La méthodologie 100% en ligne de TECH vous permettra d'actualiser vos connaissances sans interrompre votre travail professionnel" 

De plus en plus d'établissements d'enseignement réalisent les avantages de l'Apprentissage Automatique pour le traitement des données académiques. Il s'agit notamment de la détection d'activités suspectes, qui pourraient indiquer une éventuelle violation de la vie privée. À son tour, ce mécanisme favorise l'authentification biométrique, telle que la reconnaissance faciale ou des empreintes digitales, afin de garantir que seules les personnes autorisées ont accès à l'information. De même, l'Intelligence Artificielle (IA) permet de gérer efficacement le cryptage des faits enregistrés.

En ce sens, TECH a conçu un programme innovant qui fournira les clés pour mettre en œuvre des protocoles sécurisés dans le traitement des données éducatives, grâce à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle.  En même temps, le programme se penchera sur les mécanismes les plus efficaces pour l'étude prédictive des données de performance académique. 

En outre, les étudiants analyseront des données qui contribueront à la fois à la prévention et à la résolution des problèmes éducatifs. En outre, la formation fournira aux diplômés les clés pour élaborer des diagnostics personnalisés des difficultés d'apprentissage. 

D'autre part, le diplôme universitaire sera basé sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, un système d'apprentissage dont TECH est la pionnière, qui consiste à réitérer les aspects clés du programme d'études afin qu'ils restent dans l'esprit. Ainsi, la formation peut être planifiée sur une base individuelle, puisqu'il n'y a pas d'horaires fixes ou de programmes d'évaluation. La seule chose dont les apprenants auront besoin est un appareil électronique avec accès à internet, tel qu'un téléphone portable, une tablette ou un ordinateur. 

De même, le Campus Virtuel sera disponible 24 heures sur 24 et offrira aux utilisateurs la possibilité de télécharger du matériel pédagogique pour le consulter ultérieurement. Ils pourront également accéder à une bibliothèque remplie de ressources multimédias, y compris des résumés interactifs et des infographies, le tout pour renforcer leurs connaissances de manière dynamique. 

Vous maîtriserez les algorithmes d'Apprentissage Automatique les plus modernes pour obtenir des données sur les performances académiques” 

Ce Certificat en Personnalisation de l'Éducation par l'Intelligence Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Personnalisation de l'Éducation par l'Intelligence Artificielle 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet 

Vous utiliserez les applications les plus sophistiquées pour détecter les besoins éducatifs particuliers de vos élèves” 

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés de référence et d'universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

La formation comprendra des études de cas et des exercices en situation réelle afin d'intégrer le développement du programme dans la pratique quotidienne de l'enseignement"

Le Relearning vous permettra d'apprendre avec moins d'efforts et plus de performance, en vous impliquant davantage dans votre spécialisation professionnelle"

Ce diplôme universitaire permettra aux professionnels d'acquérir une connaissance approfondie de la Personnalisation de l'Éducation par l'Intelligence Artificielle. Conçu par un corps professoral expérimenté, le programme d'études se penchera sur l'identification, l'extraction, la préparation et l'évaluation des données éducatives. Ainsi, les diplômés appliqueront des améliorations continues dans la salle de classe, garantissant un enseignement basé sur l'excellence. Dans le même ordre d'idées, le programme fournira une gamme d'outils d'Apprentissage Automatique, qui permettront de prendre des décisions plus éclairées en matière d'éducation. Enfin, le programme se penchera sur l'application de l'Analyse des Données pour prévenir et résoudre rapidement les problèmes éducatifs. 

