TECH vous propose une méthodologie 100 % en ligne, basée sur le libre accès au contenu et l'enseignement personnalisé"

La Réalité Augmentée peut être appliquée dans les environnements éducatifs pour enrichir l'expérience d'apprentissage des étudiants. Par exemple, cet outil offre aux étudiants des essais d'apprentissage totalement immersifs, leur permettant d'explorer des situations qui seraient autrement inaccessibles. Les apprenants peuvent ainsi interagir avec le contenu et participer plus activement au processus d'enseignement. Cela permet d'améliorer la rétention des informations et la compréhension de concepts complexes. 
Dans ce contexte, TECH lance un Certificat avancé qui se concentrera sur l'IA en tant que support pédagogique et ressource pour l'apprentissage interactif. Le programme d'études 

se penchera sur l'utilisation des technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle, visant à contrôler la participation et le bien-être des étudiants. Dans le même temps, le programme d'études approfondira l'intégration de propositions dans des matières spécifiques telles que les Mathématiques, les Langues et l'Histoire. De cette manière, les éducateurs disposeront de ressources innovantes qui amélioreront leurs pratiques d'enseignement et offriront des processus d'apprentissage dynamiques. Le programme mettra également l'accent sur les défis liés à la protection de la confidentialité et de la privacité des données des étudiants.

Tout cela sera présenté à travers un recueil informatif à fort impact, enrichi de matériel audiovisuel, de lectures complémentaires et d'exercices pratiques développés avec la méthodologie Relearning. De cette manière, les professionnels seront confrontés à des cas réels et à des simulations qui leur permettront de tester leurs nouvelles connaissances, 

tout en apprenant les exigences du domaine professionnel.  De plus, le programme est 100% en ligne, facilement accessible à partir de n'importe quel appareil disposant d'une connexion internet et sans horaires préétablis. Il est donc plus facile pour les experts de combiner leur routine quotidienne et leur travail avec la mise à jour de leurs connaissances.

Vous apprendrez à travers des cas réels et de la résolution de situations complexes dans des environnements d'apprentissage simulés"

Ce Certificat avancé en Technologies de l’Intelligence Artificielle dans l'Éducation 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 Technologies de l’Intelligence Artificielle dans l’Éducation
• 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

Vous garantirez la confidentialité des données sensibles dans l'environnement éducatif, assurant ainsi la sécurité de vos étudiants"

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 développerez des méthodes avancées d'assistance aux étudiants, telles que la mise en œuvre de chatbots et d'assistants virtuels"

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

Avec une approche théorique et pratique, ce diplôme se concentrera sur les Technologies d'Apprentissage Automatique dans le domaine de l'éducation. Conçu par des experts du domaine, le programme couvrira des concepts tels que les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel. En même temps, le programme fournira aux étudiants un large éventail de ressources technologiques, y compris la réalité augmentée et l'analyse prédictive. De cette manière, les enseignants optimiseront leurs projets éducatifs afin d'améliorer l'expérience des étudiants. Ils acquerront également une conscience éthique de la politique des données et de la législation pour une utilisation responsable de l'IA.

Vous utiliserez efficacement les technologies d'Apprentissage Automatique les plus avancées et favoriserez l'enseignement interactif"

Module 1. Développement de Projets d'Intelligence Artificielle en Classe

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

1.1.1. Premières étapes de la planification du projet
1.1.2. Bases de connaissances
1.1.3. Conception de projets d'IA dans l'Éducation

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

1.2.1. Outils pour le développement de projets éducatifs: TensorFlow Playground
1.2.2. Outils pour les projets éducatifs en Histoire
1.2.3. Outils pour les projets éducatifs en Mathématiques; Wolfram Alpha
1.2.4. Outils pour les projets éducatifs en Anglais: Grammarly

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

1.3.1. Quand mettre en œuvre un projet d'IA?
1.3.2. Pourquoi mettre en œuvre un projet d'IA?
1.3.3. Stratégies à mettre en œuvre

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

1.4.1. Mathématiques et IA: Thinkster maths
1.4.2. Histoire et IA
1.4.3. Langues et IA: Deep L
1.4.4. Autres sujets: Watson Studio

