Vous approfondirez la personnalisation de l'apprentissage avec l'Intelligence Artificielle dans la meilleure université numérique du monde, selon Forbes"

Chaque élève peut avoir des difficultés d'apprentissage différentes, et les éducateurs sont chargés de détecter les signes de ces difficultés. Dans ce contexte, l'Automatisation de l'Apprentissage permet au personnel enseignant de créer plus facilement des plans d'enseignement personnalisés, adaptés aux forces et aux faiblesses de chaque élève. 

À son tour, l'Intelligence Artificielle aide les utilisateurs à améliorer considérablement leurs résultats scolaires et à retenir les connaissances sur une longue période. L'intégration d'agents intelligents dans les plateformes éducatives en est un exemple. Grâce à des outils tels que les chatbots, les étudiants peuvent poser des questions sur le contenu éducatif et obtenir des réponses immédiates et efficaces. Cela permet également aux enseignants de se libérer de certaines tâches et de se concentrer sur d'autres plus importantes.

Face à cette réalité, TECH a lancé un programme pionnier qui se penchera sur l'optimisation des pratiques d'enseignement grâce à l'Intelligence Artificielle. Conçu par des spécialistes du domaine, le programme d'études encouragera la personnalisation de l'apprentissage sur la base des données relatives aux résultats scolaires, avec l'aide d'algorithmes. Dans cette optique, le programme d'études fournira aux experts des stratégies innovantes pour développer divers projets éducatifs, par exemple des jeux pour l'apprentissage.

En même temps, le matériel pédagogique analysera l'application des outils d'Apprentissage Automatique pour la planification de l'éducation. Ainsi, les diplômés les utiliseront pour créer du matériel pédagogique, corriger des examens et générer des enquêtes pour améliorer leurs propositions académiques. 

De plus, la méthodologie de ce programme renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement éducatif 100% en ligne, adapté aux besoins des professionnels occupés qui cherchent à faire progresser leur carrière. Il utilise également le système d'enseignement Relearning, basé sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison de la flexibilité et d'une approche pédagogique solide le rend très accessible.

Vous développerez des enquêtes d'évaluation de la qualité des enseignants afin de tirer profit des commentaires de vos élèves et d'optimiser vos plans d'enseignement"

Ce Certificat avancé en Application des Techniques d’Intelligence Artificielle dans l’Enseignement 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 Application des Techniques d’Intelligence Artificielle dans l’Enseignement
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les 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

Grâce à la méthodologie révolutionnaire Relearning, vous intégrerez toutes les connaissances de manière optimale pour atteindre avec succès les résultats que vous recherchez"

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.

Vous souhaitez enrichir votre prise de décision en matière d'éducation? Parvenez-y grâce aux outils d'Automatisation Intelligente que ce programme vous fournira"

Vous utiliserez l'Analyse des Données pour prévenir et résoudre efficacement les problèmes éducatifs. Inscrivez-vous dès maintenant!"

Ce diplôme universitaire se concentrera sur le développement de projets d'Intelligence Artificielle dans le domaine de l'éducation. À cette fin, le programme d'études fournira aux enseignants les outils d'Apprentissage Automatique les plus avancés, destinés à la prise de décision dans le domaine de l'éducation. Le programme se penchera sur une variété d'algorithmes pour l'analyse prédictive des données, correspondant à la performance académique. Il abordera également en détail la manière dont l'Intelligence Artificielle contribue à des aspects tels que l'évaluation et la personnalisation de l'apprentissage. Il fournira également les clés de l'application de stratégies pédagogiques utiles pour la correction des activités et le développement de matériel pédagogique.

Ce Certificat avancé fusionne l'excellence de l'enseignement avec la révolution technologique de l'Intelligence Artificielle, pour vous permettre de 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. Identification précoce 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 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. Mesure des progrès individuels et ajustements en temps réel à l'aide de Squirrel AI Learning
1.9.3. Techniques de protection des données et de la vie privée dans les systèmes éducatifs avec Google Cloud Security

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 basés sur l’IA
1.10.3. Études de cas sur les failles de sécurité et leur impact sur l'éducation

Module 2. Développement de projets d'Intelligence Artificielle en classe 

2.1. Planification et Conception de Projets d'IA dans l'Éducation avec Algor Education

2.1.1. Premières étapes pour planifier le projet 
2.1.2. Bases de connaissances 
2.1.3. Conception de projets d'IA dans l'Éducation  

2.2. Outils pour le développement de projets éducatifs avec l'IA 

2.2.1. Outils pour le développement de projets éducatifs: TensorFlow Playground
2.2.2. Outils pour les projets éducatifs en Histoire 
2.2.3. Outils pour les projets éducatifs en Mathématiques: Wolfram Alpha
2.2.4. Outils pour les projets éducatifs en Anglais: Grammarly

2.3. Stratégies de mise en œuvre des projets d'IA en classe 

2.3.1. Quand mettre en œuvre un projet d'IA? 
2.3.2. Pourquoi mettre en œuvre un projet d'IA? 
2.3.3. Stratégies à mettre en œuvre  