Ce Certificat fusionne l'excellence de l'enseignement avec la révolution technologique de l'Intelligence Artificielle, afin que vous puissiez rester à la pointe de l'éducation” 

Module 1. Analyse des données et application des techniques d'IA pour la personnalisation de l'enseignement

1.1. Identification, extraction et préparation des données éducatives 

1.1.1. Application de H2O.ai dans la collecte et la sélection de données pertinentes dans les environnements éducatifs 
1.1.2. Techniques de nettoyage et de normalisation des données pour l'analyse pédagogique 
1.1.3. Importance de l'intégrité et de la qualité des données dans les recherches éducatives 

1.2. Analyse et évaluation des données éducatives à l'aide de l'IA pour l’amélioration continue dans la salle de classe 

1.2.1. Mise en œuvre de TensorFlow dans l'interprétation des tendances et des modèles éducatifs à l'aide de techniques de machine learning
1.2.2. Évaluation de l'impact des stratégies pédagogiques par l'analyse des données 
1.2.3. Application de Trinka dans l'intégration d'un retour d'information basé sur l'IA pour l'optimisation du processus d'enseignement

1.3. Définition d'indicateurs de performance académique à partir de données éducatives 

1.3.1. Établissement de paramètres clés pour évaluer les performances des élèves 
1.3.2. Analyse comparative des indicateurs pour identifier les domaines à améliorer 
1.3.3. Corrélation entre les indicateurs académiques et les facteurs externes grâce à l'IA 

1.4. Outils d'IA pour le contrôle et la prise de décision dans l'éducation 

1.4.1. Systèmes d'aide à la décision basés sur tome.ai pour les administrateurs de l'éducation 
1.4.2. Utilisation de Trello pour la planification et l'allocation des ressources éducatives
1.4.3. Optimisation des Processus Éducatifs Par l'Analyse Prédictive avec Orange Data Mining 

1.5. Technologies et algorithmes d'IA pour l'analyse prédictive des données sur les performances académiques 

1.5.1. Fondements de modèles prédictifs dans l’éducation 
1.5.2. Utilisation d'algorithmes de classification et de régression pour prédire les tendances de l'éducation 
1.5.3. Études de cas de prédictions réussies dans le domaine de l'éducation 

1.6. Application de l'analyse des données avec l'IA pour la prévention et la résolution des problèmes éducatifs 

1.6.1. Évaluation de l'impact des solutions basées sur DataRobot AI dans l'éducation 
1.6.2. Stratégies d'intervention fondées sur des données pour relever les défis éducatifs 
1.6.3. Évaluation de l'impact des solutions basées sur l’IA dans l'éducation 

1.7. Diagnostic personnalisé des difficultés d'apprentissage à partir de l'analyse des données de l'IA 

1.7.1. Techniques d'IA pour l'identification des styles et des difficultés d'apprentissage avec IBM Watson Education
1.7.2. Intégration de l'analyse des données dans les plans de soutien à l'éducation individualisés 
1.7.3. Études de cas de diagnostics améliorés par l'utilisation de l'IA 

1.8. Analyse des données et application d'IA pour l'identification des besoins éducatifs particuliers 

1.8.1. Approches de l'IA pour la détection des besoins éducatifs particuliers avec Gooroo 
1.8.2. Personnalisation des stratégies d'enseignement basée sur l'analyse des données 
1.8.3. Évaluation de l'impact de l'IA sur l'inclusion éducative 

1.9. Personnalisation de l'apprentissage avec l'IA à partir de l'analyse des données de performance académique 

1.9.1. Création de parcours d'apprentissage adaptatifs à l'aide de Smart Sparrow
1.9.2. Mise en œuvre de systèmes de recommandation pour les ressources éducatives 
1.9.3. Mesure des progrès individuels et ajustements en temps réel à l'aide de Squirrel AI Learning 

1.10. Sécurité et protection de la vie privée dans le traitement des données éducatives 

1.10.1. Principes éthiques et juridiques dans la gestion des données éducatives 
1.10.2. Techniques de protection des données et de la vie privée dans les systèmes éducatifs avec Google Cloud Security
1.10.3. Études de cas sur les failles de sécurité et leur impact sur l'éducation   

L'importance actuelle de la Personnalisation de l'Éducation fait de ce programme une valeur sûre, surtout sur un marché en pleine croissance et plein de possibilités”