1.5. Projet 1: Développement de projets éducatifs utilisant l'apprentissage automatique avec Khan Academy 

1.5.1. Premiers pas
1.5.2. Collecte des besoins
1.5.3. Outils à utiliser
1.5.4. Définition du projet

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

1.6.1. Premiers pas
1.6.2. Collecte des besoins
1.6.3. Outils à utiliser
1.6.4. Définition du projet

1.7. Projet 3: Développement de chatbots éducatifs pour aider les étudiants

1.7.1. Premiers pas
1.7.2. Collecte des besoins
1.7.3. Outils à utiliser
1.7.4. Définition du projet

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

1.8.1. Premiers pas
1.8.2. Collecte des besoins
1.8.3. Outils à utiliser
1.8.4. Définition du projet

1.9. Évaluation et Mesure de l'Impact des projets d'IA dans le domaine de l'Éducation avec Qualtrics

1.9.1. Avantages de l'utilisation de l'IA en classe
1.9.2. Données réelles
1.9.3. L'IA en classe
1.9.4. Statistiques sur l'IA dans l'éducation

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

1.10.1.  Projets en cours
1.10.2. Mise en service
1.10.3.  Que nous réserve l'avenir?
1.10.4.  Transformer la salle de classe 360

Module 2. Innovations et Tendances Émergentes dans l'IA pour la Éducation

2.1. Les outils et technologiques émergents de l'IA dans l'éducation

2.1.1. Outils d'IA obsolètes
2.1.2. Outils actuels: ClassDojo et Seesaw
2.1.3. Outils futurs

2.2. Réalité Augmentée et Virtuelle dans l'Éducation

2.2.1. Outils en réalité augmentée
2.2.2. Outils en réalité virtuelle
2.2.3. Application des outils et leur utilisation
2.2.4. Avantages et inconvénients

2.3. L'IA conversationnelle pour le soutien scolaire et l'apprentissage interactif avec Wysdom AI et SnatchBot

2.3.1. L'IA conversationnel, pourquoi maintenant?
2.3.2. L'IA dans l'apprentissage
2.3.3. Avantages et inconvénients
2.3.4. Application de l' l'IA à l'apprentissage

2.4. Appliquer l'IA pour améliorer la rétention des connaissances

2.4.1. IA comme outil de soutien
2.4.2. Lignes directrices à suivre
2.4.3. Les performances de l'IA dans la rétention des connaissances
2.4.4. IA et outils de soutien

2.5. Mettre des technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle pour de suivi l'engagement et le bien-être des étudiants

2.5.1. Les technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle sur le marché actuel
2.5.2. Utilisations
2.5.3. Applications
2.5.4. Marge d'erreur
2.5.5. Avantages et inconvénients

2.6. Blockchain et de l'IA en Éducation pour transformer l'administration de l'éducation et valider les certifications

2.6.1. Qu'est-ce que la Blockchain?
2.6.2. Blockchain et ses applications
2.6.3. La Blockchain comme élément de transformation
2.6.4. Administration de l'éducation et Blockchain

2.7. Outils d'IA émergents pour améliorer l'expérience d'apprentissage avec Squirrel AI Learning

2.7.1. Projets en cours
2.7.2. Mise en service
2.7.3. Que nous réserve l'avenir?
2.7.4. Transformer la salle de classe 360

2.8. Stratégies de développement de pilotes avec l'IA émergente

2.8.1. Avantages et inconvénients
2.8.2. Stratégies à développer
2.8.3. Points clés
2.8.4. Projets pilotes

2.9. Analyse des Cas de Succès de l'Innovation en matière d'IA

2.9.1. Projets innovants
2.9.2. Application des IA et leur bénéfices
2.9.3. L'IA en classe, exemples de réussite

2.10. Futur de l'IA dans l'Éducation

2.10.1. Histoire de l'IA dans l'éducation
2.10.2. L'avenir de l'IA en Classe
2.10.3. Projets futurs

Module 3. Éthique et législation de l'Intelligence Artificielle dans l'Éducation

3.1. Identification et traitement éthique des données sensibles dans le contexte éducatif

3.1.1. Principes et pratiques pour le traitement éthique des données sensibles dans l'éducation
3.1.2. Les défis de la protection de la privacité et de la confidentialité des données des étudiants
3.1.3. Stratégies visant à garantir la transparence et le consentement éclairé dans la collecte des données

