Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi di ricerca
| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | Codice bando PICA IR-2026-062 Apprendimento Accessibile e Personalizzato tramite Large Language Models e Multimodal Models |
|---|---|
| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | Pica Code IR-2026-062 - Large Language and Multimodal Models for Accessible and Personalized Learning |
| Campo principale | Engineering |
| Sottocampo | Industrial engineering |
| G.S.D. | 09/IINF-05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| S.S.D | IINF-05/A - Sistemi di elaborazione delle informazioni |
| Descrizione sintetica in italiano | Il vincitore contribuirà alla progettazione, implementazione e valutazione di metodologie e tecnologie basate sull'Intelligenza Artificiale a supporto degli studenti universitari con Disturbi Specifici dell'Apprendimento (DSA). In particolare, si concentrerà su Large Language Models (LLM) e Multimodal Large Language Models (MLLM) per lo sviluppo di strumenti di accessibilità e personalizzazione dei percorsi di apprendimento. l'incaricato svilupperà inoltre soluzioni di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per l'accesso a contenuti didattici e si occuperà della progettazione e implementazione di sistemi di inferenza in produzione, valutandone efficacia, usabilità e scalabilità in contesti reali, nel rispetto dei principi di equità, trasparenza e tutela dei dati. |
| Descrizione sintetica in inglese | The winner will contribute to the design, implementation, and evaluation of AI-based methodologies and technologies supporting university students with Specific Learning Disorders (SLD). Specifically, they will focus on Large Language Models (LLMs) and Multimodal Large Language Models (MLLMs) to develop tools for accessibility and personalized learning. The winner will also develop Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for accessing educational content and will design and implement production-grade inference systems, assessing their effectiveness, usability, and scalability in real-world settings, in line with principles of fairness, transparency, and data protection. |
| Data del bando | 24/07/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 27754 |
| Periodicità | 12 mesi |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://titulus-unimore.cineca.it/albo/ |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| L'incarico prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 22500 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo dell'incarico | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 36 |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | procedura selettiva pubblica per titoli e colloquio |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | selective public procedure by qualifications and interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIMORE |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Modena |
| Codice postale | 41121 |
| Indirizzo | Via Università n.4 |
| Sito web | https://www.unimore.it/it |
| ufficio.selezioneassunzione@unimore.it | |
| Telefono | 059/2056075-6447-6450-6072 |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 24/08/2026 - alle ore 13:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |