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Land of Learning

Ambiente di lavoro

LAND OF LEARNING

Il Master europeo in studi Urbani comparati, per l’insegnamento on line si avvale dell’utilizzo del software ‘Land of Learning’ (d’ora in poi denominato LOL) il quale è una piattaforma per la distribuzione e l’utilizzo di servizi di e-learning on line.
La sua peculiarità è rappresentata dall’introduzione di un concetto innovativo di CHAT INTERATTIVA (come se fosse una CLASSE).
Grazie a questo nuovo approccio, i corsi e le lezioni si sviluppano su un processo di apprendimento attivo che riflette solo in parte lo svolgimento di una lezione universitaria frontale tradizionale.
In questa classe virtuale è possibile fare domande al professore, commentare la lezione, chiedere chiarimenti su eventuali dubbi.
Alla fine di una lezione è possibile scaricare immediatamente la trascrizione della lezione in formato RTF. In questo modo sarà possibile recuperare le eventuali lezioni perse in qualsiasi momento.
Un’altra peculiarità della classe virtuale realizzata con LOL è la presenza di una LAVAGNA IN TEMPO REALE (la LAVAGNA) su cui gli utenti possono disegnare (anche in una operazione libera) qualsiasi oggetto (sia esso un’immagine o un testo). Il resto degli studenti della classe possono visualizzare tutto ciò che è stato scritto in tempo reale.
L’insegnante può decidere di integrare la trascrizione di una lezione con il contesto della lavagna (es. slides, formule, diagrammi) al fine di aumentare l’efficacia della didattica.
Per maggiori informazioni su LOL visita il sito http://www.landoflearning.it/en/

Monitoraggio e valutazione

Assieme alle normali attività del Master, un gruppo di lavoro sarà responsabile del monitoraggio e della valutazione delle attività di apprendimento. L’obiettivo del gruppo di lavoro è duplice: da un lato esso si occuperà di sviluppare metodologie innovative per l’insegnamento e l’apprendimento on line (imparare con divertimento e motore di ricerca visivo), dall’altro monitorerà il flusso della comunicazione tra i partecipanti all’insegnamento on line per valutarne poi l’efficacia. Il gruppo di lavoro monitorerà anche l’impatto delle metodologie inventive sviluppate e messe in pratica durante l’insegnamento on line.

Il gruppo di lavoro ha quattro settori di attività distinti:

PORTFOLIO E E-URBS

Il Portfolio e la sua versione digitale più conosciuta dell’e-Portfolio, è una metodologia di educazione in uso in molte università all’avanguardia nell’Europa del nord e negli Stati Uniti. E’ stato studiato per far fronte alla crescente domanda di personalizzazione del curriculum, dell’insegnamento basato sulla competenza e di una istruzione per obiettivi. Per questa ragione è un sistema in uso in corsi avanzati, soprattutto in programmi di master. Con il Portfolio lo studente può criticamente decidere quelli che sono i propri obiettivi nel frequentare un corso di master e, sulla base di questo,  costruirsi un archivio ordinato dei materiali maggiormente rilevanti incontrati durante il corso. In ultima analisi, il Portfolio rappresenta la cornice per una auto-riflessione e  per una pianificazione strategica; esso è risultato essere molto utile per gli studenti al fine di sfruttare appieno le potenzialità di un programma per uno sviluppo personale e professionale.
Data la natura stessa di questa metodologia, pare che risultati ottimali possano essere ottenuti in un corso per obiettivi, come è un programma di master. Per questa ragione il Portfolio sarà utilizzato nel programma E-Urbs. Quelle che seguono sono le principali ragioni per cui questa metodologia viene utilizzata:

  • Portfolio può aggiungere valore reale e percepito al programma facendo sì che esso rappresenti un’esperienza che si concentra sull’obiettivo.
  • Portfolio permette a E-Urbs di focalizzarsi ulteriormente sulle competenze, rendendo il programma uno strumento migliore spendibile nel mondo professionale.
  • Grazie all’analisi dei documenti di auto-riflessione da parte dei tutors, Portfolio rappresenta una visione d’insieme permanente sui bisogni di apprendimento degli studenti.
  • Portfolio aiuta gli studenti a costruire una base di conoscenza estremamente utile archiviando documenti sulla base dei propri obiettivi professionali.
  • Portfolio può rendere gli studenti di E-Urbs più competitivi all’interno del mercato del lavoro grazie proprio ad una migliore consapevolezza della propria identità professionale e contestualmente all’ottenimento di un grado di conoscenza e competenza elevato.

Gli studenti di E-Urbs avranno un proprio repository digitale e godranno del supporto di tutors al fine di sviluppare il proprio e-Portfolio sulla piattaforma già utilizzata per l’insegnamento on line (“Land of Learning”). Sulla base della metodologia dell’ e-Portfolio, integrata nella struttura di E-Urbs, lo studente sarà in grado di prendere decisioni strategiche per raggiungere i propri obiettivi, identificare le competenze su cui deve concentrarsi, ricevere feedback da colleghi e tutors al fine di mettere in pratica e sviluppare queste competenze. Le università partner attraverso  tutors selezionati e programmi software innovativi (vedi la sezione “Imparare divertendosi”) faranno da supporto agli studenti per raggiungere tali obiettivi, non solo durante il corso delle lezioni ma anche durante il periodo di stage finale, dando agli studenti la possibilità di lavorare con istituzioni pubbliche o private.