3.2. Impact Social et Culturel de l'IA dans l'Éducation

3.2.1. Analyse de l'effet de l'IA sur la dynamique sociale et culturelle dans les établissements d'enseignement
3.2.2. Comment l'IA peut perpétuer ou atténuer les préjugés sociaux et les inégalités
3.2.3. Évaluation de la responsabilité sociale des développeurs et des éducateurs dans la mise en œuvre de l'IA

3.3. Législation et politique des données sur l'IA dans le cadre de l'éducation

3.3.1. Revue des lois et réglementations actuelles en matière de données et de confidentialité applicables à l'IA dans l'éducation
3.3.2. Comment Microsoft AI Accessibility peut perpétuer ou atténuer les préjugés et inégalités sociales
3.3.3. Élaboration de politiques institutionnelles pour l'utilisation éthique de l'IA avec AI Ethics Lab

3.4. Évaluation de l'impact éthique de l'IA

3.4.1. Méthodes d'évaluation des implications éthiques des applications de l'IA dans l'éducation
3.4.2. Défis liés à la mesure de l'impact social et éthique de l'IA
3.4.3. Création de cadres éthiques pour guider le développement et l'utilisation de l'IA dans l'éducation

3.5. Défis et opportunités de l'IA dans l'Éducation

3.5.1. Identifier les principaux défis éthiques et juridiques liés à l'utilisation de l'IA dans l'éducation
3.5.2. Explorer les possibilités d'améliorer l'enseignement et l'apprentissage grâce à Squirrel AI Learning
3.5.3. Concilier l'innovation technologique et les considérations éthiques dans l'éducation

3.6. Application éthique des solutions d'IA dans l'environnement éducatif

3.6.1. Principes pour la conception et le déploiement éthique de solutions d'IA dans l'éducation
3.6.2. Études de cas sur les applications éthiques de l'IA dans différents contextes éducatifs
3.6.3. Stratégies pour impliquer toutes les stakeholders dans la prise de décision éthique en matière d'IA

3.7. IA, diversité culturelle et égalité des genres

3.7.1. Analyse de l'impact de l'IA sur la promotion de la diversité culturelle et de l'équité entre les genres dans l'éducation
3.7.2. Stratégies de développement de systèmes d'IA inclusifs et sensibles à la diversité avec Teachable Machine by Google
3.7.3. Évaluation de la manière dont l'IA peut influencer la représentation et le traitement des différents groupes culturels et de genre

3.8. Considérations éthiques pour l'utilisation d'outils d'IA dans l'éducation

3.8.1. Lignes directrices éthiques pour le développement et l'utilisation d'outils d'IA en classe
3.8.2. Discussion sur l'équilibre entre l'automatisation et l'intervention humaine dans l'éducation
3.8.3. Analyse des cas où l'utilisation de l'IA dans l'éducation a soulevé d'importantes questions éthiques

3.9. Impact de l'IA sur l'accessibilité à l'éducation

3.9.1. Exploration de la manière dont l'IA peut améliorer ou limiter l'accessibilité à l'éducation
3.9.2. Analyse des solutions d'IA conçues pour améliorer l'inclusion et l'accès à l'éducation pour tous avec Google Read Along  
3.9.3. Défis éthiques liés à la mise en œuvre des technologies d'IA pour améliorer l'accessibilité

3.10. Études de cas mondiales sur l'IA et l'éducation

3.10.1. Analyse d'études de cas internationales sur l'utilisation de l'IA dans l'éducation
3.10.2. Comparaison des approches éthiques et juridiques dans différents contextes culturels éducatifs
3.10.3. Enseignements tirés et meilleures pratiques à partir de cas mondiaux dans le domaine de l'IA et de l'éducati

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