Révolution Éducative : Sculpter l'Avenir de l'apprentissage grâce à l'intelligence artificielle Tutoriels
L'impact transformatif de l'intelligence artificielle (IA) dans l'éducation est exploré dans cette vidéo de formation, mettant en lumière des méthodes innovantes de personnalisation des contenus pédagogiques. L'IA s'avère essentielle dans l'adaptation des stratégies d'apprentissage aux besoins uniques de chaque élève, exploitant un éventail diversifié de données, telles que les scores de tests et les interactions en ligne, pour établir des profils d'apprentissage distinctifs et offrir des expériences éducatives sur-mesure. Des plateformes avant-gardistes telles que Knewton, DreamBox, et Smart Sparrow sont présentées comme des modèles pionniers dans l'intégration de l'IA pour sculpter des parcours d'apprentissage dynamiques et réactifs. Le processus de mise en œuvre de l'IA, de la collecte minutieuse des données des élèves à l'alimentation des algorithmes d'IA, tout en priorisant la sécurité et la confidentialité des données, est décortiqué. Le récit se clôture en anticipant une future ère éducative où l'IA et la pédagogie s'entrelacent pour déployer une expérience d'apprentissage personnalisée et technologiquement enrichie, esquissant une nouvelle page dans le domaine éducatif.
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La forme et l'exemple pour un résultat optimal
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Créer un questionnaire de satisfaction
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Initier une étude de marché avec ChatGPT
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Rédiger un descriptif produit avec ChatGPT
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Générer un compte rendu de réunion avec ChatGPT
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Structurer son projet de lancement de produit
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Valorisez votre produit sur les réseaux avec ChatGPT
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Partager un document avec Copilot
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Résumer les échanges et proposer un créneau de réunion
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi avec ChatGPT
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Connecter Copilot à une application Tierce
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Créer des règles outlook avec Copilot
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Générer et manipuler une image dans Word
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Utiliser le Concepteur de narration
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi
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Copilot Agents dans Sharepoint
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Académie Microsoft Copilot
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Générer un email automatiquement
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Copilot Agents : Le Coach Prompt
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Utiliser Copilot avec le clic droit
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Qu’est-ce qu’un prompt dans l’IA conversationnelle
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Décrire un agent Copilot
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Utiliser un agent Copilot
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- Vu 265 fois
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Configurer un agent Copilot
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- Vu 262 fois
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Répartir les tâches au sein d'une équipe avec ChatGPT
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- Vu 261 fois
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget
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Modifier et partager un agent Copilot
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Modifier avec Pages
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Créer une grille d'insights
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Analyser une video
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- Vu 244 fois
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Créer une nouvelle page avec Copilot
- 02:03
- Vu 243 fois
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Rédiger une note de service avec Copilot
- 02:33
- Vu 242 fois
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Traduire une présentation
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- Vu 237 fois
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Générer et manipuler une image
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- Vu 235 fois
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Partager des requêtes avec son équipe
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Le mode "Projet"
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Initier un tableau de suivi avec ChatGPT
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- Vu 223 fois
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Rédiger une note de service avec ChatGPT
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Utiliser le volet Copilot
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La base du prompting dans l’IA conversationnelle
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Générer une video
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- Vu 219 fois
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Installer et accéder à Copilot Studio dans teams
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail
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- Vu 206 fois
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Créer un agent Copilot Studio
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- Vu 205 fois
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Réécrire avec Copilot
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- Vu 197 fois
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Planifier avec Copilot
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Accéder à Copilot Studio
- 01:09
- Vu 193 fois
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail avec ChatGPT
- 02:48
- Vu 192 fois
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Analyse de l'agent Copilot Studio
- 01:38
- Vu 188 fois
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La personnalité et le ton pour un rendu vraisemblable
- 02:18
- Vu 183 fois
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget avec ChatGPT
- 02:40
- Vu 182 fois
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Interroger une réunion attachée
- 01:55
- Vu 182 fois
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Publier l'agent et le rendre accessible
- 01:27
- Vu 180 fois
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La précision de la tâche dans le prompting
- 03:17
- Vu 177 fois
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
- 02:30
- Vu 175 fois
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Introduction à Copilot Studio
- 01:10
- Vu 175 fois
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Les autres Coachs et Agents
- 01:54
- Vu 172 fois
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Ajouter des notes de présentateur
- 01:03
- Vu 172 fois
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Créer un agent pour une équipe
- 02:33
- Vu 169 fois
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Exploiter du texte
- 00:55
- Vu 164 fois
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Ajouter des nouvelles actions
