Un salmigondis d’applications de l’intelligence artificielle en éducation

Depuis quelques temps, je vois plusieurs plusieurs références dans mon fil Twitter à une présentation produite par ai.business, blogue géré par un entrepreneur qui s’intéresse aux différentes applications de l’intelligence artificielle, dont celles en éducation.  La présentation, accessible sur le site Slideshare, offre un aperçu de 10 cas types d’utilisation de l’IA, agrémenté de quelques exemples de produits ou de services web émergents.  Nous avons déjà fait référence à ces catégories et quelques-uns des outils cités dans la présentation.  Il m’a semblé intéressant de pouvoir les regrouper en une seule liste.

  1. Apprentissage des langues: la reconnaissance vocale sur les appareils mobiles devenant de plus en plus populaire, des services tels que Duolingo, qui permet de faciliter l’apprentissage de nouvelles langues, le deviennent tout autant.  Des aspects intéressants de l’outil vont inclure la possibilité de prédire de façon assez précise les points à améliorer dans l’élocution et de référencer du matériel complémentaire utile à l’apprenant selon son niveau de maîtrise à différentes étapes de son apprentissage.
  2. Gestion du recrutement étudiantPlexuss se positionne comme un outil qui permet à des étudiants prospectifs d’effectuer des visites virtuelles de campus, d’accéder à de l’information sur les services, programmes et bourses disponibles, de comparer les offres de formation de différentes institutions à travers le monde mais également d’assister le personnel administratif dans la gestion des profils des visiteurs et de personnaliser les informations auprès de leurs clientèles.
  3. Systèmes de tutorat intelligent : réfèrent à des systèmes développés pour des besoins spécifiques à des disciplines telles que les sciences et les sciences de la santé, conçus sur mesure pour soutenir l’apprentissage adaptatif et personnalisé.
  4. Applications facilitant la reconnaissance des images : renvoient à la panoplie d’applications mobiles maintenant disponibles au grand public pour facilier l’identification d’objets, l’apprentissage de la lecture, l’assistance auprès d’étudiants ayant un handicap ou une limitation fonctionnelle particulière ou encore pour ajouter un complément au matériel didactique préparé par les enseignants.
  5. Accompagnement éducatif: catégorie assez large qui réfère à une agrégation des différents moyens utilisés pour adapter la formation en fonction de choix effectués par l’apprenant.
  6. Analytiques de l’apprentissage: réfèrent à l’utilisation des données générées par le parcours des étudiants dans leur formation afin de créer des tableaux de bord facilitant le travail des enseignants voulant identifier des étudiants à risque, fournir du matériel complémentaire, pairer les étudiants à des activités adaptées à leur niveau, etc.
  7. Entraîneur personnel: réfère aux outils qui viennent compléter le soutien pouvant être offert par des professionnels des sciences de l’activité physique.
  8. Détection du plagiat: les mégadonnées ouvrent de nouvelles possibilités pour mieux détecter le plagiat dans les productions des étudiants.
  9. Correction assistée des essais: peut aider à automatiser la correction effectuée par les enseignants sur des textes simples, assister l’enseignant à économiser du temps en automatisant partiellement la correction de certaines productions des étudiants.
  10. Assistance à la lecture: pour évaluer le niveau de difficulté de lecture de textes en fonction d’échelles quantitatives et pour adapter le matériel didactique en conséquence.  Pour plus d’information: Better reading levels through machine learning (format PDF, 5 pages).

Source:  10 uses cases – Artificial Intelligence and Machine Learning in Education #AI http://klou.tt/1pbt2gf5owsnq #elearning #edtech #mlearning.

 

Elle court, elle court... la captation de cours
Et si on comptait sur la métacognition plutôt que les styles d'apprentissage?

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