IMPARARE DIVERTENDOSI

Una comunità spontanea di apprendimento e soluzione dei problemi in ambienti virtuali che utilizza paradigmi di gioco.
Obiettivo principale di tale ricerca vuol essere la comprensione dei meccanismi autonomi che regolano le comunità spontanee e la ricerca di una relazione tra l’efficienza delle relazioni create e la capacità di costruire una cultura dell’apprendimento. Allo stesso modo, sarà interessante studiare le connessioni e le dipendenze che le relazioni create hanno con le regole tecniche e sociali che sono alla base della comunità stessa.
L’analisi principale sarà costituita dai modelli relazionali e comportamentali che descrivono le interazioni che si hanno nella creazione e regolamentazione di una comunità di apprendimento.
Utilizzando i dati raccolti dal sistema saremo in grado di:

  • Studiare, sia in termini qualitativi che quantitativi, le interazioni sociali che favoriscono la creazione e la persistenza della comunità di apprendimento.
  • Verificare che i principi normalmente applicati alle comunità virtuali sono applicabili alle comunità di apprendimento (appartenenza, identità, rituali, conoscenza condivisa, successi e sconfitte condivisi).
  • Descrivere ed analizzare considerando anche i meccanismi di insegnamento/apprendimento e come questo sia influenzato dalla didattica dei docenti e dei tutors on line.
  • Descrivere quanto l’apprendimento di un nuovo membro è generato da un meccanismo di autodidattica, quanto da richieste di aiuto, quanto da una osservazione silenziosa e da interazioni tra i partecipanti più esperti.
  • Misurare il grado di conoscenza raggiunto dai membri attraverso l’uso di indici e scale di conoscenza

Motore di ricerca visivo

Una ricerca visiva sarà resa disponibile all’interno della piattaforma di e-learning al fine di supportare un indice basato sul contenuto ed il recupero di una alto numero di immagini digitali. Il motore di ricerca visivo sarà applicato al Laboratorio visivo al fine di fornire delle capacità di “ricerca per esempi”: i criteri di ricerca possono basarsi direttamente sul contenuto dei files di una data immagine piuttosto che sulla loro classificazione e descrizione del testo.
Una ricerca visiva consiste in una immagine (da prendere come esempio) e in una metrica di somiglianza. I risultati forniti dal motore di ricerca visiva sono una serie di immagini disposte in sequenza ordinata al contrario rispetto alla loro somiglianza con l’immagine della ricerca. Il primo risultato fornito dal motore è l’immagine più somigliante contenuta nel database, secondo la metrica di somiglianza data. Le immagini di ricerca possono essere caricate dall’utente o prese direttamente dal database. Ricerche eterogenee possono essere altresì prodotte combinando ricerche visive con criteri di ricerca per categoria e per testo.
Le metriche di somiglianza possono anche essere usate per indurre una classificazione automatica della sequenza di immagini, o per estrarre le caratteristiche distintive di una sottosequenza di immagini.
Tutte le metriche di somiglianza saranno rese disponibili agli utenti. L’efficacia del motore di ricerca per esempi può essere adattato alle esigenze degli utenti permettendo a ciascun utente di scegliere la combinazione migliore di metriche di somiglianza da usare poi come criterio di ricerca.
Inoltre, saranno utilizzate tecniche di intelligenza artificiale per garantire al sistema la capacità di apprendere i criteri migliori di ricerca e classificazione, automaticamente da una serie di esercitazioni (es. da una serie di immagini classificate manualmente dall’utente).

Questionari on line

Questionari on line saranno utilizzati durante tutto il progetto al fine di monitorare e valutare il processo di apprendimento ed il soddisfacimento degli stakeholders. Un plugin di Land of learning denominato Questionnaire Management Tool (QMT) sarà utilizzato a tale scopo.
In modo particolare il QMT sarà usato per preparare e metter e a disposizione i seguenti questionari:

  • Questionario della curva dell’apprendimento: riguarda tutti gli argomenti del master, preparato con il contributo di tutti gli istruttori. Ciascun istruttore dovrà predisporre una serie di domande a tema riguardanti il suo ambito di specializzazione. I questionari della curva dell’apprendimento saranno generati automaticamente da domande prese a caso.
  • Test di autovalutazione: test di autovalutazione a tema saranno preparati dai tutors e dagli istruttori e saranno resi disponibili agli studenti all’interno della piattaforma dell’e-learning.
  • Test di valutazione: sono utilizzati da tutors e istruttori per valutare la preparazione raggiunta dai loro studenti al termine di una specifica attività di insegnamento
  • Questionari sul grado di soddisfacimento: sono creati al fine di monitorare e percepire il senso della comunità, il grado di soddisfacimento degli stakeholders e l’adeguatezza della metodologia proposta.
  • Classificazione per modalità di apprendimento: utilizzati per comprendere la modalità di apprendimento di ciascuno studente.

Sarà organizzato un tutorato su QMT durante il corso intensivo di lezioni frontali.Saranno preparate inoltre delle relazioni sui risultati di ciascun questionario che saranno rese disponibili al Monitoraggio e Valutazione WG

 


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News

16/05/2007 - New application form for 2007/08 available online. - view

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