Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Algoritmi di Machine Learning per la valutazione delle performance degli utenti in ambiente di formazione online (AML) |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine Learning algorithms for evaluating user performance in an online training environment (AML) |
Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
Descrizione sintetica in italiano | La formazione online attraverso le nuove tecnologie assicura vantaggi notevoli, primo tra tutti un’estrema flessibilità di tempo e di spazio: il discente non è più costretto ad essere presente nel medesimo luogo dell'insegnante e può studiare anche da casa quando e quanto vuole. Se a questo aggiungiamo il miglioramento dell’accesso all’istruzione, l’aumento della qualità del contenuto formativo, una sua gestione più flessibile, la possibilità di misurare facilmente i risultati e la diminuzione dei costi, capiamo perché la formazione a distanza è al giorno d’oggi molto appetita in tutti gli ambienti didattico/formativi. Purtroppo, gli attuali sistemi di didattica a distanza non sono privi di difetti. La principale pecca dei sistemi attualmente in commercio è che essi non sfruttano appieno le potenzialità del mezzo che hanno a disposizione utilizzandolo come... |
Descrizione sintetica in inglese | The AML project intends to address the need to manage and give a solution to the problems of e-learning performance management, to improve the skills/knowledge of the learners, and verify them. All this through a Machine Learning algorithm that allows advanced and automated online teaching, integrating an avowedly innovative methodology to the technology, is now pervasive even in training. Therefore, the main objective of the AML research project is the definition of a Machine Learning model capable of carrying out predictive automatic analyzes on the degree of learning of a user involved in a completely online training / didactic process. Furthermore, the system will be able to learn from the data it will manage and make corrections to decisions related to the management and verification of the training process. |
Data del bando | 20/05/2022 |
E' richiesta mobilità internazionale? | no |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
EUROPE |
Paesi di residenza dei candidati |
Italy |
Nazionalità dei candidati |
Italy |
Sito web del bando | https://www.unifg.it/it/ricerca/opportunita-la-ricerca/assegni-di-ricerca/assegni-di-ricerca-la-realizzazione-delliniziativa-regionale-riparti |
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 | 23/08/2022 - alle ore 00:00 |
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Come candidarsi | Other |