- 01:44
- Vu 162 fois
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Gérer les rubriques
- 01:38
- Vu 160 fois
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
- 01:30
- Vu 159 fois
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Créer une premiere action
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- Vu 158 fois
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L’importance du contexte dans vos demandes
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- Vu 157 fois
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Gérer les sources de connaissances
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- Vu 154 fois
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
- 01:54
- Vu 81 fois
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Extraire le texte d'une image
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- Vu 68 fois
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Répondre à un email avec Copilot
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Améliorer un questionnaire avec Copilot
- 02:36
- Vu 53 fois
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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- Vu 38 fois
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
- 01:52
- Vu 27 fois
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Paramétrer son espace de travail Mistral
- 01:50
- Vu 19 fois
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Découvrir Mistral, l'IA à la Française
- 01:55
- Vu 18 fois
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Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
- 01:40
- Vu 18 fois
-
Explorer les options génératives de Mistral AI
- 01:44
- Vu 16 fois
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Utiliser Mistral IA pour synthétiser des informations en ligne
- 01:17
- Vu 16 fois
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Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
- 02:25
- Vu 15 fois
-
Mistral au service du codage
- 01:20
- Vu 15 fois
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
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- Vu 1 fois
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:22
- Vu 0 fois
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:22
- Vu 0 fois
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:23
- Vu 1 fois
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Premiers pas avec la fonction Patch
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Envoyer un Email avec Power Apps et Outlook
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- Vu 4 fois
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Créer des Filtres Dynamiques avec Formules Nommées
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- Vu 0 fois
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Définir des Règles de Visibilité Centralisées
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Palette de Couleurs Dynamique avec Formules Nommées
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Initiation aux Formules Nommées
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Premiers pas avec les variables
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
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Mistral au service du codage
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Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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Utiliser Mistral IA pour synthétiser des informations en ligne
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Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
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Explorer les options génératives de Mistral AI
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Paramétrer son espace de travail Mistral
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Identifier les leviers et freins au travail
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Pourquoi utiliser Microsoft Lists ?
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Objectifs :
Cette formation vise à explorer comment l'intelligence artificielle (IA) transforme la création de contenus pédagogiques pour répondre aux besoins spécifiques de chaque élève, en mettant l'accent sur la personnalisation de l'éducation.
Chapitres :
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Introduction à l'intelligence artificielle en éducation
Dans cette formation, nous allons découvrir comment l'intelligence artificielle révolutionne la création de contenus pédagogiques. La personnalisation en éducation n'est pas une simple tendance, mais une nécessité. En adaptant le contenu à chaque élève, nous facilitons la compréhension, l'engagement et renforçons la motivation. -
Analyse des données pour une personnalisation efficace
L'intelligence artificielle, avec sa capacité d'analyser d'énormes quantités de données, offre une opportunité unique d'adapter les méthodes pédagogiques à chaque individu. Elle s'appuie sur une vaste gamme de données provenant des élèves, telles que les scores, la rapidité de réponse et les erreurs récurrentes, pour informer et guider son processus de décision. -
Identification des tendances et des besoins des élèves
En étudiant les tendances au fil du temps, l'IA peut déceler si un élève progresse, stagne ou rencontre des difficultés dans certaines matières ou concepts. Les retours, qu'ils soient directement donnés par les élèves ou par leurs instructeurs, sont une mine d'informations. L'IA utilise ces feedbacks pour comprendre les obstacles, les domaines d'intérêt ou même les styles d'apprentissage préférés de l'élève. -
Création de profils d'apprentissage personnalisés
À partir de cette riche mine d'informations, l'IA établit des profils d'apprentissage. Par exemple, si un élève montre une forte aptitude pour les mathématiques mais lutte en histoire, l'IA le détectera et pourrait recommander des ressources supplémentaires en histoire tout en fournissant des ressources plus avancées en mathématiques. -
Exemples de plateformes utilisant l'IA
Knewton est une plateforme avant-gardiste qui intègre l'intelligence artificielle pour révolutionner l'expérience éducative. Son principal atout est sa capacité à ajuster dynamiquement les parcours d'apprentissage des élèves. DreamBox, quant à elle, est une expérience adaptative qui se réinvente à chaque interaction, répondant en temps réel aux actions des élèves. -
L'importance de la collecte de données
L'utilisation de l'IA pour personnaliser l'apprentissage commence par une étape cruciale : la collecte de données sur l'élève. Chaque quiz et chaque examen fournissent des informations précieuses sur ses compétences et ses zones de difficulté. Les retours d'expérience des élèves enrichissent également la base de données. -
Confidentialité et sécurité des données
Tout au long de ce processus, la confidentialité et la sécurité des données des élèves sont notre priorité numéro un. L'IA au service de l'éducation est une alliance entre technologie et humanité, visant à offrir le meilleur à chaque élève. -
Conclusion
Grâce à l'IA, la personnalisation atteint un nouveau niveau. Elle peut anticiper les besoins des élèves et offrir des solutions en temps réel. Cependant, elle dépend fortement de la qualité des données et nécessite toujours une intervention humaine pour garantir l'excellence. Nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère en éducation, combinant technologie et pédagogie pour offrir une expérience d'apprentissage inégalée.
