Logo Atomic AoL Atomic AoL Accreditation & AssuranceOfLearning · a project by Marino&Carli
AACSB Standard 5 · Assurance of Learning

Il tuo report di accreditamento
in 30 minuti non 3 settimane.

Atomic AoL è una pipeline di 41 agenti AI specializzati che trasforma voti, questionari e dati curricolari in un pacchetto di submission AACSB Assurance of Learning (garanzia della qualità dell'apprendimento) completo e firmato digitalmente — con una persona che approva ogni decisione che conta.

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agenti specializzati
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test automatici
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run della pipeline demo
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per un ciclo reale
Nato dalla ricerca sull'accreditamento alla Open University Business School.

Tre settimane di caccia alle evidenze, condensate in una pausa caffè.
L'AI batte i tasti. I tuoi docenti prendono le decisioni.

— il principio dietro ognuno dei nostri 41 agenti
Il problema

Il reporting AoL divora il tempo del corpo docente

A ogni ciclo AACSB, i team di accreditamento passano settimane a estrarre voti dai fogli di calcolo, rincorrere i risultati dei questionari, mappare a mano i learning outcome e riscrivere gli stessi capitoli narrativi — oppure pagano £10–50k a consulenti esterni perché lo facciano al posto loro.

3+ settimane
tempo tipico del personale per ogni report AoL
£10–50k
costo tipico della consulenza esterna
30 min
tempo operatore con Atomic AoL
~£0.10
costo AI per esecuzione della pipeline
La piattaforma

41 agenti · 3 livelli · 1 pacchetto firmato

Ogni agente fa bene una sola cosa. Insieme eseguono l'intero flusso di lavoro dello Standard 5 AACSB.

Livello 1 · Connessione

Legge il tuo mondo

Gli agenti acquisiscono lo standard AACSB, i tuoi titoli di studio, i moduli, i learning outcome e le valutazioni — e propongono gli obiettivi di competenza su cui si fonda il report.

Livello 2 · Analisi

Trova il segnale

Voti e misure indirette diventano aggregati di coorte, trend pluriennali e confronti con i benchmark — con gli scostamenti segnalati e i risultati bilanciati in un arco narrativo difendibile.

Livello 3 · Narrazione

Scrive e firma

Gli agenti narratori redigono l'executive summary, i paragrafi di evidenza e la watchlist dei gap, poi impacchettano tutto in un PDF + un pacchetto di evidenze sigillato con un MANIFEST SHA-256.

Perché è diverso

Non un chatbot. Un flusso di lavoro che arriva in fondo.

Human-in-the-loop fin dal progetto

L'AI propone — il corpo docente decide. Gli obiettivi di competenza e i giudizi chiave si fermano in una coda di approvazione finché una persona con nome e cognome non li firma. Ogni approvazione viene registrata.

Pronto per l'audit per costruzione

Ogni pacchetto include un MANIFEST crittografico SHA-256 che lega il PDF alle sue evidenze. Un team di peer review può ricalcolare gli hash e verificare che nulla sia stato alterato.

I tuoi dati restano tuoi

L'isolamento dei tenant è applicato lato server su ogni riga del database. I dati sono elaborati tramite l'API commerciale di Anthropic, che non li usa per l'addestramento. Hosting UE disponibile.

Dai dati al pacchetto

Tre passi per l'operatore

1

Carica

CSV dei voti, risultati dei questionari, elenco dei moduli — guidato da un wizard web con template per ogni file. Nessun progetto IT richiesto.

2

Approva

Esamina gli obiettivi di competenza proposti e i risultati chiave nella coda di approvazione. Accetta, rifiuta o modifica — l'editor sei tu.

3

Scarica

Un clic esegue l'intera pipeline. Pochi minuti dopo il tuo pacchetto di submission firmato è pronto: REPORT.PDF + EVIDENCE.JSONL + MANIFEST.

Provalo sul tuo corso di studi

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