Ricerca, sviluppo e innovazione

Le caratteristiche dell’Innovatore: uscire dal confine delle prassi consolidate, avere una visione d’insieme dello scenario, individuare nuove prospettive, definire obiettivi sfidanti, lavorare creativamente, impegnarsi a raggiungere nuovi traguardi.

 

Che sia un’innovazione incrementale o radicale, migliorativa o sostitutiva, è innovazione ogni modo nuovo e creativo di affrontare i problemi conosciuti. Il concetto di innovazione è intrinsecamente collegato al concetto di cambiamento e ispirato alla prospettiva di miglioramento e soddisfazione dei bisogni.

 

In un’impresa è però necessario adottare quello che si può definire un approccio “ambidestro” (Charles O'Reilly e Michael Tushman, Harvard Business Review , 2004), cioè superare l’impasse tra le prassi consolidate e funzionanti e il saper esplorare nuove strade e opportunità, mantenendo nel contempo la capacità di svolgere efficacemente le attività esistenti.

 

Piazza Copernico realizza questa sfida attraverso un Piano di Innovazione e di Ricerca e Sviluppo (R&S) aggiornato annualmente, che punta da un lato al miglioramento di prodotto e di processo e dall’altro all’individuazione di nuove potenzialità.

 

Per questo abbiamo consolidato importanti collaborazioni con Organismi di Ricerca nazionali e Università che attraverso i propri ricercatori partecipano ai progetti di ricerca e sviluppo aziendali.

Le attività di R&S e le innovazioni produttive
di Piazza Copernico

Verifica di un documento rispetto a un sistema di regole

 

Applicazione delle tecniche di analisi semantica per i sistemi di comprensione del contenuto finalizzata al controllo di compliance (sicurezza, qualità, ma anche apprendimento, ecc.).

L’elaborazione della compliance avviene attraverso la verifica puntuale dei risultati di analisi semantica rispetto all’insieme di regole definito (ontologia), e restituisce puntualmente l’indicazione del grado di adeguatezza/vicinanza dell’elaborato per ciascuna regola attraverso l’espressione di uno scoring probabilistico.

Il sistema consente di mettere in luce sia le conformità sia le non conformità e di dare accesso alla visualizzazione dei testi divergenti dalle regole.

Questo sistema ha come output il processamento di migliaia di documenti e il censimento puntuale per ogni documento delle conformità valutate e delle non conformità rispetto a valori di soglia predeterminati.

Analisi giudizio in community e questionari aperti

Applicazione delle tecniche di analisi semantica e della Sentiment orientation di comunità sociali online, finalizzata ad analizzare la percezione dell’Opinione Pubblica rispetto alle tematiche oggetto di discussione (formativa, organizzativa, marketing, ecc.).

L'Analisi del sentiment è la maniera in cui ci si riferisce all'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale, analisi testuale e linguistica computazionale per identificare ed estrarre informazioni soggettive da diverse fonti.

Attraverso questa analisi è possibile verificare trasversalmente e in modo statisticamente rilevante, non solamente i trending topic, e i topic generali di una discussione online, ma anche far emergere giudizi, atteggiamenti e opinioni latenti.

Questo tipo di analisi risulta altamente informativa e rappresenta un passo importante nella corretta gestione di strumenti di community all’interno dei sistemi di apprendimento.

E-learning big data – Tool di analisi dei Big Data raccolti in LMS

Lo strumento prevede la realizzazione di analytics avanzati relativi dati di fruizione della piattaforma LMS aziendale.
La piattaforma LMS è un sistema di gestione della formazione che raccoglie e censisce una grande quantità di informazioni legate all’attività online svolta da ogni singolo partecipante.
Le informazioni di tipo didattico censite in LMS sono raccolte in modalità compliant con gli standard interazionali AICC e SCORM.

L’esperienza formativa del partecipante, tuttavia, non si esaurisce nel lancio e studio di singoli materiali didattici, ma è un processo complesso in cui la piattaforma come ambiente di relazione con altri partecipanti e/o con un tutor di supporto allo studio, o perfino con la messaggistica programmata, rappresenta un ecosistema da comprendere più a fondo. Oltre tali aspetti altre “zone grigie” sono rappresentate dall’impatto delle variabili personali, delle caratteristiche del corso, del tempo a disposizione rispetto all’efficacia della formazione online.

Lo strumento permette di realizzare un sistema di analisi che dà la possibilità di comprendere:

  • - l’uso effettivo di un corso, per individuare non solo gli stili e le preferenze di studio, ma anche le aree di criticità del corso stesso (meta-valutazione didattica);
  • - i comportamenti degli utenti relativamente a uno specifico corso per valutare l’efficacia delle scelte progettuali e organizzative;
  • - le soluzioni didattiche maggiormente efficaci, l’attenzione alle diverse tipologie di corso, l’uso del tempo didattico, l’incidenza delle variabili esterne ai corsi

 

Questa analisi sui dati permette di correlare le diverse variabili presenti in LMS, superando una logica di consultazione verticale dei report a favore di un’esplorazione tridimensionale dei fenomeni impliciti, per comprendere appieno il valore dell’esperienza didattica.

