L'évolution des théories de l'apprentissage à l'ère du numérique. L'évolution des théories de l'apprentissage à l'ère du numérique Mohammed Chekour, Mohammed Laafou, Rachid Janati-Idrissi Résumé Les théories de l'apprentissage visent à expliquer le phénomène d'acquisition des connaissances.
Réussir à l'école - De la théorie de l’engagement à la pédagogie de l’engagement. 1 Nous proposons dans ce chapitre une synthèse articulant des réflexions esquissées par ailleurs (cf (...) 1Enseignants et parents tablent volontiers sur l’autorité et sur la sanction pour inciter leurs élèves ou leurs enfants à faire ce qu’ils doivent faire (écouter attentivement une leçon plutôt que bavarder, faire les devoirs plutôt que regarder la télévision, etc.).
Ils tablent également, volontiers, sur l’information et sur la persuasion pour promouvoir les motivations et les comportements scolaires recherchés. 2La sanction (menaces de punition, mais aussi promesses de récompense) présente toutefois un inconvénient majeur : élèves et enfants peuvent faire l’économie de ce qu’ils sont (leur personnalité, leurs valeurs, leurs attitudes, leurs motivations…) pour expliquer leur comportement. Ils disposent d’une raison toute prête : éviter une punition ou obtenir une récompense. Les neurosciences et l39avenir d e l39éducation JLB FUTURIBLES 2018.
L’impact de l’IA sur l’éducation. L’Intelligence Artificielle est de tous les sujets, l’éducation n’y échappe donc évidemment pas. Cela a donné lieu à des essais très manichéens comme la « guerre des intelligences », mais aussi à des rapports prospectifs plus scientifiques. Citons Intelligence Unleashed proposé par le Knowledge Lab de l’UCL (Londres) en 2017 qui nous rappelle que l’IA en éducation a déjà une longue histoire et qui propose de nombreuses pistes pour résoudre un certain nombre de problèmes en éducation.
Citons également le rapport récent d’orientation pour la commission européenne « The Impact of AI on Learning, Teaching, and Education » par Ilkka Tuomi qui reprend des éléments du premier avec une vision plus globale. Premier point sur lequel il convient de s’arrêter, l’IA est à la fois un vecteur de transformation de la société et du travail, donc qui influe sur les objectifs des formations, et un moyen pour faire évoluer les pratiques d’éducation.
Il y a donc, comme d’habitude, quatre facettes : Lignes directrices pour une éthique de l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle en éducation. 246 Sciences et techniques éducatives.
Volume 7 -n° 1/2000 1. Introduction Passer le cap de l’année 2000 nous amène à nous interroger sur les orientations possibles de la recherche en intelligence artificielle (IA) pour les dix prochaines années. Si certains considèrent déjà comme une chance le fait de survivre à l’entrée dans le troisième millénaire, nous préférons l’optimisme -au moins en ce qui concerne notre capacité à débrouiller les problèmes techniques que nous pourrons rencontrer dans le prochain millénaire. Examples of how AI is Transforming Learning and Development. August 16, 2019 - Dom Barnard - 9 min read.
Machine Learning et Big Data : définition et exlications de la combinaison. Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet.
Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants. DOSSIER - L’intelligence artificielle en éducation. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?
Real World Examples Of Today And A Peek Into The Future. An intuitive, high-level framework to understand the technical trends in Artificial Intelligence. I was recently reading this article titled “AI Is About to Learn More Like Humans — with a Little Uncertainty” which I found very interesting because it is tackling a core debate in AI today.
How artificial intelligence will radically transform education. Effect of Artificial Intelligence on Education. Bruno De Lièvre - Le numérique aujourd'hui pour former des adultes de demain. Jrc113226 jrcb4 the impact of artificial intelligence on learning final 2. Alsic 3607. Usages intelligence artificielle 2019 Olivier Ezratty. Ries 5755. Ries 8026. Machine learning : présentation et atouts. Machine learning Avec le machine learning, la grande différence est que, comme pour les modèles statistiques, il s'agit de comprendre la structure des données — d'ajuster des distributions théoriques aux données qui sont bien comprises.
Par conséquent, il y a derrière les modèles statistiques une théorie mathématiquement prouvée, à condition que les données répondent également à des hypothèses fortes. Le machine learning repose sur le fait de pouvoir utiliser des ordinateurs pour rechercher une structure dans les données, même si aucune théorie existante ne permet de se faire une idée de cette structure. Le test d'un modèle de machine learning est une erreur de validation de nouvelles données, et non un test théorique vérifiant une hypothèse nulle. Machine learning et deep learning, comment ça marche ? “Les 10 dernières années ont été sur la construction d’un monde qui est first-mobile.
