Din “degree audit” är troligen ett kalkylark, en programkatalog som PDF och en hel del kisande på kurskoder. Sedan frågar någon: ”Är den här studenten faktiskt på rätt väg?” och du börjar om med samma manuella kontroll igen.
Det här slår hårdast mot studieadministrationen, ärligt talat. Men studievägledare och team inom studentframgång som bygger dashboards känner av det också. Med den här automatiseringen av degree audit får varje seniors rad i Google Sheets en AI-genererad sammanfattning av vad som saknas, tillbaka skriven i arket i ett konsekvent format.
Nedan ser du hur arbetsflödet körs i n8n, vad du får ut av det och vad du ska se upp med för att resultatet ska vara granskningsbart och tillförlitligt.
Så här fungerar automatiseringen
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Google Sheets + OpenAI: snabba utbildningsöversikter
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking ‘Execute workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Execute workf..", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model1", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Structured Output Parser1", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Degree Audit Agent", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Add Student Degree Summary", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Get Student Data1", pos: "b", h: 48 }
n5 --> n3
n3 --> n4
n1 -.-> n3
n2 -.-> n3
n0 --> n5
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0 trigger
class n2,n3 ai
class n1 aiModel
class n4,n5 database
Problemet: Degree checks är långsamma och inkonsekventa
Manuella degree audits är en märkligt utmattande typ av arbete. Du bockar inte bara av rutor. Du översätter röriga indata (tillgodoräknanden, substitutioner, kurs-ID:n i udda format) till ett beslut som någon annan ska förlita sig på. I ett kalkylarksflöde kan en vägledare tolka “upper-division” annorlunda än en annan, och samma student kan få två olika svar beroende på vem som granskar. Samtidigt växer granskningarna för seniors snabbt, och “snabbkollen” blir 15 minuter per student, plus omarbete när något missas.
Friktionen byggs på. Mycket.
- Att granska CompletedCourses mot programregler blir till konstant copy-paste mellan flikar, kataloger och personliga anteckningar.
- Små formateringsproblem (som en saknad pipe-separator) skapar tysta fel som ser “okej” ut tills någon upptäcker misstaget senare.
- Att programkraven glider över tid gör att förra årets checklista lever kvar, och kalkylarket säger aldrig till att den är inaktuell.
- Utan ett konsekvent sammanfattningsformat lägger du extra tid på att skriva om samma förklaring för olika intressenter.
Lösningen: Google Sheets + OpenAI-sammanfattningar för degree audit
Det här arbetsflödet läser dina rader för seniorstudenter från en flik i Google Sheets (till exempel Senior_data), skickar varje students CompletedCourses och Program till en AI “degree audit-assistent” och skriver tillbaka ett felfritt, strukturerat resultat till samma kalkylark. Assistenten jämför studentens avklarade kurs-ID:n med inbyggda programkrav (till exempel Computer Science BS, Business Administration BBA, Nursing BSN och flera andra). Sedan producerar den två saker: en kort, vägledarvänlig sammanfattning och en lista över saknade krav grupperade efter typ (Gen Ed, major core, electives, upper-division credits och så vidare). Till sist uppdaterar n8n raden via StudentID med “append or update”, så att arket förblir den enda sanningskällan.
Arbetsflödet startar när du klickar Execute i n8n. Det hämtar studentposter från Google Sheets, kör en OpenAI-baserad agent som räknar ut vad som saknas och uppdaterar sedan varje studentrad med en “AI Degree Summary” som är redo för mänsklig granskning. Inga extra exporter. Inget växlande mellan verktyg.
Vad du får: Automatisering vs. resultat
| Vad det här arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: Så här ser det ut
Säg att du har 60 seniors att granska för att bedöma examensberedskap. Manuellt, om varje kontroll tar cirka 15 minuter (hitta krav, gå igenom CompletedCourses, skriva en sammanfattning), är det ungefär 15 timmar fokuserat arbete. Med det här arbetsflödet klickar du Execute en gång, låter n8n bearbeta raderna och lägger sedan din tid enbart på granskning och undantag. Även om du fortfarande tar 2 minuter per student för att validera och lägga till anteckningar blir det cirka 2 timmar i stället för att förlora större delen av en arbetsdag.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Sheets för in-/utmatningstabellen Senior_data
- OpenAI för att generera saknade krav och sammanfattningar
- OpenAI API-nyckel (hämta den från OpenAI-dashboarden)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar upp autentiseringar, bekräftar kolumnnamn och klistrar in kravtext om du vill anpassa program.
Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automations-expert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Manuell körning från n8n. Du startar genom att klicka “Execute workflow”, vilket är perfekt för batch-granskningar (veckovisa senior-kontroller, slutet-av-terminen-genomgångar eller test av SIS-prototyper).
Studentrader hämtas från Google Sheets. Arbetsflödet läser kolumner som StudentID, Name, Program, Year och CompletedCourses från din valda flik. Om arket är din operativa hubb håller det här allt på ett ställe.
OpenAI utvärderar avklarade kurser mot programregler. En AI-agent jämför den pipe-separerade CompletedCourses-strängen med inbyggda krav för program som stöds och skapar strukturerad output (en Missing-lista plus en Summary). Om du aktiverar strukturerad parsning får du mer förutsägbara, bättre formaterade fält.
Arket uppdateras via StudentID. n8n skriver tillbaka AI Degree Summary i samma rad med “append or update”, så att dina vägledare kan sortera, filtrera och granska utan att lära sig ett nytt verktyg.