2.4. Intégration des projets d'IA dans des matières spécifiques 

2.4.1. Mathématiques et IA: Thinkster math
2.4.2. Histoire et IA 
2.4.3. Langues et IA: Deep L
2.4.4. Autres matières: Watson Studio

2.5. Projet 1: Développer des projets éducatifs utilisant l'apprentissage automatique avec Khan Academy

2.5.1. Premiers pas 
2.5.2. Collecte des besoins 
2.5.3. Outils à utiliser 
2.5.4. Définition du projet   

2.6. Projet 2: Intégration de l'IA dans le développement de jeux éducatifs  

2.6.1. Premiers pas 
2.6.2. Collecte des besoins 
2.6.3. Outils à utiliser 
2.6.4. Définition du projet   

2.7. Projet 3: Développement de chatbots éducatifs pour l'aide aux étudiants

2.7.1. Premiers pas 
2.7.2. Collecte des besoins 
2.7.3. Outils à utiliser 
2.7.4. Définition du projet  

2.8. Projet 4: Intégration d'agents intelligents dans les plateformes éducatives avec  Knewton

2.8.1. Premiers pas 
2.8.2. Collecte des besoins 
2.8.3. Outils à utiliser 
2.8.4. Définition du projet 

2.9. Évaluation et Mesure de l'Impact des projets d'IA dans l'ÉRducation avec Qualtrics

2.9.1. Avantages de l'utilisation de l'IA en classe 
2.9.2. Données réelles 
2.9.3. IA en classe  
2.9.4. Statistiques de l'IA dans éducation  

2.10. Analyse et amélioration continue des projets d'IA dans l'Éducation avec Edmodo Insights

2.10.1.  Projets actuels  
2.10.2. Mise en service 
2.10.3.  Ce que l'avenir nous réserve 
2.10.4.  Transformer la Classe 360 

Module 3. Pratique de l'enseignement à l'aide de l'Intelligence Artificielle générative   

3.1. Technologies d'IA générative pour son utilisation dans l'Éducation 

3.1.1. Marché actuel: Artbreeder, Runway ML et DeepDream Generator
3.1.2. Technologies utilisées 
3.1.3. Ce qui est à venir 
3.1.4. L'avenir de la classe 

3.2. Application des outils d'IA générative dans la planification de l'éducation 

3.2.1. Outils de planification: Altitude Learning
3.2.2. Outils et leur application 
3.2.3. Éducation et IA 
3.2.4. Évolution  

3.3. Création de matériel didactique avec l'IA générative en utilisant Story Ai, Pix2PIx et NeouralTalk2

3.3.1. IA et la ses utilisations en classe 
3.3.2. Outils de création de matériel didactique 
3.3.3. Comment travailler avec les outils 
3.3.4. Commandes 

3.4. Développer des tests d'évaluation utilisant l'IA générative avec Quizgecko

3.4.1. IA et ses utilisations dans le développement de tests d’évaluation  
3.4.2. Outils pour le développement de tests d'évaluation  
3.4.3. Comment travailler avec les outils 
3.4.4. Commandes  

3.5. Amélioration du retour d'information et de la communication avec l'IA générative 

3.5.1. L'IA dans la communication 
3.5.2. Application d'outils dans le développement de la communication en classe 
3.5.3. Avantages et inconvénients  

3.6. Correction des activités évaluatives et des tests au moyen de l'IA générative avec Grandscope AI

3.6.1. IA et son utilisation dans la correction des activités et des tests d'évaluation 
3.6.2. Outils pour la correction des activités et des tests d'évaluation  
3.6.3. Comment travailler avec les outils 
3.6.4. Commandes 

3.7. Génération d'enquêtes d'évaluation de la qualité de l'enseignement grâce à l'IA générative 

3.7.1. IA et ses utilisations dans la génération d'enquêtes d'évaluation de la qualité de l'enseignement à l'aide de l'IA  
3.7.2. Outils pour la génération d’enquêtes d’évaluation de la qualité de l’enseignement à l’aide de l’IA 
3.7.3. Comment travailler avec les outils 
3.7.4. Commandes 

3.8. Intégration des Outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques 

3.8.1. Applications de l'IA dans les stratégies pédagogiques 
3.8.2. Utilisations correctes  
3.8.3. Avantages et inconvénients 
3.8.4. Outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques: Gans

3.9. Utilisation de l'IA générative pour la conception universelle pour l'apprentissage 

3.9.1. IA générative, pourquoi maintenant? 
3.9.2. IA dans l'apprentissage 
3.9.3. Avantages et inconvénients 
3.9.4. Applications de l'IA dans l’apprentissage 

3.10. Évaluation de l'efficacité de l'IA générative dans l'Éducation 

3.10.1. Données sur l'efficacité 
3.10.2. Projets 
3.10.3. Objectifs de conception 
3.10.4. Évaluer l'efficacité de l'IA dans l'Éducation

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"