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Intelligenza artificiale, promesse per education e job placement

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Intelligenza artificiale, promesse per education e job placement

Supporto alla fase di matching tra domanda e offerta di lavoro e alle università per definire strategie per intervenire su studenti a rischio abbandono: sono numerose le applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning in ambito education e ricerca/offerta di lavoro

30 Lug 2018

di Michele Mornese

Nella survey Artificial intelligence: The next digital frontier?, il McKinsey Global Institute traccia alcuni business case significativi in diversi settori, con riguardo all’applicazione dell’intelligenza artificiale. L’education è un settore chiave, sia per le implicazioni tecnologiche che può avere e sia per l’impatto a livello di rapporto con le materie di studio e di “job placement”. Secondo le stime di EdTechXGlobal e Ibis Capital, nel 2016 il sistema scolastico ha destinato quasi 160 miliardi di dollari a tecnologie per la formazione, mentre le proiezioni di spesa mostrano incrementi del 17% annuo fino al 2020. L’intelligenza artificiale sembra davvero destinata a giocare un ruolo importante in classe, aumentando l’efficacia dell’insegnamento. Gettando uno sguardo al futuro, si può ipotizzare che nel 2030 gli algoritmi “smart” saranno essenziali per aiutare i giovani a realizzare il loro pieno potenziale, e aiuteranno in fase di matching tra domanda e offerta sul mercato.

Piattaforme online e computer vision per aiutare gli studenti

In particolare, le stime del McKinsey Global Institute indicano che entro il 2025 le piattaforme online permetteranno a circa 60 milioni di persone di trovare un lavoro affine alle loro skill e alle loro preferenze e di ridurre gli investimenti a carico delle aziende in risorse umane del 7%. Civitas Learning e Salesforce stanno collaborando per aiutare le istituzioni universitarie a identificare gli studenti a rischio abbandono con applicazioni di machine learning sviluppate appositamente e che consentono di aiutare questi studenti a migliorare le proprie performance. Molto interessanti anche le tecnologie di computer vision, linguaggio naturale e gli algoritmi di deep learning per monitorare il grado di coinvolgimento e apprendimento degli studenti, supportando il lavoro degli insegnanti.

Michele Mornese

Giornalista

Giornalista pubblicista, svolge attività professionale da una quindicina d'anni. Ha al suo attivo collaborazioni con gruppi di rilievo nazionale e internazionale in vari settori, dall'ICT alla formazione linguistica, alla riorganizzazione aziendale, e con associazioni specializzate in ambito sportivo, per le quali ha realizzato reportage e interviste legate al mondo della montagna. Si interessa di tutto ciò che riguarda la comunicazione e l'impatto delle nuove tecnologie per il vivere connesso. Ha vissuto a Londra e a Sydney e viaggiato in diversi paesi nel mondo.

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