Anualidad 2016

Las actividades llevadas a cabo en la primera anualidad se centran en dos tareas principales:

• Dentro de la línea de investigación (L1) Learning Analytics & Talent Management se ha centrado la investigación en Learning Analytics, revisando los trabajos de investigación, analizando conjuntos de datos de interés y explorando propuestas en el ámbito de Smart Education. Así mismo, se ha comenzado una fase de diseño y prototipado para validación y evaluación de resultados.
• Dentro de la línea de investigación (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction se ha comenzado la investigación en ciencia cognitiva, adaptación y teorías de representación del conocimiento.

Para poder llevar a cabo las distintas actividades se ha puesto en marcha un mecanismo de planificación, supervisión, gestión, administración y toma de decisiones basado en metodologías ágiles.

Anualidad 2017

Durante la anualidad 2017 se han consolidado las estructuras de control establecidas previamente, se ha continuado la ejecución de las líneas de trabajo iniciados durante el 2016 y se ha comenzado la ejecución de la tercera de ellas (L3) Smart Content Factory. Entre las principales tareas realizadas podemos destacar:

• En la línea  (L1) Learning Analytics & Talent Management se han ejecutado fundamentalmente en dos tareas: (1) investigación y desarrollo en Learning Analytics (e.g. modelos IRT, aplicaciones para el soporte al aprendizaje continuo, learning analytics aplicado al Learning Design); y (2) desarrollo de prototipos orientados a evaluar algunos frameworks de interés o, ya en términos más funcionales, a clasificar estudiantes en en base a la relación confianza-habilidad.
• En la línea (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction se han continuado también las investigaciones de la anualidad anterior y sobre la base de dichos estudios se ha desarrollado un producto mínimo viable (MVP) de la solución Smarted. En concreto, podemos destacar desarrollos en tres módulos:
  • SmartClassroom Web Application: plataforma que permite al profesor ofrecer contenidos digitales interactivos y, a través de las experiencias de aprendizaje que sobre ellos se genera, atender a la diversidad del aula a través del análisis de análisis inteligente del rendimiento individual y grupal, la asignación de tareas o la personalización de contenidos.
  • Contenidos inteligentes/adaptativos: contenidos que complementan las capacidades adaptativas de la plataforma anterior, refuerzan la estrategia de aprendizaje autorregulado y ofrecen una experiencia de aprendizaje personalizada.
  • SmartClassroom Desktop Application: cliente de escritorio para la aplicación web SmartClassroom
• En la línea (L3) Smart Content Factory se ha comenzado la conceptualización de una solución de creación de contenidos inteligentes válida para aplicar diferentes capas de valor sobre el contenido, i.e. autoría embebida, analítica de datos, conectividad, gamificación, adaptatividad, colaboración, etc.

En base a dichas tareas, hemos avanzado en los siguientes objetivos específicos:

• O1 – Investigación y desarrollo de nuevos modelos cognitivos para la medición del aprendizaje

Se han realizado estudios y primeros experimentos para la “medición del conocimiento” en base a teorías de la ciencia cognitiva y la psicometría

• O3 – Investigación y desarrollo de soluciones formativas que faciliten el lifelong learning y el aprendizaje por competencias. 

Se ha desarrollado una propuesta válida para el “Smart Lifelong Learning” fundamentada en el uso combinado de una plataforma adaptativa para gestión del aprendizaje y contenidos digitales inteligentes. Con estas ideas se han desarrollado los primeros prototipos de ambas.

• O4 – Implementación del concepto Smart Content Factory

Se ha lanzado el desarrollo de contenidos que complementan las capacidades adaptativas de la plataformas de gestión del aprendizaje (realizada también en el marco del proyecto), refuerzan la estrategia de aprendizaje autorregulado y ofrecen una experiencia de aprendizaje personalizada (“libros adaptativos”).

• O5 – Investigación y desarrollo de mecanismos de instrucción adaptativa

Se ha desarrollado una plataforma de instrucción adaptativa En versión web y escritorio, para uso online y offline) y un prototipo de contenido inteligente que complementa las capacidades adaptativas de la plataforma y enriquece la experiencia de usuario con funciones más propias de un LMS (Learning Management System) que de un contenido digital.

