Attività, apprendimento e contenuti

Questa sezione offre un'analisi dettagliata degli elementi fondamentali del sistema di gamification di AWorld Lab: le attività compiute dagli utenti, i contenuti con cui interagiscono e le esperienze di apprendimento che alimentano l'engagement. Per una panoramica architetturale dell'Activity Plugin Layer e del Catalog Layer, si rimanda alla documentazione sull'architettura della piattaforma. Per comprendere come le attività alimentano missioni e ricompense, consultare la documentazione su missioni e progressione.

Attività: azioni digitali tracciabili

Le attività sono gli elementi fondamentali del sistema di gamification di AWorld Lab. Ogni attività rappresenta una Tractable Digital Activity (TDA) — un'azione tracciabile che alimenta le meccaniche di engagement della piattaforma.

Modello di attività e tipologie di origine

Ogni attività nel sistema è definita da un identificativo univoco, un nome e una tipologia di origine che ne determina la modalità di creazione:

Catalog: attività predefinite dal catalogo validato di AWorld Lab, pronte per l'uso immediato. Le attività da catalogo possono essere sincronizzate automaticamente per ricevere aggiornamenti.

Custom: attività definite dal cliente per adattarsi al proprio contesto aziendale e alle interazioni dei propri utenti.

Tutte le attività supportano la configurazione multilingua, consentendo ai clienti di offrire esperienze localizzate su mercati diversi.

Logging delle attività e tracciamento degli esiti

Ogni volta che un utente esegue un'attività, il sistema crea una voce di Activity Log che registra:

Outcome: se l'azione è stata completata con successo o meno.

Value: un valore numerico che rappresenta l'entità dell'azione (predefinito a 1).

Tag: etichette associate per la categorizzazione e il filtraggio.

Timestamp: il momento in cui l'azione è stata completata.

I log delle attività fungono da trigger primario per tutte le meccaniche di gamification a valle. Quando viene creato un log, il sistema di eventi della piattaforma valuta automaticamente missioni, regole di ricompensa e streak — trasformando ogni azione dell'utente in un'opportunità di engagement.

Attività custom e integrazione con eventi di terze parti

Oltre alle attività standard, AWorld Lab consente ai clienti di definire attività custom personalizzate in base alle proprie esigenze specifiche. Il sistema è in grado di tracciare un'ampia varietà di eventi, tra cui:

azioni degli utenti all'interno dei touchpoint digitali del cliente, come la pubblicazione di contenuti o il rilascio di recensioni;

interazioni con dispositivi o piattaforme esterne, come la scansione di codici QR;

qualsiasi altro evento configurabile in grado di attivare dinamiche di gamification.

Le attività custom vengono registrate tramite API attraverso un'integrazione Server-to-Server (S2S), consentendo ai clienti di registrare azioni per conto dei propri utenti da qualsiasi sistema backend.

Learning Path

I Learning Path (LP) sono il modello di contenuto principale di AWorld Lab e offrono esperienze lineari di microlearning che guidano gli utenti attraverso percorsi educativi o di engagement strutturati. I Learning Path sostituiscono il modello di contenuto legacy e offrono una flessibilità e un controllo significativamente superiori.

Struttura e composizione

Ogni Learning Path è definito da:

Titolo e descrizione: metadati che descrivono l'esperienza di apprendimento.

Immagine di copertina: identità visiva del percorso.

Durata stimata: tempo previsto per il completamento, in minuti.

Tipologia di origine: modalità di creazione del contenuto — Catalog (predefinito), AI (generato dal sistema AI di AWorld Lab) o Custom (definito dal cliente).

Elementi del Learning Path

Un Learning Path contiene un elenco ordinato di elementi, che possono essere di diversi tipi:

Slide: contenuti testuali o multimediali per la trasmissione di informazioni.

Quiz: domande interattive per verificare la comprensione.

Learning Group: sotto-sezioni che organizzano elementi correlati tra loro.

Attività: azioni tracciabili integrate nel flusso di apprendimento.

Questa struttura eterogenea consente ai clienti di creare esperienze di apprendimento ricche e variegate, combinando contenuti informativi con valutazioni interattive e attività pratiche.

Assegnazione e visibilità

I Learning Path vengono erogati agli utenti tramite Learning Path Assignment, che controllano quando e come gli utenti accedono ai contenuti:

Visibilità: le assegnazioni possono essere Unlocked (immediatamente accessibili) o Locked (visibili ma non ancora accessibili, in attesa di un trigger di sblocco).

Stati: ogni assegnazione transita attraverso gli stati Pending (prima della data di inizio), Active (all'interno dell'intervallo temporale) ed Ended (dopo la scadenza dell'intervallo temporale).

