L'Architettura Dati della Qualità (Il Motore di Mappatura) Obiettivo: Dimostrare come il sistema trasforma una norma in un dato estraibile tramite un tracciamento rigoroso (Data Lineage). Visualizzazione (Schema a 4 blocchi): 1. Framework Europeo: Es. Dimensione: Curricolo (Condizione 5) 2. Base Normativa: Es. D.Lgs 65/2017 (Continuità) + D.D. Calabria 19923/2025 (Progettazione) 3. Query Conoscitiva: Es. "Quali traguardi guidano la strutturazione di spazi e tempi?" Estrazione Dato (Fonti): Es. Dato Strutturale (Calendari dal SUAP) + Dato Semantico (Descrizione attività da Progetto Educativo) Slide 4: Acquisizione Automatizzata e Text MiningObiettivo: Spiegare il meccanismo di estrazione nel rispetto del principio di non ridondanza (nessun nuovo onere per gli operatori).Meccanismo: Acquisizione massiva dei dati strutturali dai moduli SUAP (mq, ricettività, titoli, orari). Implementazione di un modulo di analisi documentale per estrarre le informazioni semantiche direttamente dai testi dei documenti pedagogici (Progetto Pedagogico, Carta dei Servizi). Slide 5: Il Format Simil-RAV Pre-compilatoObiettivo: Gestire la valutazione qualitativa e di clima interno.Meccanismo: Ciò che le macchine non possono dedurre (dinamiche relazionali, autovalutazione del gruppo) viene valutato tramite un format ispirato al RAV. Le strutture riceveranno questo modulo già pre-compilato con i dati estratti da SUAP e documenti documentali. Il gruppo dovrà solo validare le informazioni, aggiungere le riflessioni qualitative e definire i nuovi obiettivi di processo. Slide 6: L'Anagrafe Regionale e le Prospettive FutureObiettivo: Mostrare l'impatto sul sistema territoriale.Meccanismo: I dati strutturali e quelli del Simil-RAV alimentano l'Anagrafe Regionale dei Servizi e il Sistema Informativo Regionale. I report aggregati permettono ai Coordinamenti (CPT) di orientare la programmazione, individuare bisogni formativi comuni e garantire equità territoriale
L'Architettura Dati della Qualità (Il Motore di Mappatura)
Obiettivo: Dimostrare come il sistema trasforma una norma in un dato estraibile tramite un tracciamento rigoroso (Data Lineage).
Visualizzazione (Schema a 4 blocchi): 1. Framework Europeo: Es. Dimensione: Curricolo (Condizione 5) 2. Base Normativa: Es. D.Lgs 65/2017 (Continuità) + D.D. Calabria 19923/2025 (Progettazione) 3. Query Conoscitiva: Es. "Quali traguardi guidano la strutturazione di spazi e tempi?"
Estrazione Dato (Fonti): Es. Dato Strutturale (Calendari dal SUAP) + Dato Semantico (Descrizione attività da Progetto Educativo)
Slide 4: Acquisizione Automatizzata e Text MiningObiettivo: Spiegare il meccanismo di estrazione nel rispetto del principio di non ridondanza (nessun nuovo onere per gli operatori).Meccanismo: Acquisizione massiva dei dati strutturali dai moduli SUAP (mq, ricettività, titoli, orari). Implementazione di un modulo di analisi documentale per estrarre le informazioni semantiche direttamente dai testi dei documenti pedagogici (Progetto Pedagogico, Carta dei Servizi).
Slide 5: Il Format Simil-RAV Pre-compilatoObiettivo: Gestire la valutazione qualitativa e di clima interno.Meccanismo: Ciò che le macchine non possono dedurre (dinamiche relazionali, autovalutazione del gruppo) viene valutato tramite un format ispirato al RAV. Le strutture riceveranno questo modulo già pre-compilato con i dati estratti da SUAP e documenti documentali. Il gruppo dovrà solo validare le informazioni, aggiungere le riflessioni qualitative e definire i nuovi obiettivi di processo.
Slide 6: L'Anagrafe Regionale e le Prospettive FutureObiettivo: Mostrare l'impatto sul sistema territoriale.Meccanismo: I dati strutturali e quelli del Simil-RAV alimentano l'Anagrafe Regionale dei Servizi e il Sistema Informativo Regionale. I report aggregati permettono ai Coordinamenti (CPT) di orientare la programmazione, individuare bisogni formativi comuni e garantire equità territoriale
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This project aims to transform regulatory norms into verifiable data through a structured framework, including a comprehensive table. It also focuses on the massive acquisition of SUAP data and employs text mining on educational documents, adhering to the principle of minimizing new requests to operators for efficiency.