Business, Social and Learning Analytics

Business, Social e Learning Analytics

OVERVIEW

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This research scope aims to to respond to the needs of the organizations for a general improvement of their practices and results, starting from the definition of good practices of data analysis resulting from their operations, namely through the creation of systems and technologies for data collection and analysis.

Esta linha de investigação pretende dar resposta às necessidades das organizações para uma melhoria geral das suas práticas e resultados, a partir da definição de boas práticas de análise dos dados resultantes das suas operações, nomeadamente através da criação de sistemas e tecnologias de recolha e análise de dados.

Nowadays the data analysis assumes a fundamental role in the organizations. It is important that the organizations are competitive and it is necessary that they are at the forefront of competition. The area of Analytics plays a fundamental role here. According to INFORMS (Institute for Operations Research and Management Science), Analytics represents a combination of computer technologies, scientific management techniques, and statistics to solve real problems, considering that organizations have to analyze their data, in order to understand what is happening, what will happen and how to make the best option.


The INFORMS proposes three levels for Analytics, namely, descriptive Analytics, which refers to knowing what happened and what is happening in the organizations, Predictive Analytics, in order to determine what is likely to happen, and prescriptive Analytics, with which it is intended to recognize what is happening as well as the most likely forecasts and make decisions to achieve the best performance. These three levels are not independent and many times they are partially overlapping.


In this area of research, there is still a big gap in the way of collecting data for its treatment. The aim is to produce scientific articles, research projects, and workshops, promoted by researchers and companies in order to deepen the practical knowledge of the problems to be solved. It is also expected the development and implementation of solutions capable of providing answers to the problems found.

Nos dias de hoje a análise de dados assume um papel fundamental nas organizações. É importante que as organizações sejam competitivas e é necessário que estejam à frente da concorrência. A área da Analytics representa aqui um papel fundamental. De acordo com o INFORMS (Institute for Operations Research and Management Science), a Analytics representa uma combinação de tecnologias computacionais, técnicas científicas de gestão e estatística para resolver problemas reais, considerando ainda que as organizações têm de analisar os seus dados de modo a entender o que está a acontecer, o que acontecerá e como tomar a melhor opção.


O INFORMS propõe três níveis para a Analytics, a saber, Analytics descritiva, que se refere a saber o que aconteceu e o que está a acontecer nas organizações, Analytics preditiva, pretendendo-se neste caso determinar o que é provável que aconteça, e Analytics prescritiva, com a qual se pretende reconhecer o que está a acontecer assim como os prognósticos mais prováveis e tomar decisões para atingir o melhor desempenho. Estes três níveis não são independentes e muitas vezes são mesmo sobreponíveis em parte.


Nesta área de investigação, existe ainda uma grande lacuna quer na forma de recolha de dados quer no seu tratamento. Pretende-se a produção de artigos científicos, projetos de investigação e workshops, quer promovidos pelos investigadores quer por parte de empresas de modo a aprofundar o conhecimento prático dos problemas que se pretendem resolver. Espera-se ainda o desenvolvimento e implementação de soluções capazes de dar respostas aos problemas encontrados.

PROJECTS

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EngiMath

Mathematics on-line learning model in engineering education

Modelo de aprendizagem de matemática on-line no ensino de engenharia

MatActiva

Dissemination of didactic innovation experiences in mathematics through the use of technologies

Divulgação de experiências de inovação didática em matemática com recurso às tecnologias

StoSS

Sectorization to Simplify and Solve

Sectorização para Simplificar e Resolver

TEAM

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Fotografia Investigador

Ana Azevedo

COORDINATOR

COORDENADORA

Fotografia Investigador

Anabela Serrano

Fotografia Investigador

Isabel Cristina Lopes

Fotografia Investigador

Maria de Lurdes Babo

Fotografia Investigador

Ana Paula Afonso

Fotografia Investigador

Cristina Torres

Fotografia Investigador

José Manuel Azevedo

Fotografia Investigador

Ana Paula Lopes

Fotografia Investigador

Filomena Soares

Fotografia Investigador

Luciana Oliveira