Intervalli temporali: le assegnazioni supportano configurazioni Permanent (senza data di scadenza), Range (date di inizio e fine specifiche) e Recurring (periodi ricorrenti).

Questo modello abilita scenari quali il rilascio di contenuti secondo una programmazione, il blocco dell'accesso tramite prerequisiti o la creazione di campagne di apprendimento a tempo limitato.

Regole di assegnazione: assegnazione e sblocco automatizzati

AWorld Lab mette a disposizione un potente motore di regole per automatizzare l'erogazione dei Learning Path:

Le regole di assegnazione creano automaticamente assegnazioni quando gli utenti soddisfano condizioni specifiche, distribuendo i Learning Path da un pool configurabile.

Le regole di sblocco modificano la visibilità delle assegnazioni esistenti da Locked a Unlocked quando le condizioni sono soddisfatte — ad esempio, sbloccando un percorso avanzato al completamento di un prerequisito.

Le regole operano in diverse modalità di assegnazione:

Lazy: le assegnazioni vengono create on-demand quando l'utente esplora i contenuti disponibili, se corrisponde alle condizioni della regola.

Event: le assegnazioni vengono attivate in tempo reale dalle azioni dell'utente (come il completamento di un altro Learning Path o l'ottenimento di uno specifico achievement). Combinato con timeframe ricorrenti, consente anche la distribuzione programmata a intervalli predeterminati.

Regole di completamento personalizzate

Ogni Learning Path supporta regole personalizzate che definiscono come vengono valutati il completamento, l'esito e le condizioni di avvio:

Regola di completamento: determina quando il percorso è considerato completato (es. "completa almeno 3 elementi su 5" o "completa tutti gli elementi in ordine").

Regola di esito: determina se il risultato complessivo è un successo o un fallimento (es. "successo se tutti i quiz sono superati").

Regola di avvio: determina quando il percorso è considerato iniziato.

Queste regole utilizzano un linguaggio di espressioni flessibile che consente ai clienti di definire condizioni complesse senza modifiche al codice, adattando la logica di apprendimento alle proprie esigenze specifiche.

Tracciamento dei progressi

Il sistema tiene traccia dei progressi dettagliati di ogni utente su ciascun Learning Path:

Stati di avanzamento: Start, In Progress e Complete.

Esito: Success o Fail, determinato dalla regola di esito configurata.

Tracciamento per singolo elemento: il progresso viene registrato per ogni singolo elemento all'interno del percorso.

Posizione corrente: il sistema memorizza il punto in cui l'utente si è fermato, consentendo una ripresa senza interruzioni.

Learning Group

I Learning Group sono sotto-sezioni all'interno dei Learning Path che organizzano elementi di contenuto correlati tra loro. Funzionano come unità autonome con una propria logica di completamento.

Tipologie di gruppo e composizione

I Learning Group sono disponibili in tre tipologie:

Story: una sequenza narrativa di slide con un quiz finale opzionale — il formato standard di microlearning.

Test: una sequenza focalizzata sulla valutazione, composta principalmente da quiz.

Custom: un formato flessibile che combina qualsiasi mix di tipologie di contenuto.

Ogni gruppo può contenere slide, quiz e altri elementi di contenuto, e supporta le stesse tipologie di origine dei Learning Path: Catalog, AI e Custom.

Regole di completamento e tracciamento dei progressi

I Learning Group dispongono di regole di completamento e di esito indipendenti, valutate separatamente rispetto al Learning Path padre. Questo significa che un gruppo può definire i propri criteri di successo — ad esempio, richiedendo che tutti i quiz siano superati correttamente, anche se il Learning Path complessivo consente il completamento parziale.

Il sistema tiene traccia dei progressi a livello di gruppo e supporta azioni dell'utente come l'aggiunta ai preferiti e la condivisione dei gruppi.

Slide e Quiz

Slide: contenuti testuali e multimediali

Le Slide sono l'unità di contenuto fondamentale per la trasmissione di informazioni. Ogni slide supporta due tipologie di contenuto:

Slide testuali: presentano contenuti scritti per informare, educare o guidare l'utente.

Slide multimediali: mostrano immagini, video o altre risorse multimediali.

Le slide possono essere create dal catalogo (predefinite), generate dall'AI o definite come contenuti custom. Il sistema traccia quando ogni slide viene visualizzata e completata.

Quiz: valutazione interattiva

I Quiz offrono una valutazione interattiva all'interno dei Learning Path e come attività autonome. Ogni quiz consiste in una domanda a scelta singola con una sola risposta corretta, progettata per consolidare l'apprendimento e stimolare l'engagement.

Le caratteristiche principali includono:

Livelli di difficoltà: i quiz possono essere contrassegnati con un livello di difficoltà per esperienze adattive.

