TELEFON: 021.313.00.50/021.313.00.51/+40.372.37.46.91; |office@anc.edu.ro

MACHINA

„MACHINA – Machine Learning skills for ICT professionals” – Erasmus+ n° 2020-1-FR01-KA202-080386

Perioada de implementare: 01.09.2020 – 31.12.2022.

Buget total: 291.808.50 euro

Buget Partner ANC: 35.922 euro

Autoritatea Națională pentru Calificări participă ca și partener în implementarea proiectului „MACHINA – Machine Learning skills for ICT professionals”.

Machine Learning (ML) este un subset de inteligență artificială (AI) care a câștigat o importanță substanțială în diverse realități economice și sociale, a devenit baza pentru o serie de dezvoltări tehnologice, cum ar fi sistemele de traducere automată, analiza imaginilor medicale și asistări virtuale. ML s-a născut din recunoașterea modelelor, dar a evoluat pentru a se referi la utilizarea algoritmilor de date și învățare pentru a produce modele, a prezice rezultatele și a lua decizii cu o intervenție minimă a omului. Expansiunea rapidă a ML, în special în industriile bazate pe date (de exemplu, sectorul bancar, comerțul cu amănuntul), crește rapid cererea de lucrători calificați de IT în UE. În timp ce cererea de lucrători experți în ML este deosebit de mare, oferta rămâne cu mult în urmă.

MACHINA este un proiect Erasmus KA2, care își propune să abordeze acest deficit de competențe în ML prin creșterea relevanței ofertei VET continue și inițiale în sector, pentru a se asigura că forța de muncă IT existentă și viitoare va avea competențele specifice ML și abilitățile transversale necesare pentru a răspunde la cerințele moderne de la locul de muncă și să reușească într-un domeniu competitiv, în dezvoltare rapidă. De asemenea, proiectul va pune la dispoziție materiale educaționale transnaționale sub formă de OER, pentru a asigura adoptarea pe scară largă și pentru a sprijini furnizarea VET într-un mod rentabil și flexibil.

Proiectul își propune să crească relevanța ofertei învățământului profesional și tehnic (VET)  continuu și inițial în sectorul TIC, pentru a se asigura că forța de muncă din domeniul TIC, existentă și viitoare va avea competențele specifice ML și abilitățile transversale necesare pentru a răspunde cerințelor moderne la locul de muncă și pentru a reuși într-un domeniu competitiv, în continuă dezvoltare.

Obiectivele MACHINA

  • Elaborarea unui curriculum comun VET în ML, pentru a susține capacitatea lucrătorilor TIC cu competențe tehnice, non-tehnice și meta (soft) căutate.
  • Introducerea metodelor flexibile de furnizare a formării și resurse pedagogice inovatoare cu acces deschis pentru a sprijini furnizarea VET și achiziția de competențe în domeniul ML.
  • Încurajarea recunoașterii și integrării cerințelor de competențe ML în cadrele de competență sectoriale și schemele de certificare.
  • Îmbunătățirea pieței forței de muncă ML și a skills intelligence la nivelul UE.

Grupuri țintă

  • Furnizori de educație / formare
  • Lucrătorii din IT care au nevoie de C-VET
  • Cursanți I-VET
  • Reprezentanți ai sectorului și parteneri sociali
  • Autoritățile publice din educație și acreditare

Principalele rezultate

  • O1: Rezultatele învățării pentru MACHINE Learning (ML)
  • O2: Structură curriculară MACHINA și Resurse Educaționale Deschise
  • O3: Infrastructuri pentru cursuri profesionale deschise online (VOOC)
  • O4: Cadrul pentru recunoașterea și integrarea cerințelor de competențe ML în schemele de certificare și standardizare
  • E1- E5: Zilele naționale de informare MACHINA

Parteneri

  • UCBL, Franța – beneficiar direct
  • ANC, Romania – partener
  • Leibniz Universitaet Hannover, Germania – partener
  • Geeks Academy, Italia – partener
  • EXELIA, Grecia – partener.

Materiale promo:

Video:

