Các công cụ

Phương pháp này được phát triển bởi iRAP hợp tác với AIP Foundation và Anditi. Phương pháp này được hình thành để khai thác các nguồn dữ liệu hiện có, dù là nguồn mở hay được bảo mật thông qua các thỏa thuận mua hàng. Mục tiêu chính của phương pháp này là tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu, đảm bảo quyền truy cập vào thông tin có liên quan trong khi giảm thiểu chi phí. Phương pháp này sử dụng các thuộc tính phổ biến có sẵn trong phân tích cấp độ vĩ mô của người đi bộ và sử dụng chúng để xếp hạng các trường học từ mức rủi ro an toàn đường bộ cao hơn đến thấp hơn đối với người đi bộ.

Các thuộc tính sau đó được phân loại thành bốn cấp độ phân tích khác nhau, trong đó phương pháp này làm giảm lượng dữ liệu được thu thập khi cấp độ tiến triển. Ở mỗi cấp độ, các trường được xếp hạng và chỉ những trường có rủi ro cao mới được tiến tới giai đoạn phân tích tiếp theo. Phương pháp luận được ghi lại trong báo cáo Phân tích dữ liệu lớn: Phương pháp đánh giá các trường có nguy cơ cao.

Tất cả các chốt đánh giá người đi bộ do học sinh báo cáo trên YEA đều được tích hợp trực tiếp vào nền tảng SR4S để giúp xác định các khu vực có mật độ cụm chốt cao và ưu tiên các điểm đó để đánh giá chi tiết cơ sở hạ tầng thông qua SR4S. Hoạt động như một công cụ thu thập dữ liệu đa năng và hơn thế nữa, YEA đóng vai trò là nền tảng hướng dẫn để chia sẻ những hiểu biết có giá trị liên quan đến nhận thức của thanh thiếu niên về môi trường đường bộ.

YEA có sẵn để sử dụng và dữ liệu được mở để trực quan hóa. Để sử dụng Ứng dụng trong các dự án của bạn hoặc để truy cập dữ liệu, vui lòng liên hệ với nhóm Dự án.

Thông tin chi tiết có sẵn trong Trang web YEA.

Danh sách các trường có nguy cơ cao được sàng lọc bằng phương pháp Dữ liệu lớn, kết hợp với dữ liệu do người dùng YEA báo cáo, đã trải qua quá trình đánh giá chuyên sâu về an toàn cơ sở hạ tầng bằng các công cụ đánh giá SR4S để đưa ra các khuyến nghị nâng cấp. Kết quả xếp hạng sao, trong đó năm sao là an toàn nhất và 1 sao là ít an toàn nhất được tạo ra tại mỗi địa điểm. Các trường có xếp hạng sao thấp là 1 hoặc 2 sao được chính phủ ưu tiên trong kế hoạch cải tạo. Thông tin thêm về SR4S có sẵn trên trang web chương trình. SR4S là hệ thống thu thập dữ liệu tỉ mỉ sử dụng tiêu chuẩn toàn cầu iRAP. Các lập trình viên được đào tạo tuân theo các hướng dẫn chuẩn hóa để thu thập dữ liệu về nhiều thuộc tính khác nhau một cách có hệ thống. Cách tiếp cận có hệ thống và đảm bảo chất lượng này tạo thành nền tảng để tính toán rủi ro an toàn đường bộ, đảm bảo đánh giá toàn diện và chính xác.

Để biết thêm thông tin về quyền truy cập SR4S hãy truy cập starratingforschools.org

Các dự án

Logo	Sự miêu tả	Thêm thông tin
	AI&Me: Dự án trao quyền cho thanh thiếu niên vì đường bộ an toàn hơn, được hỗ trợ bởi Botnar yêu thích và  Quỹ FIA, ủng hộ việc sử dụng công nghệ số để cải thiện phúc lợi của những người trẻ tuổi ở môi trường đô thị.	Nhấp vào đây để truy cập báo cáo cuối cùng của dự án Nhấp vào đây để truy cập vào các cơ hội mở rộng quy mô của dự án
	Dự án AI&Me: Tận dụng công cụ AI để tác động đến an toàn đường bộ do Google.org tài trợ tận dụng Trí tuệ nhân tạo (AI), Xếp hạng sao cho trường học của iRAP và quan hệ đối tác AiRAP để cung cấp hành trình đến trường đạt chuẩn 3 sao trở lên và giải quyết các vụ tai nạn giao thông là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở trẻ em và thanh thiếu niên trên toàn thế giới.	Nhấp vào đây để có thêm thông tin