Capitalizzare il patrimonio formativo inambienti di Knowledge Management

22 ottobre 2015

società leader nellosviluppo di

soluzioni multimediali a catalogo e su misura

per innovare la formazione, la

comunicazione interna

e lo sviluppo dellepersone

Capitalizzazione del patrimonio formativo

Capitalizzare e valorizzare le risorse formative aziendali

Come?

• attraverso attività di censimento e catalogazione dei materiali formativi esistenti

• attraverso analisi dei profili professionali verso i quali proporre percorsi focalizzati

ideare un sistema di formazione sostenibile che dia spazio all’autoapprendimento, alla capitalizzazione del sapere e allo sviluppo delle

persone

Il 78% delle visite è

generata dal 20% delle

risorse

(in esame solo i 500

contenuti più visti)

Un patrimonio di formazione

da valorizzare

Sostenibilità: che fine fa la coda lunga?

La persona al centro della formazione

La persona al centro della formazione

Il tempo della persona è una risorsa strategica da ottimizzare

A:La persona, in tutti i suoi

aspetti

DA: Oggetto di

conoscenza

Le sfideUna nuova idea di formazione

Le sfideUn nuovo patto tra persona e organizzazione

Io,

ORGANIZZA

ZIONE

Io,

PERSONA Maggiore proattività nel ricercare

e nel valutare le opportunità di autoapprendimento

Supporto delle persone nello sforzo di orientarsi

nella complessità delle varie iniziative, dei materiali,

delle risorse, delle opportunità esistenti

Le sfide: personalizzazioneAndare oltre ai bisogni formativi espliciti

BISOGNI

IMPLICITI

BISOGNI

ESPLICITI

Consapevolezza

Formazione obbligatoria

Formazione tecnica di ruolo

Non consapevoli

Fuori dagli schermi e del proprio ruolo

Libertà della formazione

Le sfidePersonalizzazione della formazione

Persona

Stili di apprendimento

Bisogni impliciti

Preferenze educative

FORMAZIONE

SU MISURA

CapusabilityIntesa Sanpaolo

Capusability

Come?Attraverso un Recommender Systemper suggerire percorsi formativi personalizzati

CONTENUTI

FORMATIVI

SUGGERIMENTI

AUTOMATICI

PERSONAUn sistema adattativo del

patrimonio di risorse formative in

base alle esigenze di ogni

persona, tenendo conto dei

bisogni impliciti ed espliciti, delle

loro caratteristiche e del loro stile

di apprendimento

Il recommender system in sintesi

MOTORE DI RACCOMANDAZIONE

DATTATIVO E PERSONALIZZATO

INVIA RACCOMANDAZIONI SU

CONTENUTI ON LINE E D’AULA

DB

Materiali

didattici

DB

Dati utenti

anagrafica

e social

UTENTI

MOTORE DI RACCOMANDAZIONE

ADATTATIVO E PERSONALIZZATO

INVIA RACCOMANDAZIONI SU CONTENUTI

ON LINE E D’AULA

APPROCCIO

KNOWLEDGE BASED

basato su regole

IF <condizione>

THEN <suggerimento>

APPROCCIO

CONTENT BASED

basato su algoritmo/i

di matching

I materiali didattici

DB

Materiali

didattici

Censimento e analisi delle risorse presenti sui AULA+: 628 i corsi censiti

Censimento e analisi dei corsi con “mappa” presenti su AULA+:

82 i corsi con mappa, circa 13% del totale

Censimento e analisi dei corsi SCORM presenti su AULA+: 13 i corsi SCORM, circa 2% del totale

Censimento e analisi delle risorse multimediali esistenti (oggetti e-learning in Campus, Educast,

Moodle, ecc.): 371 corsi censiti.

> 1000 risorse formative

ifMonitor – tool automatic tagging e clustering

Tool Automatic Tagging e ClusteringClassificazione content-based, basata su tecniche di intelligenza artificiale

Raccolta la documentazione

di tutto il corso (script) e tutti i commenti

Gli utenti

DB

Dati utenti

anagrafica

e social

Analisi e catalogazione delle persone sulla base di:

• Dati anagrafici

• Figure professionali

• Skill tag da ambienti social

• Stili di apprendimento

Gli stili di apprendimento

DB

Dati utenti

anagrafica

e social

Un questionario costruito ad hoc per rilevare lo stile di apprendimento

è stato predisposto per dare la possibilità a ogni utente di trovare la

tipologia di formazione a lui più adatta

Approccio Content-BasedL’utente ha visto, ha commentato, ha dato un buon rating di un corso o di un gruppo di corsi di un

certo argomento. Il sistema suggerisce corsi simili.

uuuuuuuuuu

uu

cccccccccccc

ccc

SIMIL

Suggerimento

Utenti Contenuti

Approccio Knowlede-Based

Conoscenza rappresentata mediante regole empiriche

IF <condizione> THEN <suggerimento>

IF

Persona ha certe caratteristiche

un certo profilo professionale

ha seguito un certo corso X1 con soddisfazione

THEN

raccomanda corsi X2 e X3

Il recommender system in sintesi

MOTORE DI RACCOMANDAZIONE

DATTATIVO E PERSONALIZZATO

INVIA RACCOMANDAZIONI SU

CONTENUTI ON LINE E D’AULA

DB

Materiali

didattici

DB

Dati utenti

anagrafica

e social

UTENTI

MOTORE DI RACCOMANDAZIONE

ADATTATIVO E PERSONALIZZATO

INVIA RACCOMANDAZIONI SU CONTENUTI

ON LINE E D’AULA

APPROCCIO

KNOWLEDGE BASED

basato su regole

IF <condizione>

THEN <suggerimento>

APPROCCIO

CONTENT BASED

basato su algoritmo/i

di matching

I risultati

I risultati

Valutazione Media

Valutazione per Profilo

Commenti Valutazioni Positive

Commenti Valutazioni Negative

Virtual LibraryGenerali

Virtual libraryApplicazioni

per facilitare la condivisione di informazioni e conoscenze in grandi organizzazioni che operano su scala anche internazionale

per agevolare l’autoformazione e l’informal learning

per valorizzare e capitalizzare il patrimonio formativo

per favorire la partecipazione

applicando logiche 2.0 la virtual library diventa uno strumento social

Interfaccia iniziale

Tipologie di contenutiAudiolibri/Podcast

Corsi multimediali

Dispense

Estratti

Fimati

How to

Interviste

Lezioni

Manuali

Formaquaderni

Test

Saggi/

Sitografie/Bibliografie/Filmografie

Spezzoni di film

Spot

Studi/Ricerche

Testimonianze

Trailer

Libri/Riviste

Moocs/Groocs

Motore di ricerca

Dettaglio risorsa

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