Analisi delle annotazioni di materiale didattico in formato elettronico

CONTATTI

Prof.ssa Elena Baralis

Dr. Luca Cagliero (email: name dot surname at polito dot it)

DESCRIZIONE DEL CONTESTO

Le piattaforme di e-learning consentono a insegnanti, esercitatori e studenti di condividere materiale didattico in formato elettronico. I documenti testuali, in particolare, possono essere annotati mediante sottolineature, evidenziature o commenti che chiariscono o arricchiscono specifiche parti del testo.

L’obiettivo di questa attività di ricerca è analizzare sottolineature e note testuali a margine del testo per predire in modo automatico il livello di competenza di un utente della piattaforma che sta annotando un documento.

Per raggiungere il nostro obiettivo, applicheremo algoritmi di data mining chiamati “classificatori”; essi analizzano parti del testo già classificate opportunamente in base al livello di competenza reale degli utenti per predire il grado di competenza dell’autore di una nuova annotazione.

DESCRIZIONE DELL’ATTIVITA’

Per studiare la fattibilità del nostro progetto vorremmo valutare l’accuratezza dei nostri classificatori su materiale didattico reale. Per questo motivo, chiediamo gentilmente il Vostro contributo. L’attività Vi ruberà NON PIU’ DI 5 MINUTI!

Di seguito è riportato un estratto dell’articolo “The New Smart Cities” di Gregory Mone pubblicato sul magazine Communications of the ACM (anno 2015 Vol. 58 No. 7, link: http://cacm.acm.org/magazines/2015/7/188741-the-new-smart-cities/fulltext), che descrive l’evoluzione nel tempo dei concetti di Smart City e di Open Data.

PER CONTRIBUIRE ALLA RICERCA COMPILARE IL FORM ANONIMO SOTTO RIPORTATO INDICANDO:

• le frasi che contengono i contenuti più significativi (quelle che sottolineereste)
• il grado di conoscenza della tematica di cui tratta l’articolo (alto, medio o basso)
• il grado di comprensione del testo letto (alto, medio o basso)

Per confermare la propria scelta cliccare sul bottone SUBMIT.

Vi chiediamo, se possibile, di sottomettere la Vostra selezione entro il 10 dicembre 2015.  Entro fine anno i dati raccolti saranno analizzati per verificare se, data una parte delle Vostre segnalazioni, il classificatore è in grado di identificare la restante parte dei contenuti poco chiari. Su questa pagina saranno pubblicati i risultati della ricerca. Per maggiori informazioni contattare Luca Cagliero all’indirizzo email luca dot cagliero at polito dot it.

FORM ANONIMO