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This paper presents a newborn collaboration between heterogeneous AI competences. In particular, it describes current work on the integration of machine learning techniques for the automatic generation of contents for an Intelligent Tutoring System grounded on automated planning techniques. The joint use of these two approaches allows on the one hand to facilitate the task of instructional designers in defining and preparing courses, and on the other hand to dynamically support the use of content according to different users context.
Cesta, A., Cortellessa, G., De Benedictis, R., De Medio, C., Fracasso, F., Limongelli, C. (2019). Toward Automated Courseware Production for the ExPLoRAA Learning Environment. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (pp.528-541). Springer [10.1007/978-3-030-35166-3_37].
Toward Automated Courseware Production for the ExPLoRAA Learning Environment
This paper presents a newborn collaboration between heterogeneous AI competences. In particular, it describes current work on the integration of machine learning techniques for the automatic generation of contents for an Intelligent Tutoring System grounded on automated planning techniques. The joint use of these two approaches allows on the one hand to facilitate the task of instructional designers in defining and preparing courses, and on the other hand to dynamically support the use of content according to different users context.
Cesta, A., Cortellessa, G., De Benedictis, R., De Medio, C., Fracasso, F., Limongelli, C. (2019). Toward Automated Courseware Production for the ExPLoRAA Learning Environment. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (pp.528-541). Springer [10.1007/978-3-030-35166-3_37].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11590/375736
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
