PREDICTIVE LEARNING ANALYTICS
& CRITICALITY DETECTING

Dai dati di formazione al predictive analytics e criticality detecting per comprendere
e confrontare le diverse learning experiences (dallo scorm, al webinar, all’aula, all’hybrid learning)
e migliorare la gestione dei dati in LMS e i risultati della formazione aziendale

Software

LearnalyzeR è un sistema di learning analytics sviluppato per dialogare via API con le piattaforme LMS aziendali. Lo strumento si occupa di processare i dati archiviati giornalmente nelle piattaforme di formazione aziendale, acquisendo i dati di tutta la formazione dai corsi online, video, aule e webinar, social learning e integrare i dati dei sistemi di ticketing e tutoring.

Attraverso il modello di data analysis, appositamente studiato dai professional del digital learning, Learnalyzer sintetizza l’esperienza formativa nella sua completezza.  LearnalyzeR utilizza un modello basato su un indice statistico, cioè un indicatore quantitativo composito formato dall’aggregazione di sotto-indicatori quantitativi per misurare l‘esperienza formativa di ogni utente e compararla con gli altri partecipanti o altri corsi (anche di diversa metodologia). Il modello è stato studiato integrando la rigorosità di analisi della data science con il know how di Piazza Copernico attraverso metodi di decisione collaborativa (AHP - Analytical Hierarchical Process) che hanno coinvolto tutti gli operatori aziendali (dai project manager, agli instructional designer, ai tutor, agli LMS developer).

Il modello rappresenta un sistema di analisi esperto, i cui valori possono essere facilmente customizzati sulle specificità del contesto formativo e automaticamente parametrizzati per descrivere la learning experience. Infatti, L'indice e le variabili che lo caratterizzano possono essere “ripesati”, cioè adeguati ai valori e ai KPI aziendali, somministrando un questionario preliminare agli operatori della Digital Academy aziendale. 

LearnalyzeR è uno strumento di utilità quotidiana a supporto delle Academy aziendali, perché consente di analizzare l’evoluzione dei dati e prendere decisioni data driven in modo sempre più efficace per gestire l’erogazione di percorsi formativi di vario genere e meta-valutare la progettazione dei corsi e l'organizzazione didattica.

La distintività di LearnalyzeR riguarda:

  • l’adozione di un modello di analisi dei dati pensato dagli esperti del settore e realizzato con una solida base modellistica - statistica. 
  • l’elaborazione quotidiana dei Big Data di formazione storicizzati nell’LMS per il calcolo di indici di performance raggiunti dagli utenti e visualizzazione dei dati in diverse viste di sintesi e di andamento, 
  • il calcolo predittivo del livello di performancei che gli utenti possono raggiungere in base al calcolo di dati statistici elaborati utilizzando il benchmark dei dati storici dei corsi conclusi

Soluzioni

price

Training

Leggere e interpretare i dati è un'expertise che i professional in ambito formazione e digital learning devono sviluppare per gestire efficacemente le attività didattiche e la progettazione. Il corso Analytics fundamentals with LearnalyzeR è destinato al personale delle Academy aziendali e tutor didattici per meglio comprendere gli andamenti dei corsi e i comportamenti di studio delle persone in formazione.

Il corso prevede 2 webinar da 2 ore (massimo 10 partecipanti).

Scheda Corso

Teams

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DANIELA
PELLEGRINI
Esperta di progetti formativi complessi, innovazione didattica, progettazione di piattaforme LMS, processi di tutoring. Oggi in Piazza Copernico si occupa di progetti di innovazione in campo formativo e risorse umane, tra cui sistemi di learning analytics, adaptive learning e applicazione di modelli di analisi semantica e sentiment analysis al mondo HR.
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MARIO
SANTORO
Ricercatore presso IAC-CNR di Roma, laureato in Fisica con dottorato in Matematica. Esperto di Natural Language Processing (NLP), sentiment analysis, topic modeling, word embedding e data science. Si occupa di supportare l'innovazione dal punto di vista scientifico, curando modellistica, fattibilità e industrializzazione del progetto.

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MARCELLO
PUCCI
Software engineer con significativa esperienza in ambito sviluppo, devops e gestione dei sistemi. Skill tecniche dal mondo java all’opensource, Linux/Unix. Sostiene dal punto di vista tecnico l’evoluzione dello strumento e le integrazioni con terze parti, con un approccio al costante miglioramento nell’ambito di una solida programmazione.
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SARA
ZUZZI
Senior Data Scientist, studia e interpreta grandi quantità di dati per ricavarne informazioni utili su cui un’azienda possa basare le proprie azioni strategiche. Attraverso l’elaborazione dei Big Data il data scientist è in grado di rendere comprensibili le informazioni nascoste nei dati, e di trasformare i dati in nuova conoscenza e opportunità.

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ALESSANDRO
DELL'ORTO
Ricercatore e Junior Data Scientist, laureato magistrale in Fisica dei Sistemi Complessi con focus in machine learning, statistica e game theory. Supportare il processo di innovazione sia dal punto di vista scientifico che da quello tecnico.
Paola Di Marco
PAOLA
DI MARCO
Esperto di sviluppo applicativo in Piazza Copernico come Digital Learning Developer orientato alla manutenzione e all'implementazione della piattaforma LMS di e-learning e al supporto per indagare e correggere anomalie riscontrate nei dati di fruizione.  
La mia esperienza con le piattaforme LMS e i dati di tracciamento hanno consentito di supportare al meglio il team di Ricerca e Sviluppo nella realizzazione del sistema di learning analytics.

Daniele Poce
DANIELE
POCE
Digital Learning Systems and Services Director, si occupa di formazione da più di venti anni. Negli anni ha guidato, per grandi organizzazioni, progetti finalizzati al miglioramento continuo dei processi formativi e della user experience, lavorando con i clienti all'innovazione degli strumenti tecnologici (LMS, sistemi di valutazione, connettori HR, Dashboard) e alla progettazione dei servizi di supporto.
Serena Di Sanno
SERENA
DI SANNO
Esperta in progetti di personalizzazione di piattaforme LMS e servizi connessi ai processi formativi aziendali. In Piazza Copernico si occupa di analizzare le esigenze del cliente per individuare e monitorare le soluzioni più efficaci in termini di prodotto e servizi.

Presentazione (EN)

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