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ICT Archive

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Quali strumenti usare per la condivisione dei documenti



La condivisione di foto, immagini e documenti di ogni genere è diventata una pratica comune a molti insegnanti, professionisti, manager e dipendenti, a dimostrazione del fatto che si tratta di una modalità di lavoro diffusa sia in ambito formativo che lavorativo.
Contemporaneamente si sono moltiplicati gli strumenti a disposizione per il file sharing, per cui risulta difficile scegliere quello che più si adatta alle proprie esigenze.
Di seguito focalizziamo l’attenzione su due tra gli strumenti più diffusi in quest’ambito: Google Drive e Dropbox.

Google Drive

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Il Cloud Computing nelle piccole e medie imprese italiane



Secondo la definizione fornita da Remondino, nell’articolo “Analisi strategica del modello cloud”, pubblicato su Impresa Progetto,
l’espressione Cloud Computing si riferisce a un insieme di nuove tecnologie e modelli che offrono all’utente uno specifico sistema di gestione, archiviazione e condivisione delle ICT, fornite per rispondere a specifiche esigenze della domanda, attraverso la rete, in remoto rispetto all’utilizzatore finale.
Si tratta di un modello applicabile a settori diversi, che permette di sostituire hardware e software con collegamenti online a centri dati remoti, creando risparmi nei costi e nuove potenzialità per l’ICT di un’azienda privata o di un’amministrazione pubblica

Il modello Cloud può essere ricondotto a 3 diverse modalità di erogazione dei servizi:

  • Private Cloud, in cui l’infrastruttura è gestita privatamente dall’azienda cliente;
  • Public Cloud, in cui l’infrastruttura è di proprietà del provider;
  • Hybrid Cloud, in cui coesistono Cloud pubblici e privati.

Il Cloud Enabling Infrastructure si riferisce al percorso interno abilitante, che le organizzazioni affrontano per prepararsi a un modello Cloud evoluto, ovvero a un Sistema Informativo ibrido.

La situazione attuale del Cloud

Il V rapporto sul Cloud in Italia, dell’Osservatorio Cloud & ICT as a Service della School of Management del Politecnico di Milano, pubblicato lo scorso giugno, riporta i risultati di una ricerca che ha coinvolto un totale di 600 partecipanti, tra CIO e responsabili d’impresa.

Secondo il rapporto, nell’ultimo anno la spesa in Public Cloud delle PMI è cresciuta ad un ritmo superiore rispetto al mercato nel suo complesso, con un incremento del 70%, che ha portato a un aumento della sua incidenza relativa, attestata al 10%.
Tra i servizi maggiormente adottati vi sono le soluzioni di Office Automation e Posta Elettronica (13%), i sistemi ERP e CRM (11%), le soluzioni di amministrazione finanza e controllo o per la gestione HR (8%), Enterprise Social Collaboration & Intranet (7%) e Business Intelligence (5%).
tra gli ambiti infrastrutturali, l’8% utilizza macchine virtuali e storage e il 5% servizi di Business Continuity e Disaster Recovery.

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Storytelling nell’e-learning



L’espressione digital storytelling (DST) è stata coniata da Dana Atchley negli anni ’80.
Come evidenziato da Thang, Mahmud e Tng – in un recente articolo pubblicato su JeLKS -, la preparazione di una storia digitale, richiede l’integrazione di alcuni dispositivi digitali nei metodi di narrazione tradizionali.
Alcuni software per il video editing di facile utilizzo, come Microsoft PhotoStory 3 o Windows Movie Maker, possono essere utilizzati per creare delle storie digitali di base, che costituiscono una serie di diapositive con la corrispondente narrazione o musica, in cui gli studenti possono registrare la loro voce e raccontare le loro storie.
Nel contesto formativo, il DST viene comunemente utilizzato come strumento didattico per educatori e, in molti casi, viene implementato come strumento per il lavoro di gruppo degli studenti.
Tale metodologia ha ricevuto molta attenzione anche in ambito scientifico, dove numerosi studi ne hanno rilevato gli effetti positivi.

Come riportato su e-Learning Industry
è noto che le storie rendono i contenuti e-learning più accattivanti e aiutano gli allievi a conservare le informazioni che stanno imparando.

La teoria narrativa

Il quadro di riferimento di tali metodologie è costituito dalla teoria narrativa, secondo cui, in generale, le storie sono il modo in cui si fa esperienza e si dà un senso al mondo.
Le storie costituiscono degli elementi naturali, per cui non si rende necessario neppure seguire la trama per sapere cosa sta succedendo; possono riguardare la vita di singole persone o di interi continenti, ma rimane invariato il modo in cui si trattano le informazioni e si dà un senso agli eventi.

Quando si pensa alla vita di una persona famosa, all’ascesa e alla caduta di un impero, oppure a una relazione affettiva, è facile individuare gli elementi della vita reale che fanno riferimento direttamente alle storie di ciascuno.
Dunque tali storie, anche se non sono conosciute nei singoli dettagli, consentono a chi apprende di metterle in relazione con storie conosciute, calarsi al loro interno e, in ultimo, di attribuire un senso al mondo.

Gli esperti di teoria narrativa individuano 4 diversi tipi di narrazioni :

  • Narrazioni ontologiche, dette anche “narrazioni del sé”: vengono usate per dare un senso all’esistenza e per collocare se stessi all’interno della società;
  • narrazioni pubbliche, diffuse da gruppi, istituzioni, famiglie, media e scuole;
  • narrazioni concettuali, elaborate da studiosi e accademici;
  • metanarrazioni, ossia grandi storie che hanno coinvolto enormi quantità di persone nell’arco della storia. Un esempio recente è costituito dalla guerra al terrorismo.
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Twitter: una fonte di dati per la ricerca nelle scienze sociali



I social media stanno diventando, sempre più, fonti primarie di dati nella ricerca sociale. Questo in relazione, anche e soprattutto, alla loro popolarità e alla facilità con cui i dati possono essere raccolti al loro interno.

Una delle piattaforme social più interessanti e diffuse è, senza dubbio, Twitter, il cui impiego ha, oltre a grandi potenzialità, anche dei limiti e delle implicazioni metodologiche, etiche, legate alla pryvacy e al copyright, come spiega Wasim Ahmed in due recenti post, apparsi rispettivamente su Impact Blog
e sul suo blog personale

Di seguito una sintesi di questi due post.

Fattori di successo

Alla base della diffusione dell’uso di Twitter nelle scienze sociali, possono essere evidenziati 6 fattori determinanti:

  1. Twitter è una piattaforma molto popolare, in quanto riceve attenzione dai media, attraendo quindi maggiormente la ricerca per il suo status culturale;
  2. Twitter rende più facile trovare e seguire le conversazioni, grazie sia alla sua funzione di ricerca, sia al fatto che i tweet appaiono nei risultati di ricerca di Google ;
  3. le norme hashtag adottate da Twitter rendono più facile la raccolta, lo smistamento e l’ampliamento delle ricerche nella raccolta dei dati;
  4. hashtag;
  5. l’API (Application Programming Interface) di Twitter è più aperta e accessibile rispetto ad altre piattaforme social, il che rende più agevole agli sviluppatori creare strumenti di accesso ai dati e, di conseguenza, fornisce più strumenti ai ricercatori;
  6. molti ricercatori, dopo aver avuto un’esperienza personale positiva nell’utilizzo di Twitter, scelgono di usarlo anche per fare ricerca in ragione della sua maggiore familiarità.
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big Data: prospettive di ricerca



Strettamente connesso al tema degli Open Data è quello dei Big Data.

 

Secondo la definizione – che riprendiamo da un articolo di Nicola Strizzolo su AgendaDigitale – i big data (BD) sono un insieme di dati raccolti da una pluralità sempre più crescente di sorgenti.

 

Le fonti di questi dati possono essere:

  • clic in Internet;
  • transazioni di denaro attraverso dispositivi mobili;
  • piattaforme user content generated e tutti i social media;
  • reti di sensori distribuiti negli ambienti di vita quotidiana.

 

Sanità, ingegneria, processi produttivi, decisionali, politici ed erogazioni di servizi possono essere monitorati costantemente per raccogliere dati ed elaborare informazioni da incrociare tra di loro per aumentare l’efficienza, ridurre rischi, prendere decisioni e fare previsioni.

 

L’articolo, con esempi e approfondimenti, è disponibile su AgendaDigitale

 

 

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Semantic web, web 3.0 e imprese



Strettamente legato al Knowledge management e all’uso degli Open Data è il Semantic Web – o web 3.0 -, la cui storia ha inizio nel 2001, con la pubblicazione di Berners-Lee, Hendler e Lassila, dal titolo The Semantic Web. A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities, considerata da molti rivoluzionaria, profetica e, per certi versi ancor’oggi, futuribile.

L’uso del semantic web

L’obiettivo del semantic web è quello di descrivere il significato delle informazioni pubblicate sul web per consentirne il reperimento, sulla base di una comprensione precisa del loro significato.

L’architettura del semantic web:

  • nasce dalla fusione della tradizione dell’Intelligenza Artificiale (IA) e dei linguaggi ontologici;
  • offre agli utenti la possibilità di lavorare sulla conoscenza condivisa, costruendo una nuova rappresentazione sul web;
  • consente il “processamento” automatizzato, attraverso metadati leggibili da computer (machine readable).

Alla base del Semantic Web ci sono i Linked Data che, secondo la definizione di Bizer, Heat e Berners-Lee (2009), riguardano le best practice per la pubblicazione e il collegamento di dati strutturati sul web, appartenenti a fonti diverse. Queste possono essere ad esempio database gestiti da due organizzazioni dislocate geograficamente in località diverse, o da database appartenenti a sistemi eterogenei all’interno di una stessa organizzazione che, storicamente , non sono interoperabili.

Tecnologie semantiche

Allo stato attuale, la Data Economy è fortemente sostenuta dalle Semantic Technologies che sono state gradualmente introdotte negli ultimi anni, consentendo a tutti un più facile accesso alle informazioni e alle connessioni che stanno cercando. Senza nemmeno rendersene conto, i consumatori utilizzano sempre più il linguaggio naturale nelle loro query di ricerca, e si aspettano di essere capiti.

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Open data: modelli di business e di dati



I dati in formato aperto (open data) – secondo la definizione dell’Osservatorio e-Government del Politecnico di Milano –
sono i dati della pubblica amministrazione, conoscibili (pubblici), a cui è associata una licenza che ne consente il libero utilizzo (disponibili) e che hanno le caratteristiche di accessibilità e gratuità.

Sebbene in Italia il decreto legge 90/2014, convertito dalla legge 114/14, preveda sanzioni, a partire dal febbraio scorso, per i comuni che non rispettano la pubblicazione dei propri open data, una recente ricerca sempre dell’Osservatorio e-Government ha evidenziato che:

  • appena il 41% dei comuni è formalmente in regola;
  • il 66% non ha in programma di volerlo fare in futuro;
  • due comuni su tre tra quelli che hanno pubblicato i dati non rispetta le Linee guida dell’Agenzia per l’Italia Digitale sulle modalità di pubblicazione dei dati.

Questo fenomeno, secondo un interessante articolo apparso su smart Innovation
prende il nome di riduzionismo normativo. A questo si somma il riduzionismo comunicativo, cioè la spiccata tendenza, diffusa in Italia, a ridurre idee rivoluzionarie, culture emergenti e modelli innovativi a semplici annunci e/o a a scatole vuote.

Nonostante questi problemi e il grande ritardo, rispetto soprattutto ai Paesi anglosassoni, non mancano esempi di buone pratiche, in particolare quei comuni, che hanno creato i rispettivi portali degli open data e bandiscono concorsi per le migliori idee di utilizzo di questi.

Non mancano, neppure, alcune interessanti iniziative imprenditoriali. Un esempio è costituito da Spaziodati
che si occupa di arricchire i database di soggetti privati tramite gli open data e costruire data market, con l’aggregazione di fonti open data e la creazione di collegamenti con tecnologie semantiche. L’accesso ai data market viene così venduto a sviluppatori, come base per fare applicazioni, per esempio su dispositivi mobili.

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Competenze digitali: servono o no?



La competenza digitale – usata anche al plurale, in quanto fa riferimento a diverse capacità/abilità – costituisce una delle 8 competenze chiave per il lifelong learning dell’UE e può essere definita come l’uso sicuro, critico e creativo delle ICT, al fine di raggiungere obiettivi relativi a lavoro, occupabilità, apprendimento, svago, inclusione e partecipazione attiva alla società.

Secondo una recente ricerca pubblicata su AgendaDigitale
le persone che possiedono competenze digitali di base o superiori in Italia sono il 46,5%, chi non è mai andato su Internet il 31,5%, e gli utenti “frequenti” di Internet sono il 58,5%.
Circa il 40% degli italiani non possiede un computer e non sa né mandare una e-mail, né pagare un bollettino on line, mentre le percentuali di “analfabetismo digitale” si concentrano in alcune regioni del Sud.

Alle competenze digitali è dedicata una sezione del Rapporto Unioncamere 2015.

In ambito aziendale, secondo il rapporto Unioncamere, il 40 % delle imprese italiane, incluse le micro imprese familiari, non ritiene il digitale utile per il suo business.

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Gamification: un nuovo strumento per la selezione del personale



Non è più una rarità leggere articoli come questo,
secondo cui una giovane laureata ha trovato lavoro in un’importante casa farmaceutica facendo una selezione online, tramite la partecipazione a un videogioco disponibile su Facebook, oppure scoprire che, sempre più, imprese come MSC Crociere
si affidano ai videogiochi per selezionare nuovo personale.

Questo metodo prende il nome di gamification – termine coniato nel 2002 da Nick Pelling (un inglese esperto di IT) ma diventato di uso comune solo nel 2010 – con cui si intende l’uso del ragionamento e dei meccanismi del gioco in un contesto non ludico, che favorisce l’impegno da parte di studenti e lavoratori nel processo di apprendimento

Nel 2012, Forbes ha pubblicato uno studio, dal quale emerge che:

  • i principi del gioco favoriscono la creatività, l’apprendimento, la partecipazione e la motivazione;
  • l’adozione della gamification in ambito lavorativo entro il 2020 apporterà benefici nell’ambito del recruiting, della formazione, del benessere, del marketing e della comunicazione.
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Mobile learning: apprendere sempre e dovunque



Quale delle 3 situazioni che seguono può essere definito mobile learning?

1. Siete a casa, la sera iniziate a seguire un corso dal vostro tablet. Il giorno dopo siete in viaggio per lavoro e, mentre aspettate il vostro aereo, tirate fuori il tablet e continuate il corso. Infine, in albergo, accedete di nuovo col tablet e finite il corso .

2. Siete a casa, la sera iniziate a seguire un corso dal vostro computer. Il giorno dopo siete in viaggio per lavoro, e, mentre aspettate l’aereo, andate in una sala con postazioni informatiche e continuate il corso. Infine, dall’albergo accedete di nuovo da un computer e finite il corso.

3. Seguite il corso usando dispositivi diversi (tablet, PC portatile, computer da tavolo)e in tempi diversi.

Tutte sono classificabili come mobile learning. Non solo ma, allargando il concetto di apprendimento, anche quelli che seguono, come spiega Marc Rosenberg in quest’articolo, sono esempi di mobile learning:

  • accedere a un supporto online per aiutare un cliente nella decisione di acquisto;
  • ascoltare, in auto, un podcast del CEO della propria impresa;
  • mostrare a un cliente come accedere a un’applicazione sul suo smartphone, che fornisce ulteriori informazioni sul prodotto che sta acquistando;
  • eseguire la scansione di un codice QR (Quick Response code) con lo smartphone, quando si osserva un dipinto all’interno di un museo, per avere ulteriori informazioni su di esso.
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