A Recurrent Deep Neural Network Model to measure Sentence Complexity for the Italian Language

Text simplification (TS) is a natural language processing task devoted to the modification of a text in such a way that the grammar and structure of the phrases is greatly simplified, preserving the underlying meaning and information contents. In this paper we give a contribution to the TS field presenting a deep neural network model able to detect the complexity of italian sentences. In particular, the system gives a score to an input text that identifies the confidence level during the decision making process and that could be interpreted as a measure of the sentence complexity. Experiments have been carried out on one public corpus of Italian texts created specifically for the task of TS. We have also provided a comparison of our model with a state of the art method used for the same purpos

Deep learning for knowledge tracing in learning analytics: An overview

Learning Analytics (LA) is a recent research branch that refers to methods for measuring, collecting, analyzing, and reporting learners’ data, in order to better understand and optimize the processes and the environments. Knowledge Tracing (KT) deals with the modeling of the evolution, during the time, of the students’ learning process. Particularly its aim is to predict students’ outcomes in order to avoid failures and to support both students and teachers. Recently, KT has been tackled by exploiting Deep Learning (DL) models and generating a new, ongoing, research line that is known as Deep Knowledge Tracing (DKT). This was made possible by the digitalization process that has simplified the gathering of educational data from many different sources such as online learning platforms, intelligent objects, and mainstream IT-based systems for education. DKT predicts the student’s performances by using the information embedded in the collected data. Moreover, it has been shown to be able to outperform the state-of-the-art models for KT. In this paper, we briefly describe the most promising DL models, by focusing on their prominent contribution in solving the KT task

L’ATTIVITÀ DELL’ORTO BOTANICO DI PALERMO E DELLE STRUTTURE COLLEGATE PER LA CONSERVAZIONE DEGLI ANTICHI FRUTTIFERI DELLA SICILIA

B6 = L’ATTIVITÀ DELL’ORTO BOTANICO DI PALERMO E DELLE STRUTTURE COLLEGATE PER LA CONSERVAZIONE DEGLI ANTICHI FRUTTIFERI DELLA SICILIA P. MARINO1, M. GERACI2, D. CRISÀ2, F. M. RAIMONDO1, R. SCHICCHI1 1Dipartimento di Biologia ambientale e Biodiversità dell’Università, Via Archirafi, 38 - 90123 Palermo. [email protected] 2Ente Parco dei Nebrodi, Piazza Duomo – 98076 Sant’Agata di Militello, Messina L’attività di individuazione, valutazione e raccolta del germoplasma delle specie arboree da frutto di prevalente interesse negli agrosistemi tradizionali della Sicilia, iniziata nel 2005 (Schicchi et al., 2008a; Schicchi et al., 2008b) si protrae ancora oggi attraverso azioni volte alla conservazione ed alla diffusione delle risorse genetiche vegetali a rischio di erosione, tramite l’adesione ad iniziative a carattere pubblico previste dal PSR Sicilia 2007/2013 Reg. CE 1698/2005 Misura 214/2 - Azione A: Preservazione della biodiversità. Al riguardo, l’Orto botanico di Palermo ha promosso tre progetti attivando collaborazioni con Enti di ricerca, Enti locali e territoriali. L’attività, finalizzata alla costituzione di un network regionale per la conservazione e diffusione della biodiversità degli antichi fruttiferi, si articola in più fasi: a) individuazione, raccolta e caratterizzazione di ecotipi e varietà; b) realizzazione di centri, ex situ, per la conservazione, caratterizzazione, propagazione e utilizzazione del germoplasma agrario, in vivo e in vitro; c) allestimento dei campi collezione; d) realizzazione di centri per la produzione di piante madri; e) attività di diffusione sul territorio; f) predisposizione e implementazione di reti e azioni di accompagnamento. Per il raggiungimento dei suddetti obiettivi sono stati presentati e ammessi a finanziamento tre progetti. Il primo progetto (CenBioS), attivato dal Dipartimento di Biologia ambientale e Biodiversità dell’Università di Palermo, prende in considerazione il germoplasma del ciliegio (Prunus avium L.), melo (Malus domestica Bork.), pero (Pyrus communis L.) e fico (Ficus carica L.) a rischio di erosione genetica, di cui si propone la conservazione nell’ambito di due distinti campi collezione e la realizzazione di un campo di piante madri da realizzare rispettivamente a Montagnareale (Messina) e Cammarata (Agrigento). Il secondo progetto (MadBioS), di cui è soggetto proponente il Consorzio Universitario della Provincia di Palermo, prevede la realizzazione di tre distinti campi collezione. Il primo, nell’agro di Pollina (Palermo), ospiterà il germoplasma delle antiche cultivar di frassini da manna afferenti a Fraxinus angustifolia Vahl e Fraxinus ornus L.; il secondo, nel territorio di Isnello, ospiterà le cultivar locali di pero e melo; il terzo, da realizzare presso l’azienda dell’Istituto Professionale per l’Agricoltura e l’Ambiente di Castelbuono (Palermo), riguarda diverse cultivar di albicocco (Prunus armeniaca L.), pesco [Prunus persica (L.) Batsch] e susino (Prunus domestica L.) presenti nell’area delle Madonie. Il terzo progetto, di cui è capofila l’Ente Parco dei Nebrodi, prevede l’implementazione dell’attuale “Banca vivente del germoplasma vegetale dei Nebrodi” attraverso l’allestimento e il potenziamento di campi collezione e di piante madri nella sede di Ucria (Messina) e presso l’Istituto Professionale per l’Agricoltura e l’Ambiente di Caronia (Messina). Tali campi ospiteranno le cultivar tradizionali e antiche dell’area nebroidea di melo, albicocco, pesco, susino e pero. Nel complesso, oltre all’accertamento della corrispondenza varietale e delle condizioni fitosanitarie di oltre 150 etnovarietà, è prevista la caratterizzazione pomologica e genetica e la propagazione delle stesse nel territorio regionale, nell’ambito delle aziende agricole che aderiscono alla Misura 214/2 az. B del PSR. Schicchi R., Marino P. & Raimondo F.M., 2008. Individuazione, valutazione e raccolta del germoplasma delle specie arboree da frutto di prevalente interesse negli agrosistemi tradizionali della Sicilia. Collana Sicilia Foreste, Palermo. Schicchi R., Marino P., Saporito L., Di Noto G. & Raimondo F.M., 2008. Catalogo pomologico degli Antichi fruttiferi di Sicilia. Università di Palermo, Dip. Scienze Botaniche, Palermo

