Studio e progettazione di modelli di raccomandazione di learning paths e di risorse didattiche.

Guri, Sokol (2021) Studio e progettazione di modelli di raccomandazione di learning paths e di risorse didattiche. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
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Abstract

Le metodologie tradizionali di apprendimento sono incentrate sull’insegnante e sull’insegnamento in presenza. Con lo sviluppo tecnologico degli ultimi decenni, le metodologie di apprendimento sono state cambiate radicalmente. Negli ultimi anni si è visto evolvere rapidamente l’apprendimento tramite e-learning, una metodologia incentrata sull’accesso digitale delle risorse didattiche. L’accesso a tali risorse prende in considerazione anche l’accessibilità del materiale, con l’obbiettivo finale di renderle accessibili ad un gruppo di utenti più ampio possibile. Il mondo tecnologico permette l’organizzazione del materiale didattico, generando percorsi di apprendimento. Questi percorsi consistono in una sequenza di risorse, che rispettano un ordine logico in base al loro contenuto. L’ordine delle risorse è importante nella preparazione dell’intero materiale didattico. Oltre all’aspetto didattico, la generazione di percorsi (paths) trova un’applicazione in diversi domini. All’utente si potrebbe consigliare un percorso accademico che consiste in un elenco di scuole, dipartimenti e facoltà da seguire. Diversi percorsi potranno consistere in un elenco di medicine da prendere, un elenco di video tutorial da vedere per ottenere un certo skill, un elenco di libri da leggere, etc. Alla fine, l’obbiettivo di Pathadora sarà quello di generare un percorso accademico composto da un elenco di facoltà e di corsi e un percorso di apprendimento composto da un elenco di risorse didattiche.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Guri, Sokol
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
semantic web,IRT,path generation,learning path,accessibility,digital resources,e-learnig,ontology,knowledge graph,rule model
Data di discussione della Tesi
16 Dicembre 2021
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