Rezultate

a) Realizate împreuna cu toti partenerii

    1. ML PRACTICAL APPLICATIONS – Registrul curpinde aplicații/cazuri de utilizare reale de învățare automată (ML) în diferite domenii ale industriei (de exemplu, bancar, sănătate, retail, finanțe, sectorul public) din toate țările partenere, pentru a demonstra potențialul acestei tehnologii perturbatoare de a ne face viața mai bună și mai convenabilă. Baza de date cuprinde 28 de înregistrări.https://airtable.com/shrVLQNaWjsGKahvv/tblrjBgRFIfpJP7xz/viwu9EfSJFutSK9kt    
    2. ML RELEVANT JOB VACANCIES – Registru cu locurile de muncă vacante online prin intermediul cărora organizațiile și întreprinderile din cele 5 țări partenere (Franța, Germania, Italia, Grecia, România) caută candidați potriviți pentru a ocupa posturi legate de machine learning în diferite industrii și sectoare economice. Baza de date cuprinde 59 de înregistrări.https://airtable.com/shrYb5YZfmNBERwV5/tblCv1IRqgfMxSopT/viwFl4HSuduQGNqcN
    3. ML SKILLS REQUIREMENTS _ANC – o baza de date cu informații identificate în diverse surse cu privire la abilitățile ML solicitate;
    4. ML EDUCATIONAL AND TRAINING OFFERINGS – Registrul listează ofertele existente de formare, formale (HE, VET) și non-formale (cursuri online, seminarii) legate de machine learning, așa cum sunt identificate de partenerii MACHINA. Scopul său este de a oferi o imagine de ansamblu asupra programelor de formare existente și a inițiativelor educaționale axate pe abilitățile legate de ML. Baza de date cuprinde 55 de înregistrări din cele 5 țări partenere (Franța, Germania, Italia, Grecia, România) și nu numai. https://airtable.com/shrmsbjnFjCdeIKDj/tblUkfgHu3uzZ5ipm/viwXaifIy0JD80kcg 
    5. RAPORT PRIVIND REZULTATELE ÎNVĂȚĂRII ÎN ML – Raportul analizează principalele dovezi extrase din activitățile de colectare a informațiilor despre competențe și din investigarea pieței muncii pentru a defini rezultatele învățării care vor constitui scheletul pentru crearea unui curriculum cuprinzător privind învățarea automată, pentru a aborda competențele tehnice și non-tehnice actuale și viitoare necesare profesioniștilor TIC. https://machina.univ-lyon1.fr/wp-content/uploads/2021/11/Learning-outcomes-1.pdf
    6. RAPORT CU STRUCTURA CURRICULUM-ULUI MACHINA – Acest raport definește structura și caracteristicile curriculum-ului MACHINA VET privind învățarea automată pentru profesioniștii TIC. Curriculumul MACHINA VET, referitor la nivelul 5 EQF, este organizat în jurul a 6 unități de învățare, care sunt împărțite ulterior în 27 de lecții.https://machina.univ-lyon1.fr/wp-content/uploads/2021/11/MACHINA_O2-T1_Report-on-curriculum-outline-_2021-09-16-1-5.pdf 
    7. PRIMA PREZENTARE DIGITALA – rezumă principalele activități ale proiectului, obiectivul proiectului, grupul țintă și principalele rezultate. Pentru mai multe detalii, vă rugăm să aruncați o privire la prima prezentare digitală. Accesati
    8. A DOUA PREZENTARE DIGITALA – pe parcursul celui de-al doilea semestru al proiectului, partenerii MACHINA au colectat dovezi privind cerințele la locul de muncă referitoare la competențele ML. Partenerii proiectului au definit apoi șase unități de învățare pe baza analizei dovezilor colectate și pe baza identificării cunoștințelor, abilităților și competențelor fiecărei unități. Pentru mai multe detalii, vă rugăm să descărcați a doua prezentare digitală. Accesati
    9. A TREIA PREZENTARE DIGITALA – pe parcursul celui de-al treilea semestru al proiectului, partenerii MACHINA au continuat să lucreze la crearea de materiale și videoclipuri suplimentare pentru cele șase unități de învățare ale proiectului. De asemenea, au produs manualul formatorului și rapoartele privind orientările de integrare a VET. Pentru mai multe detalii, vă rugăm să descărcați cea de-a treia prezentare digitală. Accesati
  2.  b)Realizate de ANC:
      1. Metodologia de validare a rezultatelor invatarii MACHINA– realizata de ANC + consultari cu ceilalti parteneri; https://machina.univ-lyon1.fr/wp-content/uploads/2021/11/O2-T1_Validation-Methodology_V3-3.pdf
      2. Realizarea materialului de curs pentru unitatea de invatare 5 – Communicating the merits, challenges and implications of machine learning technology to customers and within own organisation;
      3. Rezultatele învățării ML aferente LU5;
      4. Fisa de descriere a specificatiilor LU5: descriere unitate de invatare, obiective, structura-lectii, rezultatele invatarii;
      5. Completarea ghidului unitatii de invatare LU5: structura, obiective, rezultatele invatarii, planuri de lectii, competente;
      6. Traducerea intregului suport de curs realizat in cadrul proiectului, alcatuit din 6 unitati de invatare pregatite de membrii echipei de proiect din toate tarile participante.
      7. Traducerea celor 2 prezentari digitale cu informatii despre proiect si activitati desfasurate;
      8. Traducere continut site proiect MACHINA – limba romana;
      9. Traducere brosura si poster proiect în limba română;
      10. Realizare filmulet de prezentare a proiectului MACHINA, ca partener in proiect – https://www.youtube.com/watch?v=bs2poWwaCUQ ;
      11. Declarația de susținere pentru recunoașterea rezultatelor învățării MACHINA și a rezultatelor proiectului – https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe114U4hFpBEKNH_oU0u_l95t8HlHGjRdF5TUDLX-rRt-Zl-w/viewform 

Pagina oficială proiect MACHINA – https://machina.univ-lyon1.fr/index.php/ro/home-ro/

Facebook MACHINA – https://www.facebook.com/MACHINA.ml.project