Kolaborativna znanstvena istraživanja PK.1.1.13.0041
LAS - Ekosustav za analitiku učenja podržan umjetnom inteligencijom
LAS razvija koncept i prototip AI-podržanog sustava koji povezuje obrazovne podatke, analitiku učenja i odlučivanje u visokom obrazovanju i poslovnim okruženjima.
Novosti
11.09.2026.
Fokus grupa projekta LAS - Potrebe i izazovi primjene analitike učenja u visokom obrazovanju i poslovnom sektoru
09.09.2026.
Započeo projekt LAS: u fokusu je razvoj sustava za analitiku učenja podržan umjetnom inteligencijom
04.09.2026.
Početni sastanak projekta LAS – Ekosustav za analitiku učenja podržan umjetnom inteligencijom
Ekosustav za analitiku učenja podržan umjetnom inteligencijom
Projekt „Ekosustav za analitiku učenja podržan umjetnom inteligencijom (LAS - Learning Analytics System)” provodi se u okviru poziva Kolaborativna znanstvena istraživanja te se financira iz Europskog fonda za regionalni razvoj kroz Program Konkurentnost i kohezija 2021. - 2027.
Cilj projekta je razvoj cjelovitog sustava za analitiku učenja koji primjenom umjetne inteligencije omogućuje donošenje odluka temeljenih na podacima te unaprjeđuje procese učenja i poučavanja u visokom obrazovanju i drugim organizacijama koje provode procese učenja.
LAS razvija inovativni ekosustav koji povezuje analitiku učenja, umjetnu inteligenciju i dizajn učenja u jedinstveno rješenje za prikupljanje, integraciju i analizu podataka iz različitih izvora. Sustav će nastavnicima, studentima, upravi visokih učilišta i drugim dionicima pružati personalizirane preporuke, napredne analize i vizualizacije te inteligentnu potporu pri planiranju, praćenju i kontinuiranom unaprjeđenju procesa učenja.
Nositelj projekta je Sveučilište u Zagrebu Fakultet organizacije i informatike, a voditeljica projekta je prof. dr. sc. Blaženka Divjak. Projekt se provodi u partnerstvu s tvrtkom CODX Solutions d.o.o., s ciljem povezivanja znanstvenih istraživanja i gospodarstva kroz razvoj, validaciju i primjenu inovativnih tehnologija za analitiku učenja.
Vrijednost: 983.876,26 EUR Trajanje: 36 mjeseci 01.06.2026. - 01.06.2029.
Prema cjelovitom AI-podržanom ekosustavu analitike učenja
Problem
Unatoč brzom razvoju analitike učenja, postojeće implementacije često su fragmentirane, ograničene na pojedine domene ili svedene na opisne nadzorne ploče. Nedostaju cjeloviti AI-podržani ekosustavi koji objedinjuju različite izvore podataka, podržavaju četiri razine analitike učenja i istodobno poštuju etičke i zakonodavne okvire.
Inovacija
Istraživanje integrira sve četiri razine analitike učenja s AI podrškom, uključujući generativne asistente, multimodalne podatke, interoperabilnost s postojećim sustavima i transparentne preporuke, uz poštivanje etičkih i zakonodavnih okvira.
Primjena
Primarni kontekst je visoko obrazovanje, uz istraživanje potrebnih prilagodbi i mogućnosti prijenosa LAS-a u druga okruženja izvan visokog obrazovanja.
Opći i specifični ciljevi
O1
Opći cilj
Razviti koncept i prototip AI-podržanog ekosustava za analitiku učenja koji poboljšava iskustva učenja i podržava donošenje odluka na razini studenta, nastavnika te obrazovnih i poslovnih lidera. Projekt povezuje znanstvena istraživanja s potrebama dionika iz visokog obrazovanja i industrije, osiguravajući znanstvenu utemeljenost, praktičnu primjenjivost i tržišnu relevantnost.
S1
Istražiti stanje u području i potrebe ključnih dionika za cjeloviti LA sustav u visokom obrazovanju i poduzećima.
S2
Razviti koncept AI-podržanog sustava koji uvažava istraživačke spoznaje, etička načela, regulative i strategije ustanova.
S3
Izraditi prototip sustava temeljen na podacima iz postojećih IS-ova te uključiti mogućnost obrade multimodalnih podataka.
S4
Istražiti primjene AI-a u dizajnu učenja, isporuci sadržaja i razvoju LA tipova: deskriptivni, dijagnostički, prediktivni i preskriptivni.
S5
Ojačati suradnju istraživačke organizacije i poduzeća kroz zajednička istraživanja, publikacije i pripremu novih projekata.
S6
Učinkovito upravljanje projektom.
Istraživački rad po aktivnostima, metodama i rezultatima
Vremenski plan aktivnosti
trajanje aktivnosti događaj ili isporuka
Očekivani rezultati istraživanja
R1
Istraživački rezultati
Analize potreba, etičkog i pravnog okvira, dostupnih modela i izvora podataka, konceptualni okvir, primjeri primjene AI-ja, validacijske studije i znanstvene publikacije.
R2
Tehnološki rezultati
Tehnička dokumentacija, funkcionalni prototip AI-podržanog LAS sustava, integracija izvora podataka i multimodalnih podataka te podrška za četiri razine analitike učenja.
R3
Diseminacijski rezultati
Zajedničke publikacije, konferencijska izlaganja, radionice, fokus grupe, završna konferencija i ojačana akademsko-industrijska suradnja koja podupire prijenos znanja i demonstraciju rješenja.
R4
Strateški rezultati
Strategija nastavka suradnje, plan komercijalizacije, procjena intelektualnog vlasništva, priprema novih projektnih prijava i povećana spremnost rezultata za tržište.
Partneri
