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Plan de negocio para la implementación de una plataforma de educación musical online / Business plan for the implementation of an online musical education plataformAwa Bravo, Jorge Eduardo, Palomino Lescano, Martín Alejandro 07 December 2021 (has links)
Bemol 51 será una plataforma digital de educación musical dirigido a personas con interés en aprender temas relacionados a la música desde cero. Los usuarios podrán acceder a los cursos a través del aula virtual, la cual albergará todo el material relacionado como videos grabados interactivos, ejercicios interactivos y material. De esta manera, el alumno, de acuerdo con su disponibilidad de tiempo, podrá llevar las clases a su propio ritmo. Los cursos serán grabados por profesionales con amplia experiencia en la materia a dictar. En el presente proyecto de negocio, se hace un análisis para tener conocimiento de los intereses y las preferencias de los clientes con relación a los cursos que tienen mayor demanda en el mercado. Además, acorde a los resultados de los análisis, se proponen estrategias de marketing digital, las cuales serán elaboradas de la mano con uno de los aliados, en este caso, una agencia de marketing, para dar a conocer los servicios de la empresa, atraer al público objetivo y, por ende, logren adquirir el curso. Por otro lado, se muestran los procesos y funcionamientos como el plan de operaciones, diseño de procesos, diseño arquitectónico y desarrollo del contenido de la plataforma. Asimismo, se muestran las proyecciones económicas, tanto de la inversión necesaria y las posibles ganancias y/o pérdidas. / Bemol51 will be a digital music education platform aimed at people with an interest in learning music-related topics from scratch. Users will be able to access the courses through the virtual classroom, where users will find all the related material such as interactive recorded videos, interactive activities and materials. In this way, the student, according to the availability of his time, will be able to take the classes at his own pace. The courses will be recorded by professionals with extensive experience in the subject to be taught. In this business project, an analysis is made to gain knowledge of the interests and preferences of clients in relation to the courses that are most in demand in the market. In addition, according to the results of the analysis, digital marketing strategies are proposed, which will be developed hand in hand with one of the allies, a marketing agency, to publicize the company's services, attract to the target audience and, therefore, potential clients could acquire the course. On the other hand, the processes and functions such as the operations plan, process design, architectural design and development of the content of the platform are shown. Likewise, the economic projections are shown, both of the necessary investment and the possible gains and / or losses. / Trabajo de Suficiencia Profesional
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Formação de grupos em MOOCs utilizando Particle Swarm Optimization / Forming of groups in MOOCs using Particle Swarm OptimizationUllmann, Matheus Rudolfo Diedrich 26 February 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The MassiveOpenOnlineCourses(MOOCs)areonlinecourseswithopenenrollment
that involvingahugeamountofstudentsfromdifferentlocations,withdifferentback-
grounds andinterests.Thelargenumberofstudentsimpliesahugeandunmanageable
number ofinteractions.Thisfact,alongwiththedifferentinterestsofstudents,resulting
in low-qualityinteractions.Duetothelargenumberofstudents,alsobecomesunviable
composition manuallylearninggroups.DuetothesecharacteristicspresentinMOOCs,
a methodforforminggroupswasdevelopedinthiswork,asanattempttoattendthedi-
chotomy existsbetweenthecollective,whichinvolvestheformationofanonlinelearning
community onamassivescale,andindividual,withdifferentinterests,priorknowledge
and expectationsanddifferentleadershipprofiles.Fortheformationofgroups,anadapta-
tion ofParticleSwarmOptimizationalgorithmwasproposedbasedonthreecriteria,kno-
wledge level,interestsandleadershipprofiles,formingthengroupswithdifferentlevels
of knowledge,similarinterestsanddistributedleadership,providingbetterinteractionand
knowledgeconstruction.Werecreatedtwovariationsoftheproblem,withfivestudents
and theothersix.Basedoncomputationaltests,thealgorithmdemonstratedthatableto
attend thegroupingcriteriainasatisfactorycomputingtimeandismoreefficientthanthe
model randomgroupsformation.Thetestsalsodemonstratedthatthealgorithmisrobust
taking intoaccountthevariousdatasetsanditerationsvariations.Toevaluatethequality
of interactionsandknowledgebuildingingroupsformedbythemethod,Acasestudy
wasconducted;andfortheanalysisofthecollecteddiscourses,itwastakenasthebasis
twomodelsofdiscourseanalysisfoundintheliterature.Theresultsofthecasestudy
demonstrated thatthegroupsformedbytheproposedmethodachievedthebestresultsin
the interactionsandknowledgeconstruction,whencomparedwithgroupsthatdonotuse
it. / Os Massive OpenOnlineCourses (MOOCs) sãocursos online com inscriçõesabertas
que envolvemumaenormequantidadedeestudantesdediferenteslocalidades,comdife-
rentes backgrounds e interesses.Ograndenúmerodealunosimplicaemumaenormee
não gerenciávelquantidadedeinterações.Estefato,juntamentecomosinteressesdife-
rentes dosalunos,resultaeminteraçõesdebaixaqualidade.Devidoàgrandequantidade
de alunos,tambémtorna-seinviávelacomposiçãodegruposdeaprendizagemdeforma
manual. DevidoàessascaracterísticaspresentesnosMOOCs,ummétodoparaformação
de gruposfoidesenvolvidonestetrabalho,comoumatentativaparaatenderadicoto-
mia queexisteentreocoletivo,queenvolveaformaçãodeumacomunidade online de
aprendizagem emumaescalamaciça,eoindividual,comdiferentesinteresses,conhe-
cimentos prévioseexpectativasecomdiferentesperfisdeliderança.Paraaformação
dos grupos,umaadaptaçãodoalgoritmo ParticleSwarmOptimization foi propostacom
base emtrêscritérios,níveldeconhecimento,interesseseperfisdeliderança,formando
então gruposcomníveisdeconhecimentodiferentes,interessessemelhanteseliderança
distribuída,proporcionandoumamelhorinteraçãoeconstruçãodeconhecimento.Foram
criadas duasvariaçõesdoproblema,umacomcincoalunoseoutracomseis.Combase
em testescomputacionais,oalgoritmodemonstrouqueconsegueatenderoscritériosde
agrupamento emumtempodecomputaçãosatisfatórioeémaiseficientequeomodelode
formação degruposaleatório.Ostestesdemonstraramtambémqueoalgoritmoérobusto
levandoemcontaosvariadosconjuntosdedadosevariaçõesdeiterações.Paraavaliara
qualidade dasinteraçõeseaconstruçãodeconhecimentonosgruposformadospelomé-
todo, umestudodecasofoirealizado;eparaaanálisedosdiscursoscoletados,tomou-se
como basedoismodelosdeanálisedediscursopresentesnaliteratura.Oresultadodo
estudo decasodemonstrouqueosgruposformadospelométodopropostoobtiveramos
melhores resultadosnasinteraçõeseconstruçãodoconhecimento,quandocomparados
com osgruposquenãooutilizaram.
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