E-Learning e OLAT

Dopo il primo colloquio conoscitivo con il prof. Rossi la sfida sembrava veramente ardua: tecnologie innovative, intelligenza artificiale, ambienti dinamici e tutto da realizzare non in un sistema di nicchia ma nell'ambiente di e-learning principale per la didattica di tutta l'Università di Macerata. Si è iniziato subito con lo studio della letteratura scientifica, la ricerca di strumenti già collaudati e come poter integrare tecnologie molto differenti tra loro in un contesto particolare come quello dell'apprendimento online. La ricerca e la sperimentazione sono punti centrali del nostro lavoro ma anche realizzare strumenti utili e facili sono obiettivi fondamentali per la riuscita di progetti di questo spessore. Con questo spirito abbiamo iniziato a progettare l'architettura software del sistema concentrandoci sul reperimento dei dati e sulll'analisi dei comportamenti degli utenti, un punto fondamentale per la prosecuzione del progetto di ricerca. L'idea di base è quella di riuscire ad immagazzinare più dati possibili provenienti dagli utenti collegati alla piattaforma in maniera veloce e soprattutto con un impatto prestazionale molto basso per l'intero sistema. Una volta raccolta questa immensa mole di dati "grezzi" l'obiettivo era quella di poter applicare tecniche di business intelligence per calcolare differenti indicatori quantitativi e qualitativi. Tutto questo in maniera trasparente per gli utenti e dando la possibilità al docente e al tutor di poter accedere facilmente alle informazioni generate attraverso una interfaccia intuitiva, veloce ed immediata.Dal punto di vista tecnico possiamo solo dire che le tecnologie utilizzate vanno dalle code ActiveMQ ai framework Spring eSpring WS per poi passare al sistema "intelligente" di elaborazione basato su agenti software Jade, su job schedulati attraverso Quartz e sul protocollo XMPP (Jabber) per i feedback in tempo reale. Un'architettura software di livello enterprise con tecnologie differenti integrate tra di loro, elaborazioni realtime ed offline, agenti software e web services.

Tutto questo lavoro, oltre ad aver aggiunto uno strumento molto importante per la valutazione degli utenti nell'ambiente di didattica online della facoltà, ha portato alla scrittura e alla pubblicazione di due articoli scientifici. Il primo dal titolo "A Platform-Independent Tracking and Monitoring Toolkit" presentato alla conferenza AAAI 2009 Fall Symposium on MCEStenutasi a Arlington (USA) il 6 Novembre 2009, ed il secondo dal titolo "A Multi-Agent Environment for Tracking and Monitoring Learning Activity" presentato al workshop Artificial Intelligence & E-Learning tenutosi a Reggio Emilia il 12 Dicembre 2009.

Un risultato "intermedio" che "conferma" il lavoro fatto fino adesso e che ci stimola ancor di più nel proseguire questo ambizioso percorso scientifico.
La ricerca e l'innovazione sono punti fondamentali per il nostro lavoro e non smetteremo mai di affermarlo!