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Esta reunión de Open edX destacará tres presentaciones que cubrirán análisis de datos, extensiones de plataforma y métodos para aprovechar la IA para simplificar el proceso de creación de contenido.
La primera presentación estará a cargo del Indian Institute of Management Bangalore, quien presentará una descripción detallada de su experiencia en análisis de datos utilizando Panorama Analytics dentro de sus programas profesionales en la plataforma Open edX. Esta presentación llevará a los asistentes a través del recorrido de la institución, desde la implementación inicial de herramientas de análisis hasta la extracción de conocimientos valiosos y procesables que han potenciado significativamente sus procesos de mejora basados en datos. Al compartir sus hallazgos integrales, el equipo pretende resaltar el impacto del análisis de datos detallado en la mejora de la calidad de la educación en línea, mostrando las formas en que los datos pueden informar decisiones estratégicas y fomentar un entorno de aprendizaje y desarrollo continuo.
La segunda presentación estará a cargo de Shahidh K Muhammad, cofundador de Blend-ed y uno de los ingenieros fundadores de Hasura, quien compartirá ideas sobre la integración del motor GraphQL de código abierto de Hasura con la plataforma Open edX, destacando su versatilidad. y beneficios para Micro Frontends (MFE) y otros esfuerzos de desarrollo. Shahidh demostrará cómo Hasura puede crear y distribuir API y aplicaciones muy rápido. Los asistentes pueden anticipar una inmersión profunda en cómo se pueden usar las capacidades de Hasura para ampliar el conjunto de características de la plataforma Open edX al exponer la base de datos a través de una API GraphQL o REST segura a través de la configuración.
La tercera presentación estará a cargo de Amir Tadrisi, fundador de Cubite Technologies. Están trabajando en un proyecto de IA para desarrollar una aplicación RAG para integrarla con la plataforma Open edX para la creación de contenido. El POC está construido sobre ollama, https://www.gradio.app/ y https://www.trychroma.com/ y cadena larga. La idea detrás de este trabajo es mejorar la creación de contenido para instructores que utilizan LLM. ¿Como funciona? Puede utilizar cualquier contenido en línea o fuera de línea, pasarlo al modelo e indicar qué tipo de contenido de aprendizaje desea crear a partir de él y el modelo proporciona los resultados. La diferencia entre esta implementación y herramientas como ChatGPT es que este modelo solo utiliza el contenido proporcionado para la creación de contenido. Se pueden utilizar varios modelos para diferentes propósitos, por ejemplo Llama para codificar contenido y Mistral para otro contenido.
Esperamos verte allí!