Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Machine e Deep Learning applicate alla Learning Analytics |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine e Deep Learning applicate alla Learning Analytics |
| Settore Concorsuale | 11 - Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologiche |
| S.S.D | M-PED/04 - PEDAGOGIA SPERIMENTALE |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/06 - METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Settore Concorsuale | 11 - Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologiche |
| S.S.D | M-PED/01 - PEDAGOGIA GENERALE E SOCIALE |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca si propone come obiettivo lo sviluppo di modelli in grado di elaborare la grande mole di dati derivanti dalle piattaforme di didattica online utilizzate dall’Università di Foggia, dai questionari degli studenti, dalle piattaforme MOOC e da ogni altra fonte di dati collegate direttamente o indirettamente all’apprendimento degli studenti UniFG attraverso l’utilizzo delle tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) anche attraverso l’implementazione di reti neurali, e tecniche Machine/Deep Learning. Tra le tecniche più utilizzate nell’ambito del Learning Analysis si richiamano: Content analysis; Discourse analytics, basata sull’analisi delle interazioni degli studenti; Social learning analytics, basata sullo studio delle interazioni sociali tra gli studenti e della loro efficacia nell’apprendimento; Epistemic Network Analysis |
| Descrizione sintetica in inglese | The research project aims to develop models capable of processing the large amount of data deriving from the online teaching platforms used by the University of Foggia, from student questionnaires, from MOOC platforms and from any other related data source that is directly or indirectly connected to the learning of UniFG students. The application of Artificial Intelligence (AI) techniques also through the implementation of neural networks, Machine / Deep Learning techniques is required. The most used techniques in the context of Learning Analysis include: Content analysis; Discourse analytics, based on the analysis of student interactions; Social learning analytics, based on the study of social interactions between students and their effectiveness in learning; Epistemic Network Analysis. |
| Data del bando | 04/03/2021 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://www.unifg.it/bandi/tild-progetto-di-ateneo-sulla-formazione-continua-dei-docenti-universitari |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Foggia |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Foggia |
| Sito web | http://www.unifg.it |
| altaformazione@unifg.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 06/04/2021 |
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| Come candidarsi | Other |