Un sistema software per lo studio della dinamica dei modelli degli studenti in ambito di Massive Open Online Courses, mediante tecniche di machine e deep learning. Progettazione ed implementazione delle estensioni al sistema K-OpenAnswer- bando 41-2021

Data di aggiornamento: 25/10/2022 - 12:39
Nominativo: 
SCIARRONE FILIPOO
Periodo rapporto: 
17-01-2022 to 17-03-2022
Oggetto dell'incarico: 

 rogettazione ed implementazione di algoritmi basati su deep learning per lo studio della dinamica dei modelli degli studenti nei Massive Open Online Courses (MOOCs) con strategia didattica basata sul Peer Assessment. Gli algoritmi progettati dovranno essere implementati e sperimentati nella piattaforma web K-OpenAnswer. In particolare, il lavoro svolto dovrà consentire di:1. Redigere un report con lo stato dell’arte sull’utilizzo delle tecniche del deep learning in ambito del Technology Enhanced Learning con particolare riferimento al Peer Assessment 2. Progettare e implementare in un opportuno linguaggio di programmazione, algoritmi di deep learning per lo studio della dinamica dei modelli dello studente nei MOOCs3. Svolgere una simulazione degli algoritmi in ambiente K-OpenAnswer 4. Svolgere un'analisi dei risultati della simulazione, ad esempio verificando come i modelli calcolati dal sistema si avvicinino a quelli effettivi, al fine di verificare se e come la tecnica del deep learning sia stata efficace in ambiente OpenAnswerKnn e consentire la progettazione di modifiche alla tecnica stessa, che la rendano più efficace. 5. Utilizzare il sistema via webLa prestazione sarà svolta a favore del Dipartimento di ingegneria informatica, automatica e gestionale “Antonio Ruberti” dell’Università degli Studi di Roma “La Sapienza”. 

Curriculum vitae: 
dichiarazione altri incarichi: 
consegnata, trascrizione modello A
Trascrizione incarichi da modello A: 
Prof. associato a tempo definito presso Università Unimercatorum
Compenso: 
€7 812.00
periodo pubblicazione: 
Mercoledì, 26 Gennaio, 2022 to Martedì, 26 Gennaio, 2027
Attestazione dell’avvenuta verifica dell’insussistenza di conflitto di interessi: 
Tipologia incarico: 
SPC: 
2022-0065-1340-0185981
Controllo UGOV: 
true
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