I ricercatori della Purdue University hanno sviluppato un nuovo modo per monitorare l'efficacia dei programmi di apprendimento online, discorsi e imprese, e determinare se a qualcuno interessa davvero abbastanza da scaricare il materiale.

Il team di Purdue ha sviluppato un algoritmo che ordina i dati digitali e li formatta in una mappa di calore spaziale e temporale 2D.

"Molte volte può essere difficile per qualcuno come un educatore determinare se il proprio corso online o i supplementi digitali alle lezioni in aula vengono utilizzati dagli studenti, " ha detto Dwight McKay, un ingegnere senior di data science per Information Technology presso Purdue (ITaP), che ha contribuito a guidare il gruppo di ricerca. "Fondamentalmente abbiamo solo bisogno di sapere quando l'utente è arrivato al sito e il suo indirizzo IP, una designazione numerica che identifica una posizione su Internet. Possiamo trasformare tutti questi big data e enormi quantità di informazioni in numeri utilizzabili".

L'algoritmo prende le informazioni su data e indirizzo IP e le trasforma in un set di dati che può essere facilmente visualizzato e utilizzato da un programma di immagini per creare la mappa termica. La mappa è una griglia di caselle colorate, che mostrano visivamente le informazioni che si verificano in momenti e luoghi specifici.

Gli educatori possono utilizzare la mappa termica e le informazioni sui dati per determinare se nelle aule vengono utilizzate lezioni online o materiale supplementare. I relatori potrebbero utilizzare la tecnologia per vedere se le persone pensano che il loro lavoro sia abbastanza prezioso da essere scaricato online. Le aziende sarebbero in grado di utilizzare la tecnologia Purdue per monitorare l'efficacia del sito web.

"Prima del nostro strumento, è stato davvero difficile per i siti che non richiedono un accesso o la configurazione dell'account determinare se un contenuto scaricato veniva utilizzato dagli studenti e in classe, " disse McKay. "Ora, possiamo consentire alle organizzazioni e alle aziende di riconoscere rapidamente i modelli comportamentali e le tendenze nei dati e usarli per capire come il loro materiale viene utilizzato per l'istruzione. È un modo migliore in cui Purdue può aiutare le persone a raccontare storie sui propri dati".

McKay e gli altri ricercatori hanno iniziato a lavorare sulla tecnologia per il sito nanoHUB di Purdue's Network for Computational Nanotechnology, un ambiente di cloud computing scientifico. Hanno usato la tecnologia dell'algoritmo per determinare quale dei nanoHUB ha più di 6, 000 elementi di contenuto venivano utilizzati nell'istruzione attraverso l'identificazione di gruppi di classi.

"Siamo stati in grado di mostrare chiaramente l'efficacia di nanoHUB, che è fondamentale per il finanziamento continuo, " ha detto McKay.