{"id":56,"date":"2024-10-07T16:43:49","date_gmt":"2024-10-07T16:43:49","guid":{"rendered":"https:\/\/ela.forpsicom-uniba.it\/?page_id=56"},"modified":"2024-10-08T08:56:17","modified_gmt":"2024-10-08T08:56:17","slug":"il-progetto","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ela.forpsicom-uniba.it\/?page_id=56","title":{"rendered":"Il progetto"},"content":{"rendered":"\n
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Mission<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Il progetto si inserisce all\u2019interno del dibattito in corso attorno ai temi dell\u2019analisi dei dati e degli aspetti etici legati al loro trattamento. Il fine \u00e8 quello di sviluppare un modello di ricerca nel campo dei Learning Analytics che ponga in connessione, al contempo, gli aspetti tecnici dell\u2019analisi dei dati con gli aspetti legati alla policy accademica per poter utilizzare i dati in modo etico allo scopo di migliorare l\u2019offerta formativa. Nei contesti formativi lifelong, in primis l\u2019universit\u00e0, l\u2019uso pi\u00f9 o meno diffuso dell\u2019e-learning ha condotto la ricerca scientifica a sviluppare tecniche di analisi dei dati utili a comprendere l\u2019efficacia dei corsi erogati e a progettarne in modo mirato i contenuti e l\u2019ambiente di apprendimento. Si \u00e8, cos\u00ec, sviluppato l\u2019ambito di ricerca dei Learning Analytics che applica tecniche di machine learning ai dati prodotti da un Learning Management System in merito all\u2019interazione tra gli studenti e l\u2019ambiente online. Accanto allo sviluppo e perfezionamento delle tecniche di analisi e delle teorie interpretative, una parte della ricerca si \u00e8 concentrata sulle implicazioni etiche derivanti dal trattamento di una molteplicit\u00e0 di dati, anche sensibili, degli studenti, rispetto alle quali si \u00e8 determinata una polarizzazione tra posizioni di radicale chiusura rispetto all\u2019uso dei dati e posizioni diametralmente opposte. All\u2019interno di questo scenario si determina la necessit\u00e0 di definire un orientamento in materia di utilizzo dei dati per scopi di ricerca che risponda alle necessit\u00e0 e tuteli gli interessi dei diversi attori coinvolti: i ricercatori, i progettisti della formazione, i decision makers accademici, gli studenti, la normativa europea<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Obiettivi, metodologia, milestones<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Obiettivo del progetto e metodologia<\/td>Obiettivo del progetto \u00e8 quello di elaborare
delle Linee Guida costituite da specifici requisiti che disciplini in modo ottimale l\u2019utilizzo delle tecniche di Learning Analytics, fornendo puntuali indicazioni in merito alle possibilit\u00e0 di utilizzo e ai vincoli etici e normativi che definiscono in quale misura \u00e8 possibile utilizzare i dati degli studenti.
Tale obiettivo sar\u00e0 perseguito implementando un disegno di ricerca mixed method condotto su un campione di universit\u00e0 coinvolgendo i principali attori implicati nel processo cogliendo criticit\u00e0 e bisogni specifici al fine di elaborare un modello di regolamento da adottare a livello di Ateneo che coniughi le istanze di chi fa ricerca, policy makers e protegga in modo etico l’individualit\u00e0 degli studenti. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

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Milestone 1: Analisi della letteratura<\/td>1. Analisi della letteratura sui Learning Analytics
2. Analisi della letteratura sull\u2019etica del trattamento dei dati
3. Analisi della letteratura sulle policy accademiche riguardanti l\u2019analisi dei dati
4. Analisi critica della regolamentazione per l’uso etico dei Learning Analytics all’universit\u00e0<\/td><\/tr>
Milestone 2: Raccolta e analisi dei dati<\/td>1. Predisposizione degli strumenti di raccolta dati
2. Costruzione del campione
3. Raccolta dei dati
4. Analisi e interpretazione dei dati<\/td><\/tr>
Milestone 3: Stesura di un regolamento di Ateneo<\/td>1. Stesura di un regolamento di Ateneo per l’uso etico dei dati nel campo dei Learning Analytics<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Home<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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