Découvrez les stratégies d'intervention visant à relever les défis académiques dans la meilleure université numérique au monde selon Forbes"  

De plus en plus des institutions éducatives découvrent les avantages que l'Apprentissage Automatique offre au monde de l'Enseignement. L'un d'entre eux est la personnalisation de l'apprentissage en fonction des besoins individuels des étudiants. Ainsi, les enseignants utilisent les mécanismes propres à l'IA pour créer des parcours pédagogiques adaptatifs. En outre, cette technologie fournit un retour d'information immédiat aux étudiants en identifiant les erreurs et les points à améliorer. Cela permet aux élèves d'apprendre beaucoup plus efficacement en tenant compte de leurs difficultés personnelles.

Dans ce contexte, TECH développe un Certificat qui approfondira la mise en œuvre de l'IA dans le domaine de l'éducation afin de personnaliser les processus éducatifs. Le programme d'études approfondira l'utilisation des techniques de Machine Learning pour interpréter les tendances et les modèles. Dans le même temps, le programme proposera de multiples indicateurs de performance académique basés sur des données éducatives. De cette manière, les enseignants établiront des mesures clés pour évaluer les performances des élèves et identifier les domaines à améliorer. En outre, la formation se concentrera sur les derniers outils d'IA pour prendre des décisions éducatives basées sur des informations précises. Le programme comprendra également l'analyse d'études de cas de prédictions réussies, de sorte que les praticiens seront enrichis par les leçons et les utiliseront dans leurs environnements éducatifs.  

D'autre part, la méthodologie du programme reflétera le besoin de flexibilité et d'adaptation aux exigences professionnelles contemporaines. Avec un format 100% en ligne, il permettra aux diplômés d'avancer dans leur formation sans négliger leurs responsabilités professionnelles. En outre, l'application du système Relearning, basé sur la réitération des concepts clés, garantit une compréhension profonde et durable. Cette approche pédagogique renforce la capacité des professionnels à appliquer efficacement les connaissances acquises dans leur pratique quotidienne. Par ailleurs, la seule chose dont les étudiants auront besoin pour suivre ce parcours académique sera un appareil avec un accès à Internet.

Vous tirerez le meilleur parti du feedback pour optimiser votre processus d'enseignement"

Ce Certificat en Personnalisation de l'Éducation par l'Intelligence Artificielle contient le programme éducatif 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'IA
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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 mettrez en œuvre des techniques innovantes de protection des données pour garantir la confidentialité des systèmes éducatifs"

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

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 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.

Vous utiliserez les Algorithmes de Classification et de Régression les plus avancés pour prédire les tendances éducatives”

Grâce au système Relearning utilisé par TECH, vous réduirez les longues heures d'étude et de mémorisation”  

Ce Certificat fournira aux diplômés une solide compréhension de la Personnalisation de l'Éducation par l'IA. À cette fin, le programme d'études se penchera sur l'identification, l'extraction, la préparation et l'évaluation des données éducatives. De cette façon, les professionnels mettront en œuvre des améliorations continues dans la salle de classe, en assurant un enseignement basé sur la plus haute qualité. Dans cette optique, le programme proposera de nombreux outils d'Apprentissage Automatique permettant aux enseignants de prendre des décisions plus éclairées en matière d'éducation. De même, le matériel académique approfondira l'application de l'Analyse des Données afin de prévenir et de résoudre rapidement les problèmes éducatifs.

Un diplôme universitaire qui combine l'excellence de l'enseignement avec la révolution technologique de l'Apprentissage Automatique, pour vous placer à l'avant-garde 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 la recherche éducative

1.2. Analyse et évaluation des données éducatives avec l'IA pour l'amélioration continue en classe

1.2.1. Mise en œuvre de TensorFlow dans l'interprétation des tendances et des modèles éducatifs au moyen de techniques d'apprentissage automatique
1.2.2. Évaluation de l'impact des stratégies pédagogiques par l'analyse des données
1.2.3. Application de Trinka dans l'intégration du feedback basé sur l'IA pour l'optimisation du processus d'enseignement

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

1.3.1. Établissement de mesures clés pour évaluer les performances des étudiants
1.3.2. Comparer les indicateurs afin d'identifier les domaines à améliorer
1.3.3. Corrélation entre les indicateurs académiques et les facteurs externes à l'aide de l'IA

1.4. Outils d'IA pour la prise de décision et le suivi en matière d'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'affectation des ressources éducatives
1.4.3. Optimiser les Processus Éducatifs par l'Analyse Prédictive avec Orange Data Mining 

1.5. Technologies et algorithmes d'IA pour l'analyse prédictive des données de performance académique

1.5.1. Principes fondamentaux de la modélisation prédictive dans l'éducation
1.5.2. Utilisation d'algorithmes de classification et de régression pour prédire les tendances éducatives
1.5.3. Études de cas de prévisions 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. Identification anticipée des risques scolaires grâce à l'analyse prédictive
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 DataRobot AI dans le domaine de l'éducation

1.7. Diagnostic personnalisé des difficultés d'apprentissage à partir de l'analyse de données avec 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 pédagogique individualisés
1.7.3. Études de cas de diagnostics améliorés par l'IA

1.8. Analyse des données et application de l'IA pour l'identification des besoins

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

1.9. Personnalisation de l'apprentissage grâce à l'IA sur la base de l'analyse des données relatives aux résultats scolaires

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 avec Squirrel AI Learning

1.10. Sécurité et respect 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

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