REPTE

Gràcies a les tecnologies emergents d’e-Learning, els usos que fan els alumnes dels recursos digitals per al seu aprenentatge es poden registrar en repositoris de dades. Mitjançant l’anàlisi d’aquestes dades, es pot determinar com els estudiants adquireixen coneixements i a quin ritme. Així doncs, els responsables que intervenen en el procés educatiu poden tenir l’oportunitat d’identificar proactivament les necessitats d’aprenentatge dels seus alumnes i, en cas de detectar-se alguna dificultat, es pugui corregir a temps.

 

 

SOLUCIÓ

El client ens ha demanat el desenvolupament d’un model predictiu que permeti extraure patrons de les dades d’ús de la xarxa dels estudiants per tal de poder predir el seu comportament futur i fer-li recomanacions personalitzades. A més a més,  el personal docent de l’escola, utilitzant aquesta eina, pot disposar d’uns indicadors de risc, molt valuosos a l’hora d’acompanyar els alumnes en les seves necessitats específiques, mantenir-los motivats i ajudar-los a millorar els seus rendiments acadèmics.

IMPACTE

L’ús del Big Data a l’espai de l’e-Learning, s’està tornant cada vegada més comú. Gràcies als beneficis que l’anàlisi de dades ofereix als docents, els permet revolucionar la forma com analitzar i avaluar l’experiència de l’aprenentatge. Els docents poden visualitzar de forma més còmode com els estudiants estan adquirint nous conceptes, i quins temes els atrauen més. Aquesta visualització també els pot ajudar a identificar les matèries en que puguin necessitar més reforç. A més a més, l’agilitat en que es poden tenir aquestes dades permet al professorat introduir possibles canvis el més aviat possible. La suma d’aquestes avantatges fa que el professorat pugui desenvolupar continguts i estratègies per tal que els alumnes puguin obtenir els millors resultats possibles.

Articles relacionats

Deep learning per mapes d’interpretació del territori

cat. Projectes
27.11.2017

En el marc del desplegament del Pla Cartogràfic de Catalunya, l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, està treballant en l’elaboració de les especificacions tècniques del Mapa de Cobertes del Sòl de Catalunya. L’ICGC ens ha encarregat un estudi per estudiar la viabilitat de l’aplicació de tècniques d’aprenentatge profund en la generació de mapes.


Anàlisi del comportament clients (Customer Journey Modelling)

cat. Projectes
16.11.2017

Una empresa del sector online ha generat un gran volum de dades que aporta un històric per a poder extraure informació dels clients i vol desenvolupar un model predictiu a partir del comportament dels usuaris. Aquest comportament inclou la seva navegació per la plataforma, les seves interaccions amb altres canals, els missatges a la comunitat, etc. L’objectiu final es poder donar un millor servei al client mitjançant la recomanació de productes en funció del moment específic del customer journey.

 


Model predictiu de diagnòstic de patologies biomecàniques

cat. Projectes
18.04.2017

Invalcor és un centre especialitzat en la valoració funcional de l’aparell locomotor que mitjançat tecnologia avançada objectiva aspectes tals com la mesura de la mobilitat, força, potència, resistència, o fatiga d’una regió corporal danyada. L’empresa està interessada en dissenyar un sistema predictiu que a partir de les dades històriques de la seva activitat assisteixi la feina de diagnòstic als metges.