概述
Civitas Learning 是专为高等教育机构设计的一体化学生影响平台，目标是把分散在 SIS、LMS、CRM 及各类活动数据中的信息整合起来，变成可操作的洞见与协同工作流程。平台强调院校专属的预测模型与 AI 能力（如 CivIQ 与生成式 AI），以支持从策略制定到具体执行的全过程。无论是领导层、学生服务人员还是学生本人，Civitas 都提供不同角色所需的视图与工具，帮助机构识别问题、采取措施并评估效果。
核心能力
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数据统一与集成: 将 SIS、LMS、CRM、事件与活动数据等汇聚到统一的数据管道，建立统一学生档案，消除数据孤岛。
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预测分析与院校专属模型: 基于院校特征训练的预测模型能够识别影响保留、毕业与修读进度的关键因素，提供可解释的影响因子。
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AI 驱动的工作流: 实时将洞见嵌入到以行动为导向的工作流中，支持学业预警、共享笔记、短信/邮件沟通与任务指派，实现跨部门协调干预。
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学生端支持工具: 为学生提供协作学位规划、智能选课建议与预约日历，提升学生自助能力与参与度。
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成效评估与 ROI 分析: 提供统计显著的评估方法来衡量各项政策与举措的真实影响，帮助资源配置与策略优化。
推荐原因
Civitas Learning 的价值体现在把“看见问题”转化为“可执行的变革”上：
- 对管理者而言，它提供关于课程需求、举措成效与机构层面关键指标的决策支持；
- 对一线学生支持人员，它简化日常工作、优先化干预对象并提高协同效率；
- 对学生，它提供更清晰的学业路径与便捷的沟通工具。平台的院校专属模型与个性化入门支持，使高校可以在保留率、毕业率与注册率等实际指标上获得可衡量的改进。总体而言，Civitas 适合希望用数据驱动学生成功、缩小学生影响差距并评估干预成效的高等教育机构。
实施与流程
平台通常遵循“统一数据 → 发现有效措施 → 协同执行”的三步实施路径：
- 统一数据与系统：整合并清洗各类学生数据，构建统一的数据仓库；
- 发现可行策略：运用预测分析与因子识别，找出对特定群体有效的政策与举措；
- 行动与评估：通过内置工作流执行干预，并使用统计方法评估成效，持续优化策略。
该介绍旨在帮助院校理解 Civitas Learning 的技术能力、组织价值与落地路径，便于评估是否将其纳入校园的数据驱动学生成功体系中。
