Proyectos y Productos

Ante la situación de crisis sanitaria ocasionada por el COVID-19, ha sido necesario definir y poner en marcha una serie de medidas para hacer posible la puesta en marcha del teletrabajo para la realización de las actividades habituales de la empresa.

Las medidas principales acometidas que han hecho posible la transición son:

• Mejora del sistema de comunicación de la empresa para hacerlo compatible con un modelo de trabajo mixto basado en el teletrabajo y el trabajo presencial.
• Habilitación del acceso a trabajo remoto para todos los puestos de trabajos de la empresa gracias a la mejora y ampliación de capacidad de la electrónica de comunicaciones para habilitar el teletrabajo para todos los puestos que resulte necesario.
• Incremento del parque de equipos móviles de la empresa, que posibiliten la realización de trabajos en movilidad a través de la habilitación de puestos de trabajos en movilidad basados en el uso de equipos portátiles con todos los accesorios necesarios.

Creamos dashbords a medida para mejorar la orientación y decisión de todos los agentes implicados en el proceso de aprendizaje a través de una herramienta externa integrable con los sistemas de aprendizaje (LMS) más utilizados a nivel mundial: Blackboard Learn, Moodle y Sakai, basado en técnicas de Machine Learning y Deep Learning, los cuales aportan:

• Optimización de la experiencia de usuario e interacción con el entorno, mejorando el engagement del alumnado con el entorno de aprendizaje e incrementando el porcentaje de éxito de la comunidad estudiantil.
• Análisis de la situación presente y futura, gracias a la implantación del machine learning en nuestro desarrollo y la creación de algoritmos lógicos nos va a permitir identificar de una manera temprana los alumnos que están en riesgo de abandono o de no superación de una acción formativa, sugiriendo las acciones a tomar con cada uno de ellos para evitarlo.

Hemos desarrollado una herramienta externa que permita generar pruebas e itinerarios formativos personalizados integrable a través del estándar de interoperabilidad (LTI) con los sistemas de aprendizaje (LMS) más utilizados a nivel mundial, basado en técnicas de Machine Learning que nos permitirán la evaluación de nuestra metodología formativa. Dicha herramienta nos aportará:

• Una experiencia de aprendizaje único y personalizado para cada usuario, dónde cada estudiante dispondrá de un itinerario de aprendizaje personalizado basado en cómo aprende, qué sabe y cuáles son sus habilidades e intereses.
• Mejora de la experiencia de usuario e interacción con el entorno, a través de una interface atractiva, usable y social se optimizarán los siguientes factores de la User Experience (UX)
• Análisis de la situación presente y futura para la toma de decisiones, gracias a la implantación del machine learning en nuestro desarrollo y la creación de algoritmos lógicos se podrá identificar patrones de comportamiento efectivos con el fin evaluar nuestra metodología pedagógica.