Notre investissement dans la R&D

Mandarine Academy a fourni à plus d'un demi-million d'utilisateurs un contenu éducatif pour améliorer leurs compétences. Cependant, servir un grand nombre d'utilisateurs ne peut pas être fait individuellement, il est nécessaire de comprendre les goûts et les intérêts des utilisateurs.

Comprendre les schémas de communication entre les humains et les machines (texte, parole, vidéo, etc.) est essentiel pour trouver le meilleur moyen de fournir des informations tout en conservant les aspects sociaux et émotionnels de l'apprentissage.

Évaluer le résultat du visionnage de vidéos d'apprentissage est une tâche difficile, surtout lorsqu'elle est effectuée en ligne. Pour cette raison, Mandarine travaille sur l'amélioration des métriques d'évaluation chargées de mesurer le gain d'apprentissage, la pertinence du contenu et la satisfaction globale de l'expérience d'apprentissage au sein d'une plateforme d'apprentissage en ligne.

Mesurer l'efficacité d'un algorithme de recommandation est crucial. Dans les systèmes en ligne, les interactions de l'utilisateur avec les recommandations présentées sont mesurées pour tester l'efficacité du système. Les méthodes hors ligne, cependant, tirent parti des ensembles de données historiques (par exemple, les évaluations) pour fournir des mesures telles que la précision. Les mesures prédictives abordent le sujet de la proximité des évaluations des systèmes de recommandation par rapport aux évaluations des utilisateurs. Les deux techniques d'évaluation sont utilisées dans divers produits Mandarine Academy.

Capturer les changements de comportement/de goût/d'apprentissage des utilisateurs nous permet de tenir compte de ces changements dans nos modèles. En utilisant les interactions des utilisateurs dans différents états pour créer des expériences engageantes et personnalisées pour nos utilisateurs, nous adaptons nos modèles basés sur l'intelligence artificielle.

Ce domaine touche tous les aspects des projets de Mandarine Academy. En commençant par les plateformes d'apprentissage en ligne (avec recommandations, recherche, classification des utilisateurs, etc.) jusqu'à la planification logistique (avec Mandarine Planner) chargée de trouver des solutions dans des environnements complexes. L'intelligence artificielle est intégrée dans de plus en plus d'outils utilisés dans les services Mandarine Academy, pour améliorer le développement des solutions proposées et offrir une meilleure expérience aux utilisateurs.

La recherche et les recommandations se concentrent sur l'identification des besoins des utilisateurs. Comprendre à la fois les utilisateurs avancés et normaux peut influencer, par exemple, les résultats personnalisés et fournir une analyse des tendances de recherche.

L'établissement des emplois du temps est l'une des tâches les plus fastidieuses et chronophages pour toute organisation, et il a par conséquent reçu une attention considérable au cours de plusieurs décennies. Les institutions et les universités disposent d'environnements et de lieux de travail différents, ce qui implique diverses contraintes et cas réels à résoudre. Au fil des années, les chercheurs ont essayé de proposer différentes méthodes et procédures de résolution pour faire face à la difficulté croissante de ces problèmes.