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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Générer un compte rendu de réunion avec ChatGPT
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Partager un document avec Copilot
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi avec ChatGPT
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Résumer les échanges et proposer un créneau de réunion
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Connecter Copilot à une application Tierce
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Créer des règles outlook avec Copilot
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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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Copilot Agents : Le Coach Prompt
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Générer un email automatiquement
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Décrire un agent Copilot
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Qu’est-ce qu’un prompt dans l’IA conversationnelle
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Configurer un agent Copilot
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Utiliser Copilot avec le clic droit
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Modifier et partager un agent Copilot
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Répartir les tâches au sein d'une équipe avec ChatGPT
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Utiliser un agent Copilot
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget
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Traduire une présentation
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Créer une grille d'insights
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Analyser une video
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Rédiger une note de service avec Copilot
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Créer une nouvelle page avec Copilot
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Initier un tableau de suivi avec ChatGPT
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Modifier avec Pages
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Rédiger une note de service avec ChatGPT
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Générer une video
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Générer et manipuler une image
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La base du prompting dans l’IA conversationnelle
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Le mode "Projet"
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Utiliser le volet Copilot
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Partager des requêtes avec son équipe
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Créer un agent Copilot Studio
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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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Accéder à Copilot Studio
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Réécrire avec Copilot
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail avec ChatGPT
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Planifier avec Copilot
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Analyse de l'agent Copilot Studio
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Publier l'agent et le rendre accessible
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Interroger une réunion attachée
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Introduction à Copilot Studio
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La précision de la tâche dans le prompting
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
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Ajouter des notes de présentateur
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Créer un agent pour une équipe
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Les autres Coachs et Agents
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Ajouter des nouvelles actions
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Exploiter du texte
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- Vu 178 fois
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
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- Vu 177 fois
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Gérer les rubriques
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- Vu 176 fois
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L’importance du contexte dans vos demandes
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Créer une premiere action
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Gérer les sources de connaissances
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- Vu 171 fois
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
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Extraire le texte d'une image
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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Améliorer un questionnaire avec Copilot
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Répondre à un email avec Copilot
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
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Découvrir Mistral, l'IA à la Française
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Paramétrer son espace de travail Mistral
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Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
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Explorer les options génératives de Mistral AI
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Mistral au service du codage
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
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Utiliser Mistral IA pour synthétiser des informations en ligne
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Je dois contacter le 17Cyber si je suis victime d’un piratage ?
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Un hacker est forcément un cybercriminel ?
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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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