DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF AN AUTOMATED WEB-BASED KPI MANAGEMENT AND DASHBOARD SYSTEM AT ASTANA IT UNIVERSITY

Scientific Journal of Astana IT University, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.37943/23mzin6824
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Evaluating Key Performance Indicators (KPIs) of faculty and staff is critical to ensuring accountability and promoting institutional effectiveness in higher education. However, the management of these processes often relies on manual, error-prone systems, creating significant administrative burdens. This study addresses these challenges by presenting a novel, replicable framework for translating complex institutional regulations into an automated, multi-stakeholder KPI management system. We detail the design and implementation of a web-based platform at Astana IT University, which was developed by programmatically encoding the institution's official KPI calculation and validation rules. The system features a multi-perspective analytical ecosystem, providing role-specific dashboards for faculty, review committees, department heads, and central administration to support synchronized decision-making. The core scientific contribution is a holistic methodology that combines stakeholder-driven requirements analysis with a "Policy-as-Code" approach to create a transparent, auditable, and scalable solution. Preliminary results indicate significant improvements in efficiency and data accuracy, demonstrating the framework's effectiveness. This study contributes not only a practical solution for KPI management but also a validated methodological blueprint for digital transformation applicable to other higher education institutions facing similar regulatory and administrative complexities. Future work will explore the integration of predictive analytics to enable early intervention in cases of underperformance. Additional modules such as goal-setting tools, peer comparison features, and customizable reporting templates are also planned to enhance usability and strategic planning capabilities. By fostering a data-driven culture and ensuring alignment with institutional goals, such systems can play a key role in long-term academic quality assurance and workforce development.