Configurazione del posizionamento: i quiz possono essere posizionati contestualmente all'interno dei flussi di apprendimento.

Logging dettagliato: ogni tentativo viene registrato, inclusa la risposta dell'utente, la risposta corretta e l'esito (successo o fallimento).

Contenuti da catalogo, custom e generati dall'AI

AWorld Lab mette a disposizione un ampio catalogo di quiz preconfigurati pronti per l'uso immediato. I clienti possono inoltre creare quiz custom con contenuti personalizzati per il proprio pubblico di riferimento, oppure sfruttare il sistema di generazione di contenuti tramite AI di AWorld Lab per produrre quiz automaticamente in base a temi e obiettivi specifici.

Mobility Assistant

Se AWorld Lab è integrato in un'applicazione mobile, i clienti possono attivare il Mobility Assistant — un modulo specializzato che traccia gli spostamenti sostenibili degli utenti e li trasforma in azioni di gamification.

Mobility Milestones

I Mobility Milestones sono obiettivi giornalieri che premiano gli utenti per le loro scelte di trasporto sostenibile. Il sistema supporta:

Tre metriche: minuti di viaggio sostenibile, chilometri percorsi e CO₂ evitata.

Livelli target multipli: fino a dieci soglie progressive per metrica, che abilitano un riconoscimento graduale — da obiettivi per principianti a sfide avanzate.

Tracciamento per tipo di trasporto: rilevamento delle specifiche modalità di trasporto sostenibile (trasporto pubblico, bicicletta, camminata).

Riscatto dei milestone: i milestone raggiunti possono essere riscattati per attivare ricompense all'interno del sistema di gamification.

Tracciamento della mobilità e metriche di sostenibilità

Il sistema sottostante di tracciamento della mobilità registra i singoli viaggi con dati dettagliati:

Rilevamento del viaggio: identificazione automatica della modalità di trasporto e della durata.

Distanza e percorso: lunghezza del viaggio e tracciato geografico (GeoJSON).

Impatto ambientale: CO₂ emessa e CO₂ evitata rispetto all'uso dell'automobile.

Qualità dei dati: flag integrati per il rilevamento errato, a garanzia dell'accuratezza del tracciamento.

Questi dati alimentano il sistema di gamification più ampio attraverso i log delle attività, contribuendo a missioni, classifiche e accumulo di ricompense.

Modello di origine dei contenuti

Un principio di progettazione trasversale in AWorld Lab è il modello di origine dei contenuti, applicato in modo coerente ad attività, Learning Path, Learning Group, slide e quiz.

Origini: Catalog, Custom e AI

Ogni entità di contenuto supporta fino a tre tipologie di origine:

Catalog: contenuti predefiniti e validati dalla libreria curata di AWorld Lab. Ideale per un deployment rapido.

Custom: contenuti creati dal cliente, personalizzati in base alle proprie esigenze e alla propria identità di marca.

AI: contenuti generati dal sistema AI di AWorld Lab, che consente la creazione rapida di Learning Path, slide e quiz a partire da temi e obiettivi forniti dal cliente.

Sincronizzazione del catalogo

I contenuti provenienti dal catalogo possono essere sincronizzati automaticamente con il catalogo di AWorld Lab, garantendo ai clienti di beneficiare di aggiornamenti, correzioni e miglioramenti senza intervento manuale. I clienti mantengono la possibilità di disabilitare la sincronizzazione e gestire i contenuti in modo indipendente.

Il modello di origine dei contenuti consente ai clienti di iniziare rapidamente con i contenuti del catalogo, accelerare la creazione con l'AI e personalizzare progressivamente l'esperienza — il tutto all'interno dello stesso sistema unificato.

Attività, apprendimento e contenuti

Attività: azioni digitali tracciabili#

Modello di attività e tipologie di origine#

Logging delle attività e tracciamento degli esiti#

Attività custom e integrazione con eventi di terze parti#

Learning Path#

Struttura e composizione#

Elementi del Learning Path#

Assegnazione e visibilità#

Regole di assegnazione: assegnazione e sblocco automatizzati#

Regole di completamento personalizzate#

Tracciamento dei progressi#

Learning Group#

Tipologie di gruppo e composizione#

Regole di completamento e tracciamento dei progressi#

Slide e Quiz#

Slide: contenuti testuali e multimediali#

Quiz: valutazione interattiva#

Contenuti da catalogo, custom e generati dall'AI#

Mobility Assistant#

Mobility Milestones#

Tracciamento della mobilità e metriche di sostenibilità#

Modello di origine dei contenuti#

Origini: Catalog, Custom e AI#

Sincronizzazione del catalogo#