Il progetto "AI&F- Artificial intelligence & feedback for effective learning" mira a fornire un metodo, un'interfaccia intuitiva e tutorial correlati per utilizzare framework di machine learning open source gratuiti per fornire feedback di qualità rivolti a  grandi gruppi di studenti. L’obiettivo generale è quello di costruire un sistema in grado di supportare un apprendimento efficace e in ogni caso sostenibile. Il progetto intende quindi utilizzare la tecnologia per catturare aspetti e identificare somiglianze che un agente umano potrebbe non notare.

Il progetto, basato su dati documentali e sul campo, fornirà strumenti per l'utilizzo dei framework gratuiti Open Source Machine Learning da parte di insegnanti e studenti. La fase di progettazione e sviluppo consentirà alle università di condurre progetti pilota in contesti reali per testare il funzionamento, l'affidabilità, la pertinenza percepita e l'utilità ai fini dell'apprendimento da parte di insegnanti e studenti. Inoltre, i dati raccolti consentiranno di

a) affinare il modello di utilizzo del software a fini di feedback; 

b) validare gli aspetti e i processi che hanno portato ad un apprendimento efficace e di successo; 

c) identificare le potenzialità di sviluppo e gli elementi connessi che potrebbero emergere durante l'implementazione nel tempo. Poiché il software verrà utilizzato in diversi ambiti disciplinari, le variabili relative ad aspetti, sfaccettature e attributi contestuali saranno oggetto di analisi.

I progressi scientifici includono una maggiore capacità nel processo di insegnamento e apprendimento di utilizzare il feedback per un apprendimento efficace anche in docenti con corsi di grandi dimensioni; i progressi tecnologici sono legati a una maggiore comprensione delle interazioni uomo-macchina e alla disponibilità di strumenti e procedure convalidati per utilizzarli nel lavoro quotidiano.