Giacomo Ciccarelli
La Trasformazione Digitale in Accademia: Caso di Studio = Digital Transformation in the Academy: A Case Study.
Rel. Claudio Giovanni Demartini. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021
Abstract: |
L’Era Digitale, a differenza di altre ere storiche, si distingue fortemente per i risvolti che la tecnologia sta avendo sulla vita dell’uomo in tutti gli ambiti e, ancor di più, per la rapidità con cui questi cambiamenti stanno avvenendo. L’aumento esponenziale della potenza di calcolo, la diffusione dell’infrastruttura di rete e l’utilizzo del web, la nascita dei primi social network sono eventi concentrati in meno di un ventennio. In aggiunta a ciò, ultimamente, una “nuova” tecnologia ha (ri)acquisito uno straordinario interesse scientifico e si prepara ad essere uno strumento che rivoluzionerà innumerevoli aspetti della realtà economica, sociale e scientifica dei prossimi anni. Si parla dell’Intelligenza Artificiale (AI). Questa nuova ondata tecnologica sta invadendo ogni settore, dal campo economico finanziario a quello della salute, dal settore privato a quello pubblico. Anche l’Educazione e nello specifico il mondo Universitario e Accademico possono trarre benefici dal supporto che è in grado di offrire l’AI. Nello specifico, si esporranno le principali utilità delle tecniche di Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA) e Academic Analytics (AA). In questa Tesi si è voluto realizzare, in prima battuta, una panoramica sulle principali caratteristiche dell’AI per poi passare allo studio dell’attuale Stato dell’Arte del Data Mining (DM) in ambito accademico. Per concludere, infine, verrà riportato un caso studio per quanto riguarda una possibile implementazione della metodologia del Data Mining su dati educativi estrapolati dal corso di Information Systems della Laurea Magistrale in Engineering & Management del Politecnico di Torino. |
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Relatori: | Claudio Giovanni Demartini |
Anno accademico: | 2020/21 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 161 |
Informazioni aggiuntive: | Tesi secretata. Fulltext non presente |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE |
Aziende collaboratrici: | NON SPECIFICATO |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18397 |
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