A Survey on Data-Driven Evaluation of Competencies and Capabilities Across Multimedia Environments

The rapid evolution of technology directly impacts the skills and jobs needed in the next decade. Users can, intentionally or unintentionally, develop different skills by creating, interacting with, and consuming the content from online environments and portals where informal learning can emerge. These environments generate large amounts of data; therefore, big data can have a significant impact on education. Moreover, the educational landscape has been shifting from a focus on contents to a focus on competencies and capabilities that will prepare our society for an unknown future during the 21st century. Therefore, the main goal of this literature survey is to examine diverse technology-mediated environments that can generate rich data sets through the users’ interaction and where data can be used to explicitly or implicitly perform a data-driven evaluation of different competencies and capabilities. We thoroughly and comprehensively surveyed the state of the art to identify and analyse digital environments, the data they are producing and the capabilities they can measure and/or develop. Our survey revealed four key multimedia environments that include sites for content sharing & consumption, video games, online learning and social networks that fulfilled our goal. Moreover, different methods were used to measure a large array of diverse capabilities such as expertise, language proficiency and soft skills. Our results prove the potential of the data from diverse digital environments to support the development of lifelong and lifewide 21st-century capabilities for the future society

People Analytics: muito além dos dados

Introdução: este estudo objetiva desenvolver uma revisão sobre o tema People Analytics baseada na literatura da área disponível nas bases de dados Web of Science e Scopus. O conceito foi explorado, assim como estudos que demonstram como utilizá-lo nas organizações, as vantagens e desafios de sua aplicação e a percepção de gestores sobre esta aplicação. Método: a pesquisa foi realizada a partir de artigos disponíveis nas bases de dados acima citadas, publicados a partir do ano de 2005.  Resultados: os resultados mostram que especial atenção deve ser dada a origem dos dados analisados, assim como uma análise correta do material disponível é fundamental para que possa gerar informação e conhecimento que representem valor para as organizações. Conclusão: destaca-se ainda que a capacitação dos profissionais de Recursos Humanos para o uso de dados é enfatizada em diversos artigos que compuseram a análise deste estudo.Introduction: this study aims to develop a review about People Analytics based on the literature in the area available in the Web of Science and Scopus databases. The concept was explored, as well as studies that demonstrate how to use it in organizations, the advantages and challenges of its application and the perception of managers about this application.  Method: the research was carried out based on articles available in the above-mentioned databases, published from 2005 onwards. Results: the results show that special attention should be given to the origin of the analyzed data, as well as a correct analysis of the available material is fundamental in order to generate information and knowledge that represent value for the organizations. Conclusions: it is also important to note that the training of Human Resources professionals in the use of data is emphasized in several articles that composed the analysis reported in this study

Profiling Developers Through the Lens of Technical Debt

Context: Technical Debt needs to be managed to avoid disastrous consequences, and investigating developers' habits concerning technical debt management is invaluable information in software development. Objective: This study aims to characterize how developers manage technical debt based on the code smells they induce and the refactorings they apply. Method: We mined a publicly-available Technical Debt dataset for Git commit information, code smells, coding violations, and refactoring activities for each developer of a selected project. Results: By combining this information, we profile developers to recognize prolific coders, highlight activities that discriminate among developer roles (reviewer, lead, architect), and estimate coding maturity and technical debt tolerance

Web Mining y Text Mining : Enfoques avanzados para analizar el contenido de grandes cantidades de información

A medida que aumenta la cantidad de información contenida y disponible en la web, analizarla, descubrir patrones y conocimiento informativo demanda grandes cantidades de tiempo. Los buscadores y los motores de bases de datos pueden facilitar en parte la tarea de encontrar contenido adecuado, pero en sitios web grandes, donde los resultados de las búsquedas se cuentan por miles o decenas de miles es necesario aplicar enfoques avanzados que permitan relacionar el contenido buscado de algún modo. Este trabajo plantea la aplicación de técnicas de Web Mining y Text Mining para procesar grandes cantidades de información de sitios web de noticias para ofrecer contenido relevante y relacionado a partir de una búsqueda inicial. Una de las técnicas a emplear será el modelado temático, que permitirá por un lado conocer los distintos temas o tópicos que tratan estas noticias y por otro lado, una vez identificados los conjuntos de temas, hallar las diversas interrelaciones entre ellos. Esto permitirá describir y analizar de un modo objetivo la información ofrecida por este tipo de portales. Del mismo modo, este trabajo también plantea el estudio y análisis de sitios web de avisos clasificados, de manera de caracterizar por un lado la oferta de inmuebles y por otro la demanda de perfiles para distintos puestos de trabajo.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Elementos, benefícios e fatores críticos de sucesso na adoção de práticas de Human Resources Analytics