FAQ :
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle en éducation?
L'intelligence artificielle en éducation fait référence à l'utilisation de technologies avancées pour personnaliser l'apprentissage, analyser les performances des élèves et adapter les ressources pédagogiques en fonction des besoins individuels.
Comment l'IA peut-elle améliorer la personnalisation de l'apprentissage?
L'IA peut analyser de grandes quantités de données sur les performances des élèves, identifier leurs forces et faiblesses, et recommander des ressources adaptées à leur style d'apprentissage, ce qui rend l'expérience éducative plus efficace.
Quels outils utilisent l'IA pour personnaliser l'apprentissage?
Des outils comme Knewton, DreamBox et Smart Sparrow utilisent l'IA pour ajuster les parcours d'apprentissage, offrir des défis adaptés et fournir des ressources supplémentaires en fonction des besoins des élèves.
Quels types de données sont collectées pour personnaliser l'apprentissage?
Les données collectées incluent les scores des tests, le temps passé sur les leçons, les ressources consultées, ainsi que les retours d'expérience des élèves et des enseignants.
Quels sont les défis de l'utilisation de l'IA en éducation?
Les défis incluent la nécessité d'une collecte de données de qualité, la protection de la vie privée des élèves et l'importance de l'intervention humaine pour garantir l'excellence pédagogique.
Quelques cas d'usages :
Amélioration des performances en mathématiques
Un enseignant utilise DreamBox pour suivre les progrès de ses élèves en mathématiques. La plateforme identifie les élèves qui maîtrisent rapidement les concepts et leur propose des problèmes plus complexes, tout en offrant des ressources supplémentaires à ceux qui rencontrent des difficultés.
Adaptation des parcours d'apprentissage
Dans une classe, l'enseignant utilise Knewton pour ajuster les modules d'apprentissage en fonction des performances des élèves. Si un élève excelle en sciences mais a des difficultés en histoire, Knewton lui propose des ressources supplémentaires en histoire tout en continuant à stimuler son intérêt pour les sciences.
Engagement des élèves
Smart Sparrow est utilisé pour rendre l'apprentissage plus interactif. Si un élève passe beaucoup de temps sur un module sans progresser, la plateforme ajuste le contenu en introduisant des activités interactives pour raviver son intérêt.
Collecte de données pour l'amélioration continue
Les enseignants collectent des retours d'expérience après chaque leçon pour enrichir la base de données de l'IA. Ces informations aident à mieux comprendre les besoins des élèves et à adapter les méthodes d'enseignement en conséquence.
Glossaire :
Intelligence Artificielle (IA)
Domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, comme l'apprentissage, la compréhension et la prise de décision.
Personnalisation en éducation
Adaptation des méthodes pédagogiques et du contenu d'apprentissage aux besoins spécifiques de chaque élève pour améliorer leur compréhension et engagement.
Feedback
Retour d'information donné par les élèves ou les instructeurs sur le processus d'apprentissage, utilisé pour identifier les obstacles et les domaines d'intérêt.
Knewton
Plateforme d'apprentissage qui utilise l'intelligence artificielle pour ajuster dynamiquement les parcours d'apprentissage des élèves en fonction de leur performance et de leur engagement.
DreamBox
Plateforme d'apprentissage des mathématiques qui s'adapte en temps réel aux actions des élèves, offrant des défis ou des ressources supplémentaires selon leur niveau de compréhension.
Smart Sparrow
Plateforme d'apprentissage qui utilise l'intelligence artificielle pour évaluer la progression des élèves et ajuster le contenu en fonction de leur engagement et de leurs besoins.
Analyses prédictives
Techniques utilisées pour anticiper les besoins futurs des élèves en se basant sur des données historiques et des tendances observées.
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