Semantic Content Manager – Indicizzazione e analisi semantica

Lo strumento è finalizzato alla costruzione di un sistema di archiviazione e analisi dei corsi/documentazione tecnica mediante classificazione di contenuto (semantic-clustering).
Sulla base della costruzione di corpus tecnici specializzati, lo strumento di analisi realizza la mappatura (su base probabilistica e in modalità libera priva di sistemi ontologici) per l’analisi dei contenuti. Ciò permette di poter:

  • - facilitare l’accesso ai contenuti di dettaglio (ricerca semantica);
  • - valutare la copertura dei documenti rispetto ai contenuti attesi;
  • - archiviare i contenuti prodotti in azienda per contenuto;
  • - gestire le personalizzazioni e il riutilizzo nell’ottica della più rapida progettazione e declinazione nei diversi contesti formativi, intervenendo sui topic specifici.

 

Questa tecnica di analisi dei contenuti è stata applicata anche agli elaborati dei corsi (project work) e alle risposte aperte all’interno di questionari di tipo semi-strutturato.

Nei nostri corsi stiamo fortemente sperimentando animazione SVG (Scalable Vector Graphics), formato grafico basato sul linguaggio marcatore XML, che permette di visualizzare oggetti grafici vettoriali e quindi di gestire immagini scalabili dimensionalmente. Ciò diventa imprescindibile per recuperare la dimensione delle animazioni e transizioni nello sviluppo web basato su HTML5 e orientato al responsive design, e senza dubbio cross-browser.

Queste immagini, oltre che animate, sono scalabili, veloci da caricare, modificabili dal codice web.

Piazza Copernico sta realizzando un’ampia libreria di animazioni non solo per poter definire con il cliente l’aspetto grafico del corso, ma anche per fare scelte puntuali sulla dimensione di comunicazione, attraverso modelli che permettono di valutare l’attrattività grafica e interazione per le pagine del corso.

Artificial tutoring System Chatterbot

Sistema di assistente virtuale (tutor didattico automatico), configurabile in base alle esigenze di ogni progetto.

Il Tutor virtuale presidia lo svolgimento delle attività didattiche e, come un vero tutor di processo, verifica periodicamente l’avanzamento nel corso ed eventuali problematiche emergenti. Lavora in base ad un sistema di regole configurabili in base al piano di studio e l’analisi dell’andamento didattico effettuata da una rete neurale, provvede alle azioni push di sostegno ai partecipanti. Dispone di un’interfaccia utente che funziona attraverso un chatterbot di A.I. (Artificial Intelligence) che dialoga con il partecipante, sia sulle modalità di utilizzo del sistema didattico, sia su contenuti specifici (knowledge base programmata in AIML) con l’ausilio di esperti della materia.

Di fatto rappresenta un’interfaccia tra il sistema didattico e il partecipante per garantire un servizio continuativo h24 di sostegno all’apprendimento.

Intelligent Evaluation System

Progetto finalizzato alla costruzione di sistema di assessment dinamico per personalizzare la prova valutativa.

Permette di consolidare velocemente i risultati sulle aree di maggiore competenza e indagare in modo più approfondito le aree di minore preparazione al fine di discriminare efficacemente i livelli di conoscenza dei medium e low performer.

Questo strumento inoltre fornisce informazioni significative per la creazione di percorsi di apprendimento personalizzati, poiché calibrati sul profilo effettivo di competenza di ciascun partecipante.

Il progetto si caratterizza come un sistema di adaptive testing orientato a somministrare prove valutative complesse di tipo dinamico in grado di adeguare il percorso di somministrazione delle domande in base al risultato conseguito in progress durante la prova.

Modulo Editor e app di fruizione off-line

Editor web-based di contenuti di corsi online in standard Scorm, che gestisce l'intero work-flow produttivo in un unico ambiente software.

Il sistema prevede la configurazione del progetto didattico e la destinazione (web e/o app), l’assegnazione del gruppo di lavoro, la costruzione dell’indice del corso (in conformità con il manifest scorm) attraverso un sistema di oggetti gerarchici, la progettazione di ogni pagina (su template di pagina predefinito) e l’ottimizzazione grafica, quindi la fase di debug del progetto fino alla pubblicazione e rilascio automatico nei diversi ambienti di erogazione.

Completa il sistema un ambiente di costruzione di test di profilazione, in cui gli item sono collegati alle singole attività didattiche del progetto.

Ciò permette la realizzazione di un corso profilabile ed erogabile su web o su app android e ioS, con download ottimizzato del corso, possibilità di fruizione off-line e allineamento dei dati alla presenza di connessione web.

Ricerca, sviluppo e innovazione 2018-03-16T13:32:21+00:00 Piazza Copernico