Towards a deep-learning-based methodology for supporting satire detection

This paper describes an approach for supporting automatic satire detection through effective deep learning (DL) architecture that has been shown to be useful for addressing sarcasm/irony detection problems. We both trained and tested the system exploiting articles derived from two important satiric blogs, Lercio and IlFattoQuotidiano, and significant Italian newspapers

Methodology to estimate the minimum number of experiments and key microstructural parameters in macroscopic strength properties evaluation

A novel methodology, based on the theory of fuzzy sets, to obtain materials with pre‐defined sets of strength properties has been analysed from the position of identifying the necessary and sufficient number of experiments needed to predict these macro characteristics and establishing which micro parameters significantly influence the macroscale results. The procedure to estimate, with a user‐defined degree of accuracy, the minimum number of experiments and significant micro parameters has been tested and verified using experimental data, obtained from digital images of material microsections under different heat treatment conditions while analysing strength properties of reinforcing steel. The results confirm the possibility of using the developed methodologies for the performance properties evaluation of materials based on the minimum number of experiments and identification of the key grain‐phase parameters

Framing automatic grading techniques for open-ended questionnaires responses. A short survey

The assessment of students' performances is one of the essential components of teaching activities, and it poses different challenges to teachers and instructors, especially when considering the grading of responses to open-ended questions (i.e., short-answers or essays). Open-ended tasks allow a more in-depth assessment of students' learning levels, but their evaluation and grading are time-consuming and prone to subjective bias. For these reasons, automatic grading techniques have been studied for a long time, focusing mainly on short-answers rather than long essays. Given the growing popularity of Massive Online Open Courses and the shifting from physical to virtual classrooms environments due to the Covid-19 pandemic, the adoption of questionnaires for evaluating learning performances has rapidly increased. Hence, it is of particular interest to analyze the recent effort of researchers in the development of techniques designed to grade students' responses to open-ended questions. In our work, we consider a systematic literature review focusing on automatic grading of open-ended written assignments. The study encompasses 488 articles published from 1984 to 2021 and aims at understanding the research trends and the techniques to tackle essay automatic grading. Lastly, inferences and recommendations are given for future works in the Learning Analytics field