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società leader nellosviluppo di
soluzioni multimediali a catalogo e su misura
per innovare la formazione, la
comunicazione interna
e lo sviluppo dellepersone
Capitalizzare e valorizzare le risorse formative aziendali
Come?
• attraverso attività di censimento e catalogazione dei materiali formativi esistenti
• attraverso analisi dei profili professionali verso i quali proporre percorsi focalizzati
ideare un sistema di formazione sostenibile che dia spazio all’autoapprendimento, alla capitalizzazione del sapere e allo sviluppo delle
persone
Il 78% delle visite è
generata dal 20% delle
risorse
(in esame solo i 500
contenuti più visti)
Un patrimonio di formazione
da valorizzare
Sostenibilità: che fine fa la coda lunga?
La persona al centro della formazione
Il tempo della persona è una risorsa strategica da ottimizzare
A:La persona, in tutti i suoi
aspetti
DA: Oggetto di
conoscenza
Le sfideUn nuovo patto tra persona e organizzazione
Io,
ORGANIZZA
ZIONE
Io,
PERSONA Maggiore proattività nel ricercare
e nel valutare le opportunità di autoapprendimento
Supporto delle persone nello sforzo di orientarsi
nella complessità delle varie iniziative, dei materiali,
delle risorse, delle opportunità esistenti
Le sfide: personalizzazioneAndare oltre ai bisogni formativi espliciti
BISOGNI
IMPLICITI
BISOGNI
ESPLICITI
Consapevolezza
Formazione obbligatoria
Formazione tecnica di ruolo
Non consapevoli
Fuori dagli schermi e del proprio ruolo
Libertà della formazione
Le sfidePersonalizzazione della formazione
Persona
Stili di apprendimento
Bisogni impliciti
Preferenze educative
FORMAZIONE
SU MISURA
Come?Attraverso un Recommender Systemper suggerire percorsi formativi personalizzati
CONTENUTI
FORMATIVI
SUGGERIMENTI
AUTOMATICI
PERSONAUn sistema adattativo del
patrimonio di risorse formative in
base alle esigenze di ogni
persona, tenendo conto dei
bisogni impliciti ed espliciti, delle
loro caratteristiche e del loro stile
di apprendimento
Il recommender system in sintesi
MOTORE DI RACCOMANDAZIONE
DATTATIVO E PERSONALIZZATO
INVIA RACCOMANDAZIONI SU
CONTENUTI ON LINE E D’AULA
DB
Materiali
didattici
DB
Dati utenti
anagrafica
e social
UTENTI
MOTORE DI RACCOMANDAZIONE
ADATTATIVO E PERSONALIZZATO
INVIA RACCOMANDAZIONI SU CONTENUTI
ON LINE E D’AULA
APPROCCIO
KNOWLEDGE BASED
basato su regole
IF <condizione>
THEN <suggerimento>
APPROCCIO
CONTENT BASED
basato su algoritmo/i
di matching
I materiali didattici
DB
Materiali
didattici
Censimento e analisi delle risorse presenti sui AULA+: 628 i corsi censiti
Censimento e analisi dei corsi con “mappa” presenti su AULA+:
82 i corsi con mappa, circa 13% del totale
Censimento e analisi dei corsi SCORM presenti su AULA+: 13 i corsi SCORM, circa 2% del totale
Censimento e analisi delle risorse multimediali esistenti (oggetti e-learning in Campus, Educast,
Moodle, ecc.): 371 corsi censiti.
> 1000 risorse formative
ifMonitor – tool automatic tagging e clustering
Tool Automatic Tagging e ClusteringClassificazione content-based, basata su tecniche di intelligenza artificiale
Raccolta la documentazione
di tutto il corso (script) e tutti i commenti
Gli utenti
DB
Dati utenti
anagrafica
e social
Analisi e catalogazione delle persone sulla base di:
• Dati anagrafici
• Figure professionali
• Skill tag da ambienti social
• Stili di apprendimento
Gli stili di apprendimento
DB
Dati utenti
anagrafica
e social
Un questionario costruito ad hoc per rilevare lo stile di apprendimento
è stato predisposto per dare la possibilità a ogni utente di trovare la
tipologia di formazione a lui più adatta
Approccio Content-BasedL’utente ha visto, ha commentato, ha dato un buon rating di un corso o di un gruppo di corsi di un
certo argomento. Il sistema suggerisce corsi simili.
uuuuuuuuuu
uu
cccccccccccc
ccc
SIMIL
Suggerimento
Utenti Contenuti
Approccio Knowlede-Based
Conoscenza rappresentata mediante regole empiriche
IF <condizione> THEN <suggerimento>
IF
Persona ha certe caratteristiche
un certo profilo professionale
ha seguito un certo corso X1 con soddisfazione
THEN
raccomanda corsi X2 e X3
Il recommender system in sintesi
MOTORE DI RACCOMANDAZIONE
DATTATIVO E PERSONALIZZATO
INVIA RACCOMANDAZIONI SU
CONTENUTI ON LINE E D’AULA
DB
Materiali
didattici
DB
Dati utenti
anagrafica
e social
UTENTI
MOTORE DI RACCOMANDAZIONE
ADATTATIVO E PERSONALIZZATO
INVIA RACCOMANDAZIONI SU CONTENUTI
ON LINE E D’AULA
APPROCCIO
KNOWLEDGE BASED
basato su regole
IF <condizione>
THEN <suggerimento>
APPROCCIO
CONTENT BASED
basato su algoritmo/i
di matching
Virtual libraryApplicazioni
per facilitare la condivisione di informazioni e conoscenze in grandi organizzazioni che operano su scala anche internazionale
per agevolare l’autoformazione e l’informal learning
per valorizzare e capitalizzare il patrimonio formativo
per favorire la partecipazione
applicando logiche 2.0 la virtual library diventa uno strumento social
Tipologie di contenutiAudiolibri/Podcast
Corsi multimediali
Dispense
Estratti
Fimati
How to
Interviste
Lezioni
Manuali
Formaquaderni
Test
Saggi/
Sitografie/Bibliografie/Filmografie
Spezzoni di film
Spot
Studi/Ricerche
Testimonianze
Trailer
Libri/Riviste
Moocs/Groocs