipendienempfehlungen. ✔ Erstellen Sie erklärbare KI (XAI) mit Spider-Diagrammen für visuelle Einblicke. ✔ Einschließlich "Mensch im Prozess" für Anpassungen bei Entscheidungen.
4. Prototype – Building the System
✔ Design a user-friendly dashboard in Figma. ✔ Develop AI logic based on merit, diversity, and eligibility. ✔ Add override controls for human validation.
5. Test – Ensuring Fairness & Usability
✔ Validate AI results with admission officers and historical data. ✔ Conduct bias testing and refine explanations for AI decisions. ✔ Gather feedback for continuous improvement.
Unser Design Thinking Prozess
1. Empathie – Bedürfnisse verstehen
✔ Befragen Sie Professoren, Zulassungsbeauftragte und Studierende, um Schwachstellen im Zulassungsprozess zu identifizieren. ✔ Gehen Sie Bedenken hinsichtlich Vorurteilen, Transparenz und Arbeitslastreduzierung nach.
2. Definieren – Problem & Ziele
Problem: Manuelle Zulassungen sind zeitaufwendig, und die Studierenden streben nach Gerechtigkeit. Ziele: Effiziente, unparteiische KI-Entscheidungen mit menschlicher Aufsicht gewährleisten.
3. Ideen – KI-gestützte Lösungen
✔ Automatisieren Sie Sortierung, Ranking und Stipendienempfehlungen. ✔ Erstellen Sie erklärbare KI (XAI) mit Spider-Diagrammen für visuelle Einblicke. ✔ Einschließlich "Mensch im Prozess" für Anpassungen bei Entscheidungen.
4. Prototype – Building the System
✔ Design a user-friendly dashboard in Figma. ✔ Develop AI logic based on merit, diversity, and eligibility. ✔ Add override controls for human validation.
5. Test – Ensuring Fairness & Usability
✔ Validate AI results with admission officers and historical data. ✔ Conduct bias testing and refine explanations for AI decisions. ✔ Gather feedback for continuous improvement.
Anwendungsfall
Wir werden den Zulassungsprozess für die Universität verbessern
Für Zulassungsbüro/Professoren.
Für das Zulassungsbüro/Professoren.
Für das Zulassungsbüro/Professoren.
Um den manuellen Prozess sowie die Auswahl/Durchsicht/Interviews von Studenten zu reduzieren.
Durch das Entwerfen eines KI-Systems, das hilft, indem es bewertet/rankt/empfiehlt.
Um die Effizienz zu steigern und den Überprüfungsprozess zu optimieren.
KI-Intents
KI-Intents
KI-Intents
Vertrauenswürdige KI-Säulen
Vertrauenswürdige KI-Säulen
Vertrauenswürdige KI-Säulen
Benutzerreise
Benutzerreise
Benutzerreise
Lo-Fi-Prototyp
Einloggen
Dokumenten-Upload
KI Sortierung & Ranking
Radar-Diagramm (Erklärbarkeit)
Lo-Fi-Prototyp
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Dokumenten-Upload
KI Sortierung & Ranking
Radar-Diagramm (Erklärbarkeit)
Lo-Fi-Prototyp
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KI Sortierung & Ranking
Radar-Diagramm (Erklärbarkeit)
Hi-Fi-Prototyp
Der Hi-Fi-Prototyp für das AI University Admission System bietet eine intuitive Benutzeroberfläche zur effizienten Sortierung von Bewerbungen. Er umfasst KI-gestütztes Ranking, Stipendienempfehlungen und eine transparente Entscheidungsfindung. Funktionen wie ein interaktives Dashboard, Einblicke in die Bewerber und ein geführter Überprüfungsprozess gewährleisten faire und strukturierte Zulassungen. Das System erhöht die Effizienz, während die menschliche Aufsicht im Prozess bleibt.
Hi-Fi-Prototyp
Der Hi-Fi-Prototyp für das AI University Admission System bietet eine intuitive Benutzeroberfläche zur effizienten Sortierung von Bewerbungen. Er umfasst KI-gestütztes Ranking, Stipendienempfehlungen und eine transparente Entscheidungsfindung. Funktionen wie ein interaktives Dashboard, Einblicke in die Bewerber und ein geführter Überprüfungsprozess gewährleisten faire und strukturierte Zulassungen. Das System erhöht die Effizienz, während die menschliche Aufsicht im Prozess bleibt.
Hi-Fi-Prototyp
Der Hi-Fi-Prototyp für das AI University Admission System bietet eine intuitive Benutzeroberfläche zur effizienten Sortierung von Bewerbungen. Er umfasst KI-gestütztes Ranking, Stipendienempfehlungen und eine transparente Entscheidungsfindung. Funktionen wie ein interaktives Dashboard, Einblicke in die Bewerber und ein geführter Überprüfungsprozess gewährleisten faire und strukturierte Zulassungen. Das System erhöht die Effizienz, während die menschliche Aufsicht im Prozess bleibt.
Inklusives Design richtet sich an ein breiteres Publikum
Aranya Provaker Debnath © 2025 | aranya.provaker@gmail.com
Inklusives Design richtet sich an ein breiteres Publikum
Aranya Provaker Debnath © 2025 | aranya.provaker@gmail.com
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