• O7 – Propuestas de proyectos de I+D+i a nivel europeo

Se ha presentado un proyecto en una convocatoria europea y se ha trabajado en otras propuestas de ámbito nacional e internacional

Anualidad 2018

Con un avance importante de los trabajos de investigación y una base sólida de los desarrollos iniciados en la anualidad 2017 en el marco de la Unidad Mixta, el foco de esta anualidad 2018 ha estado en la mejora de los prototipos (con refactorizaciones y nuevas funcionalidades), en la formalización de un proceso de análisis de estado del arte y en la optimización de los procesos de prototipado y prueba de soluciones analíticas. Así, entre las principales tareas de cada paquete de trabajo, podemos destacar:

• En (L1) Learning Analytics & Talent Management, podemos destacar dos líneas de trabajo. Por un lado, se han continuado las  tareas de investigación y desarrollo pero poniendo ya el foco en el Talent Management (como complemento de la investigación en Learning Analytics todavía abierta). Por otro, se han realizado los primeros estudios y prototipos orientados a evaluar la ROI de un programa instruccional.
• En (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction se han continuado también las investigaciones de la anualidad anterior, sobre todo las referentes a la estimación del conocimiento. Al margen de esto, se ha hecho un profundo refactorizado de las soluciones desarrolladas en la anualidad anterior para potenciar su funcionalidad y facilitar su mantenibilidad en los escenarios de aplicación con cliente reales que tenemos abiertos actualmente.
• En (L3) Smart Content Factory se han mantenido las líneas de diseño y conceptualización y, a partir de dichos trabajos, ya se ha comenzado el desarrollo del prototipo de una herramienta de creación de contenidos inteligentes centrada en la adaptabilidad y la facilidad de uso.

En base a dichas tareas, hemos avanzado en los siguientes objetivos específicos:

• O1 – Investigación y desarrollo de nuevos modelos cognitivos para la medición del aprendizaje

Se han realizado los primeros estudios y desarrollos para la medición de la ROI de un programa formativo y la identificación de patrones en dicho proceso. Además se han continuado los trabajos orientados a la “medición del conocimiento”.

• O2 – Investigación y desarrollo de soluciones que faciliten la gestión del talento en el ámbito empresarial

Se ha realizado un estudio de soluciones para la evaluación competencial y se ha profundizado en los conceptos de Talent Management y People Analytics.

• O3 – Investigación y desarrollo de soluciones formativas que faciliten el lifelong learning y el aprendizaje por competencias

Se han puesto en producción los prototipos que habilitan la propuesta de “Smart Lifelong Learning” diseñada en la anualidad anterior.

• O4 – Implementación del concepto Smart Content Factory

Además de continuar el desarrollo de los contenidos inteligentes, se ha comenzado la implementación de una creación adaptable y automatizada para dichos contenidos.

• O5 – Investigación y desarrollo de mecanismos de instrucción adaptativa

Se ha continuado la investigación en este campo y además se han puesto en producción tanto la plataforma de instrucción adaptativa como los contenidos inteligentes que complementan dicha adaptatividad.

• O6 – Evaluación de las tecnologías en casos de prueba

Durante esta anualidad de han puesto en producción las soluciones desarrolladas para su evaluación en escenario real con diferentes clientes y mercados (educación secundaria, educación universitaria, formación corporativa). Los trabajos realizados hasta la fecha nos han permitido medir el interés del mercado, explorar vías de comercialización y, en algunos casos, empezar a trabajar en futuros contratos de explotación de los resultados.

• O7 – Propuestas de proyectos de I+D+i a nivel europeo

Una de las propuestas en las que se había trabajado en la anualidad anterior cristalizó en la concesión de un proceso de compra pública innovadora para la gestión del conocimiento en el ámbito sanitario. Al margen de ella, durante esta anualidad hemos participado también en la presentación de un proyecto a una convocatoria H2020.

Anualidad 2019

Como última anualidad en el marco de la Unidad Mixta los trabajos se han centrado en cerrar las tareas comprometidas y validar los resultados obtenidos en las mismas. Sin embargo, las tareas de investigación se han mantenido activas para permitir mantener el pulso a los últimos avances en los respectivos campos. Se ha continuado la mejora de los prototipos con refactorizaciones y nuevas funcionalidades basadas en el feedback recibido de los entornos en los que se están pilotando las herramientas. Así, entre las principales tareas de cada paquete de trabajo, podemos destacar:

En (L1) Learning Analytics & Talent Management, con el ánimo de formalizar y potenciar la componente investigadora de la unidad mixta se ha continuado la labor del equipo de análisis de estado del arte científico, formado principalmente por los perfiles del equipo de Gradiant más afines a la investigación. En el campo de Talent Management se ha centrado el trabajo en centrado en ahondar en las teorías y conceptos propios de este campo, que incluye Talent Analytics y/o People Analytics.