Au cours des 10 prochaines années, nous allons passer à un monde qui est IA-première.” (Sundar Pichai, PDG de Google, octobre 2016) Machine Learning L'1FO : Fil d'actus transfo numérique, RGPD, IA, SSI, RV, cybersociété... Les frameworks de Machine et de Deep Learning sont très à la mode cet hiver.
Voyons un peu quelles sont les tendances du moment. Tensorflow, de Google (www. tensorflow.org/) semble être le framework le plus utilisé pour créer des réseaux de neurones et s’adonner au Machine Learning. IA, ML & co. Intelligence artificielle, machine learning, deep learning : kézako ? - L:EDigitalab. De Amazon et Facebook à Google et Microsoft, les dirigeants des entreprises technologiques les plus influents du monde mettent en avant leur enthousiasme pour l’intelligence artificielle (IA).
Deep learning, education and the final stage of automation: Educational Philosophy and Theory: Vol 50, No 6-7. Inside a Student’s Hunt for His Own Learning Data. Institutions have access to more student data than ever before—but it's hard to really grasp what that means, since many of the digital tools that colleges use are from third parties or companies that keep their algorithms private. That makes it hard for students, professors or even journalists to get a glimpse inside. That didn’t stop Bryan Short, who was a student at the University of British Columbia in 2016 when he got curious to know what information the learning management system at his university had collected on him and how it was being used.
Les Learning Analytics en question. Merci à L. Massou, P. Moeglin, C. Peltier et N. Roy : leurs ressources, leur écoute et leurs avis ont contribué à l’élaboration de ce texte. Un article de Daniel Peraya repris de la revue Distances et Médiations des Savoirs publiée sous licence CC by sa. What is Learning Analytics? - Society for Learning Analytics Research (SoLAR) LEARNING ANALYTICS is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs, as defined back in 2011 for the first LAK, this general definition still holds true even as the field has grown. GTnum2 Mars 2018 veille 1092299. How AI is transforming e-learning - examples of artificial intelligence in education – Software House That Helps You Innovate - Neoteric.
Massive Open Online Courses (MOOCs) made education accessible to anyone with internet access. As reported by Class Central, in 2018, there were 101 million learners enrolled in MOOCs, with the top platforms being: Coursera with 37 million learners, edX with 18 million, XuetangX with 14 million, Udacity with 10 million, and FutureLearn with 8.7 million. More than 900 universities in the world offer MOOCs courses, including higher education degrees. However, MOOCs are struggling with one major problem: extremely low retention. In 2015, one report on MOOC completion rate stated that only 12.6% of learners completed their courses.
But in March 2019, Financial Times reported that a study by MIT found that online courses had a 96% dropout rate over five years. For example, edX tracks user engagement – how frequently learners watch videos and submit assignments.
Morceaux choisis de The Impact of Artificial Intelligence on Learning. Les Usages de l'intelligence artificielle. EdTech France Le Podcast. EdTech France, c'est le podcast qui met en avant les initiatives des entrepreneurs français qui ont décidé de rendre la technologie utile à l’éducation et à la formation.Je suis Rémy Challe, Directeur Général d'EdTech France, l’association qui fédère les entrepreneurs français de la filière EdTech. A travers cette série d'interviews, mes invités et moi-même allons vous éclairer sur les défis de l’éducation et de la formation à l’ère du numérique, ou comment la technologie et l’innovation pédagogique peuvent enrichir l’expérience de l’apprenant comme celle du formateur.Avec plus de 400 entreprises innovantes, la France est l’un des écosystèmes EdTech les plus dynamiques d’Europe. Learning Experience Platform (LXP): The Definitive Guide [2019]
Discover: Faut-il changer votre LMS pour un LEP-LXP ? — Blog FutursTalents. Alors que la transformation des compétences s’accélère avec la transformation digitale, les LMS ou plateformes de gestion de la formation, ne seraient plus adaptées aux besoins des apprenants d’aujourd’hui. Pensés pour l’administration RH et la cascade de formations réglementaires, ils se révèlent rigides, lourds à gérer et peu très engageants. Sa philosophie ne collerait tout simplement plus aux exigences du XXI siècle. C’est ce qui explique le succès de la nouvelle génération de plateformes d’apprentissage dite « Learning Experience Platform » ou LEP-LXP.