O termo Human Resources Analytics (HR Analytics) surge como uma prática de recursos humanos (RH) voltada para o uso de tecnologias da informação, análise descritiva e preditiva de dados e ferramentas de visualização para gerar insights sobre a dinâmica da força de trabalho, o capital humano, o desempenho individual e de equipe que podem ser usados estrategicamente para otimizar a eficácia, a eficiência e os resultados organizacionais e melhorar a experiência do funcionário. Este estudo teve como objetivo testar a aplicabilidade de um modelo de conceitos em HR Analytics que engloba os fatores críticos de sucesso (FCS) na adoção de práticas de HR Analytics, assim como analisar a implantação destas práticas na perspectiva dos profissionais de recursos humanos no cenário empresarial brasileiro. Para tal, foi realizada uma validação de conteúdo de questionário com especialistas e aplicação de questionário online com profissionais de recursos humanos do Brasil. A amostra final contou com 287 observações válidas de profissionais de RH que possuíam experiência no mercado laboral e com experiências na elaboração, implantação e/ou atuação com HR Analytics, selecionadas pela técnica de bola de neve. Como resultado, quanto aos elementos característicos do HR Analytics observou-se que, na visão dos respondentes, o RH cada vez recorre em nível crescente à utilização de tecnologias digitais para processamento de dados. Além disso, referente aos benefícios da adoção de práticas de HR Analytics, identificou-se que todos os benefícios levantados na literatura que impactam diretamente o negócio foram apontados como menos relevantes em relação aos benefícios ligados a função de RH. Por fim, quanto aos FCS para adoção de práticas de HR Analytics, confirmaram-se os indícios da literatura de que o apoio da alta gestão se configura como principal fator de sucesso para a adoção das práticas de HR Analytics.The term Human Resources Analytics (HR Analytics) has emerged as a human resources (HR) practice focused on using information technology, descriptive and predictive data analytics, and visualization tools to generate insights about workforce dynamics, human capital, individual and team performance that can be used strategically to optimize organizational effectiveness, efficiency, and outcomes and improve the employee experience. This study aimed to test the applicability of a HR Analytics concept model that encompasses the critical success factors (CSFs) in the adoption of HR Analytics practices, as well as to analyze the implementation of these practices from the perspective of human resources professionals in the Brazilian business scenario. To this end, a questionnaire content validation was conducted with experts and an online questionnaire was applied with human resources professionals in Brazil. The final sample included 287 valid observations of HR professionals who had experience in the labor market and with experiences in the development, implementation and/or performance with HR Analytics, selected by the snowball technique. As a result, regarding the characteristic elements of HR Analytics, it was observed that, in the respondents' view, HR is increasingly resorting to the use of digital technologies for data processing. In addition, regarding the benefits of adopting HR Analytics practices, it was found that all the benefits raised in the literature that directly impact the business were pointed out as less relevant in relation to the benefits linked to the HR function. Finally, regarding the CSFs for the adoption of HR Analytics practices, the literature confirmed the evidence that top management support is configured as the main success factor for the adoption of HR Analytics practices

Propuesta de aplicación de nuevos enfoques de análisis de competencias y perfiles profesionales digitales

El objetivo principal de esta tesis es proponer un nuevo enfoque para el análisis de competencias y perfiles profesionales en el ámbito de las tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). La revisión de los métodos de investigación de las contribuciones existentes en el área revela limitaciones y oportunidades de mejora de los resultados del análisis de perfile TIC. Los principales problemas detectados que provocan baja precisión y representatividad en los resultados de análisis de perfiles profesionales son: a) ausencia de terminología y conceptos homogéneos y bien definidos vinculados a modelos o marcos competenciales estándar o ampliamente aceptados, b) limitaciones en la variedad de las fuentes de información y de tamaño y representatividad de los conjuntos de datos para el análisis, c) limitaciones en el diseño y la eficiencia de la recogida de datos, excesivamente basada en métodos manuales y d) análisis excesivamente básico de los datos recogidos con cuestionarios. Por suerte, especialmente en la Unión Europea, el marco de referencia laboral europea ESCO y el estándar EN16234 permiten contar con una terminología homogénea y bien definida en cuanto a competencias, habilidades, conocimientos y actitudes para perfiles profesionales TIC. El modelo Skills Match resultante de un proyecto europeo ofrece una sólida referencia para soft skills. La herramienta OVATE de CEDEFOP permite el análisis de millones de ofertas de trabajo en línea con terminología ESCO y la replicación de la base de datos de ESCO permite consultas sofisticadas de la información de esta clasificación para los perfiles TIC. La aplicación de estas opciones y de otras mejoras metodológicas ha permitido confirmar la mejora de los análisis presentados en tres publicaciones de impacto, con mayor representatividad y tamaño de los datos, una estrecha vinculación a los modelos de referencia existentes y una generación de resultados más sofisticados en forma de marcos competenciales. Gracias a esta confirmación se abre una línea de trabajo para ampliar el alcance y la solidez de los estudios de los perfiles profesionales TIC