Como continuación de los trabajos iniciados en la anterior anualidad sobre la ROI de un programa instruccional, se han creado visualizaciones que permitan conocer el uso que están dando los usuarios a las herramientas a la par que la creación modelos de visualización cognitiva.

En (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction como línea de trabajo recurrente desde el inicio hasta la finalización del proyecto se han continuado los trabajos de las anualidades anteriores. Entre estos trabajos, podemos destacar los avances en los desarrollos de plataforma y contenidos para aprendizaje adaptativo; y las investigaciones en adaptación mediante recomendadores de contenido, partiendo de la premisa de obtener información de usuarios similares mediante datos de redes sociales para aplicar técnicas de SNA (Social Network Analysis).

En (L3) Smart Content Factory, línea que ha tenido un gran peso en esta anualidad, se han explorado diferentes funcionalidades a integrar en el framework para producción de contenidos creado en el marco de la Unidad Mixta. Otra tarea relevante dentro de esta línea ha sido el estudio de diferentes tipos de maquetación o plantillas que puedan dar soporte a diferentes casos de uso en herramientas de maquetación digital. Estos estudios se han cristalizado en la creación de un nuevo editor de autoría que permite simplificar la creación de componentes. Este editor se está pilotando con buenos resultados en diferentes entidades de ámbito corporativo y universitario.

En base a dichas tareas, hemos cerrado todos los objetivos específicos definidos:

• O1 – Investigación y desarrollo de nuevos modelos cognitivos para la medición del aprendizaje

Los estudios y desarrollos de la anterior anualidad se han abordado en el entorno de un piloto real. Esto nos ha permitido en esta anualidad, a partir de los datos obtenidos, estudiar cómo los usuarios realizan las actividades del programa, qué actividades son mejores como discriminantes, cuáles resultan más complejas y cuáles son los errores más comunes que tienen los usuarios en su realización.

• O2 – Investigación y desarrollo de soluciones que faciliten la gestión del talento en el ámbito empresarial

Además de desarrollar un prototipo orientado a la gestión del talento, hemos profundizado en las teorías y conceptos propios de los campo de Talent Management, Talent Analytics y People Analytics

• O3 – Investigación y desarrollo de soluciones formativas que faciliten el lifelong learning y el aprendizaje por competencias

Se han investigado las necesidades en el mundo corporativo de un módulo software que ayude en la tarea de evaluar automáticamente el nivel de competencia alcanzado por el personal así como su evolución a lo largo del tiempo teniendo en cuenta no solo las formaciones sino también la participación en otras actividades de la empresa como proyectos o espacios informales como foros de discusión.

• O4 – Implementación del concepto Smart Content Factory

A partir del estudio y desarrollo de estrategias innovadoras de producción digital y de la investigación en tecnologías de maquetación digital se ha desarrollado un framework de producción de contenidos digitales inteligentes. En concreto se ha creado un editor de autoría que permite simplificar la creación de componentes. Además, este editor potencia el trabajo en equipo y la colaboración mediante la inclusión de un flujo de validación de los contenidos.

• O5 – Investigación y desarrollo de mecanismos de instrucción adaptativa

Como se ha comentado en la descripción general de la línea de trabajo L2, en esta anualidad se han centrado los esfuerzos en la investigación en adaptación mediante recomendadores de contenido, partiendo de la premisa de obtener información de usuarios similares mediante datos de redes sociales para aplicar técnicas de SNA (Social Network Analysis). También se han realizado nuevos desarrollos en plataforma y contenidos adaptativos.

• O6 – Evaluación de las tecnologías en casos de prueba

Durante esta anualidad se ha continuado con la puesta en producción de las soluciones desarrolladas para su evaluación en escenario real con diferentes clientes y mercados (educación secundaria, educación universitaria, formación corporativa). Los trabajos realizados hasta la fecha nos han permitido medir el interés del mercado, explorar vías de comercialización y, en algunos casos, empezar a trabajar en futuros contratos de explotación de los resultados.

• O7 – Propuestas de proyectos de I+D+i a nivel europeo

Hemos trabajado en diferentes propuestas de proyectos en común. Entre ellas destaca la propuesta de una plataforma de gestión de talento para establecer en base a algoritmia el nivel competencial de un empleado y, a partir del mismo, plantear programas de formación personalizados que fomenten el aprendizaje continuo de cada empleado. 

Objetivos