Du kan enkelt ändra kraven och output-kolumnerna efter dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera den manuella triggern
Det här arbetsflödet startar vid behov så att ni kan köra en examensgranskning när det behövs.
- Lägg till noden Manual Launch Trigger som startpunkt.
- Lämna alla parametrar på standardvärden i Manual Launch Trigger.
- Koppla Manual Launch Trigger till Retrieve Student Records.
Steg 2: anslut Google Sheets
Hämta studentuppgifter och skriv tillbaka AI-sammanfattningar av examensstatus till samma kalkylark.
- Öppna Retrieve Student Records och välj kalkylarket där Document är satt till
Student Detailsoch Sheet är satt tillSenior_data. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Retrieve Student Records.
- Öppna Append Degree Summary och bekräfta att Operation är
appendOrUpdate. - Ställ in Document till
Student Detailsoch Sheet tillSenior_datai Append Degree Summary. - Mappa kolumner i Append Degree Summary där StudentID är satt till
{{ $json.output.StudentID }}och AI Degree Summary är satt till{{ $json.output.Summary }}. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Append Degree Summary.
Steg 3: sätt upp AI-baserad examensgranskning
AI-agenten utvärderar avklarade kurser och returnerar en strukturerad sammanfattning.
- Öppna OpenAI Chat Engine och välj modellen
gpt-5. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Chat Engine.
- I Degree Audit Assistant ska ni ställa in Text till
=student: {{ $json.StudentID }}, Name: {{ $json.Name }}, Program: {{ $json.Program }} Year: {{ $json.Year }} Completed Courses: {{ $json.CompletedCourses }}. - Låt Prompt Type vara satt till
defineoch säkerställ att Has Output Parser är aktiverat i Degree Audit Assistant. - Öppna Structured Result Parser och behåll JSON Schema Example som vägledning för utdataformatet.
- Verifiera att OpenAI Chat Engine är ansluten som språkmodell för Degree Audit Assistant och att Structured Result Parser är ansluten som dess output parser. Lägg endast till inloggningsuppgifter i OpenAI Chat Engine, inte i Structured Result Parser.
Steg 4: konfigurera uppdatering av utdata
Det sista steget skriver tillbaka AI-sammanfattningen till kalkylarket.
- Bekräfta att Append Degree Summary tar emot data från Degree Audit Assistant.
- Säkerställ att kolumnmappningen inkluderar StudentID och AI Degree Summary enligt definitionen i kolumnmappningen.
- Lämna övriga kolumner borttagna om ni inte vill uppdatera ytterligare fält.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att validera hela dataflödet innan ni använder det i produktion.
- Klicka på Execute Workflow för att köra från Manual Launch Trigger.
- Kontrollera att Retrieve Student Records matar ut studentrader och att Degree Audit Assistant returnerar strukturerad JSON.
- Verifiera att Append Degree Summary skriver tillbaka AI Degree Summary till arket
Senior_data. - När allt fungerar, växla arbetsflödet till Active för löpande användning.
Vanliga fallgropar
- Google Sheets-autentisering kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera n8n Credentials och välj om kalkylarket/fliken i Google Sheets-noderna först.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar bearbetningstiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in ditt katalogspråk och er policy för “upper-division” tidigt, annars kommer du att redigera output i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om kolumnerna i ditt ark redan matchar.
Nej. Du kopplar Google Sheets och OpenAI och bekräftar sedan kolumnmappningarna. Den enda “tekniska” delen är att redigera kravtexten om er katalog skiljer sig.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med kostnader för OpenAI API (ofta några cent per student, beroende på prompt och modell).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärt och klarar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, och det bör du. Uppdatera instruktionerna för Degree Audit Assistant-agenten så att de matchar era programkrav, poäng-/creditsummor och er definition av upper-division (mallen antar nivå 200 och upp). Vanliga anpassningar är att lägga till krav på residency eller begränsningar för transfer, att säkerställa capstone-regler och att skriva Missing-listan till ett separat “Dashboard”-ark i stället för en enda kolumn för AI Degree Summary.
Oftast beror det på en utgången Google OAuth-session eller att kalkylarket/fliken ändrades efter att du byggde noden. Anslut Google Sheets-autentiseringen på nytt i n8n, öppna sedan Google Sheets-noderna igen och välj kalkylarket och fliken Senior_data på nytt. Kontrollera också att Google-kontot du autentiserade med fortfarande har redigeringsbehörighet, eftersom “läsning fungerar, skrivning misslyckas” är en vanlig ledtråd.
På en typisk n8n Cloud-plan kan du köra tusentals exekveringar per månad, och vid self-hosting är du främst begränsad av din server och OpenAI:s rate limits.
Ofta, ja, eftersom det här inte är ett enkelt “skicka text till AI, klistra in resultatet tillbaka”-jobb. Du vill vanligtvis ha strukturerad output, förgreningar för programspecifika regler och säkrare hantering av retries när OpenAI rate-limitar. n8n ger dig också möjligheten att self-hosta, vilket spelar roll om du bearbetar många rader eller arbetar under striktare datapolicys. Zapier och Make kan fortfarande fungera om du kör väldigt små batchar och inte bryr dig om djupare logik, men kostnaderna kan dra iväg när du börjar iterera per student. Om du är osäker, prata med en automations-expert och beskriv era volym- och efterlevnadsbehov.
När det här väl är på plats slutar kontrollerna för seniors att vara en brandkårsutryckning och börjar kännas som en repeterbar process. Arbetsflödet tar hand om de repetitiva delarna så att din granskningstid går till verkliga bedömningar.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.