Opis projektu
Predykcyjne rozwiązanie edukacyjne dla pracowników fizycznych
Obecnie stoimy u progu największej w historii rewolucji dotyczącej miejsc i środowisk pracy. Sztuczna inteligencja i automatyzacja wywrą ogromny wpływ na miliony miejsc pracy, przyczyniając się do zwiększenia potrzeby na zdobywanie nowych oraz podnoszenie posiadanych kwalifikacji przez pracowników. Obecne rozwiązania nie uwzględniają pracowników fizycznych, którzy wymagają szkoleń teoretycznych i praktycznych. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu Vignita opracowuje proces hybrydowej, adaptacyjnej oraz predykcyjnej nauki. Rozwiązanie umożliwia kontakt pracowników z ekspertami, którzy zapewniają przyjazne szkolenia praktyczne i teoretyczne, przystępne nawet dla osób, które nie posiadają zaawansowanych umiejętności obsługi komputera. Aplikacja gromadzi duże ilości danych, które są następnie wykorzystywane na potrzeby predykcyjnego i adaptacyjnego algorytmu uczenia maszynowego. Rozwiązanie opracowane w ramach projektu Vignita umożliwia pracodawcom i pracownikom podnoszenie kwalifikacji i budowanie kompetencji.
Cel
Team Vignita believes in empowering the human potential through groundbreaking education technology.
We're experiencing the biggest workplace change in history. Within the next ten years AI and automation will impact hundreds of millions of jobs. So, there will be a massive demand for upskilling and reskilling.
Therefore, we have invented a B2B learning network that allows for collaboration and seamless sharing of skills amongst colleagues, clients and partners. Having every training tool at your fingertips Vignita aims to power blended, adaptive and predictive learning through one data driven, intelligent and unified process so professionals can learn more. Faster.
Existing solutions are either distributed stand-alone learning management systems or platforms targeting highly-educated white collar professionals with elearning, which in reality means self-study. But, they do not serve the needs of deskless workers, because they require a combination of both theoretical and practical training.
We solve this by connecting professionals with experts that deliver both theoretical and practical training via a user friendly interface designed for users of low computer literacy.
Our application gathers a vast amount of internal and external data which will be the foundation for our machine learning algorithm for predictive and adaptive learning. This will allow both employers and employees to upskill and reskill in parallel with the green and technological transitions.
- Predictive learning means that Vignita will understand and predict what you and your team should learn today in order to stay competitive in the future.
- People are different. Adaptive learning is when Vignita learns when you get your best results, determine your unique learning profile and tailor the best training for you.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki humanistycznehistoria i archeologiahistoria
- nauki społecznesocjologiastosunki przemysłoweautomatyzacja
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.3.2 - European innovation ecosystems Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsKoordynator
2166 Oppaker
Norwegia
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.