A solução inteligente para avaliar o desempenho e resultado das competências (Skills), desenvolvidas por cada aluno que faz uso da plataforma E2D500 | COURSERA. Comparando indivíduos, grupos, instituições ou empresas de vários portes e localidades.
O Skills Track é o único programa de análise de competências que conta com a mentoria especializada dos tutores E2D500.
O Dashboards de desenvolvimento de habilidades permite que você:
• Compreenda o nível de domínio de habilidades da sua organização, com novas e clássicas métricas de aprendizagem
• Descubra os melhores alunos em sua organização para diferentes habilidades e níveis de proficiência
• Entenda o quão competitivo seu talento é comparado aos benchmarks do setor.
•Compreenda a competitividade de seu “portfólio de habilidades” em relação aos seus pares do setor; decida como alocar investimento para as habilidades que são importantes para sua organização.
• Fazemos a média das pontuações Elo de seus alunos e, em seguida, comparamos você por meio da classificação percentual com as outras organizações no Coursera no grupo de referência selecionado (uma combinação de localização geográfica, tamanho da organização e setor). Os percentis de classificação são divididos em quartis: 0-25% (pré-iniciante), 26-50% (iniciante), 51-75% (intermediário/competitivo), 76-100% (avançado/ponta).
• O sequenciamento adaptativo de itens é uma técnica de adaptação bem estabelecida para personalizar ambientes de aprendizagem e pode ser alcançada por meio de uma intensa reciprocidade entre o nível de dificuldade do item e a proficiência do aluno.
• Consequentemente, a necessidade de monitorar o nível de proficiência dos alunos é de grande importância. Por conta disso, os pesquisadores apresentaram o Sistema de Classificação Elo. Embora o sistema de classificação Elo tenha sua origem no xadrez, ele provou seu valor durante sua curta história no ambiente educacional.
• O algoritmo de Elo implica que a classificação após um evento é função da classificação pré-evento, do peso dado à nova observação e da diferença entre a nova pontuação observada e a pontuação esperada. Parece razoável adaptar o peso do algoritmo de Elo em função do número de observações: quanto mais observações anteriores tivermos, mais certeza estaremos sobre a estimativa de proficiência do aprendiz e menos essa estimativa deverá ser afetada por uma nova observação.
• O objetivo é buscar pesos em função do número de observações anteriores
que resultem em estimativas de proficiência perfeitamente precisas, fazendo uso de um
conjunto de dados real. Os resultados indicam que o algoritmo Elo com função
de peso logístico se aproxima melhor das estimativas dos parâmetros obtidos
com a Teoria de Resposta ao Item ( ENEM e ENADE/INED) do que o algoritmo Elo com peso fixo.
