Projektā ir veiktas izmaiņas laika grafikā pagarinot zinātniskās darbības laiku vairākās aktivitātēs. Līdz 2017.gada 31.decembrim tiks pabeigtas 2. un 3. aktivitāte.

2.aktivitātes “Esošo mašīnmācīšanās un lieldatu datizraces pētījumu analīze e-pakalpojumu informācijas sistēmās” ietvaros 2.1.apakšpunktā sagatavoti divi zinātniskie raksti:

1. Grīnberga Sabīne, “Modern trends in the development of virtual and e-learning communities”. Raksts iesniegts Daugavpils-RTU konferencei, pieņemts JTES 2018.gada rakstu krājumam.
2. Sarma Cakula, Andra Krasavina, “Technological Solution for Developing Sustainable Cooperation between Adult Education Institutions and Enterprises“. Par rakstu saņemts apstiprinājums, ka raksts ir pieņemts IEEE konferencei “8th IEEE International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS 2017)”.

3. aktivitātes “Eiropas kompetenču ietvara pielāgošana TELECI tehnoloģijai” 3.1.apakšpunktā notiek “Kompetenču ietvarstruktūras sagatavošana” un 3.2.apakšpunkta ietvarā ir sagatavoti divi zinātniskie raksti:

1. Sarma Cakula, Evija Mirķe, “Adults’ Digital Competence And Readiness For Online Learning: Preliminary findings on Latvian adult learners’ readiness to study online” Par rakstu saņemts apstiprinājums, ka raksts ir pieņemts “ICCMIT2017 konferencei Varšavā, Polijā 2017. gada 3.-5.aprīlī. Raksts iesūtīts IEEE;
2. Laura Dzelzkalēja, Jānis Kapenieks sen. “Contradictions in higher education” Raksts iesniegts Daugavpils-RTU konferencei, pieņemts JTES 2018.gada rakstu krājumam.

 

2017.gada decembra mēnesī tika uzsāktas 4 jaunas aktivitātes par lieldatu pētījumiem, mašīnmācīšanos un mākslīgā intelektā balstītiem algoritmu pētījumiem, par testēšanu LivingLab apstākļos un biznesa modeļa izstrādi.

Joprojām notiek e-pakalpojumu informācijas sistēmas konceptuālā dizaina izstrāde, kas sastāv no tiešās mācīšanas un mācīšanās procesiem, lietotāju pieredzes datu vākšanas, apstrādes un analīzes, kā arī sistēmas pielāgošanās lietotāja uzvedības modeļiem sistēmā. Tā piemēram, Mācīšanās analīzes modeļa ietvaros tiek analizēti skolēnu darbības dati, salīdzināti ar Eiropas kvalifikāciju ietvarstruktūru un Latvijas kvalifikāciju ietvarstruktūras prasībām adaptācijas modelī, atbalstot izglītojošo iniciatīvu un ļaujot pielāgot atbilstošu mācību priekšmetu kopumu un veidu konkrētajam skolēnam. Savukārt, Sensoru modelis varētu ietvert tastatūru un peles klikšķu skaitīšanu, lietotāju acu uzskaites rīkus, elektroencefalogrammas (EEG) iekārtas un citus sensorus.

Pastāvīgi notiek zinātniski semināri teicamu rezultātu sasniegšanai.