Vous découvrirez la personnalisation de l'apprentissage grâce à l'Intelligence Artificielle dans la meilleure université numérique du monde, selon Forbes"

Le développement de matériel pédagogique à l'aide de l'IA générative peut révolutionner l'éducation en permettant la génération automatique de contenus éducatifs personnalisés de haute qualité. Par exemple, des algorithmes tels que GPT-3 peuvent générer des explications, des exercices et des exemples de manière automatisée. Cela permet de créer des supports de lecture, des guides d'étude et des exercices spécifiques à l'étudiant. L'IA crée également des supports multimédias tels que des graphiques, des animations et des vidéos pour améliorer la rétention des connaissances.

Pour cette raison, TECH lance un Certificat avancé qui se concentrera sur la pratique de l'enseignement avec l'IA générative. Le programme analysera en détail les stratégies de mise en œuvre de projets en classe, en utilisant les outils technologiques les plus sophistiqués. Le programme se penchera également sur l'identification, l'extraction et la préparation des données éducatives. Dans cette ligne, la formation utilisera des techniques de Machine Learning pour interpréter les tendances et les modèles. En outre, le diplôme universitaire fournira de nombreuses études de cas de prédictions réussies dans des environnements éducatifs. De cette manière, les professionnels de l'enseignement seront qualifiés pour relever avec succès les défis dans la salle de classe.

En ce qui concerne la méthodologie de ce programme, il convient de noter qu'elle renforce sa nature innovante. TECH offre aux étudiants un environnement éducatif 100 % en ligne, qui s'adapte ainsi aux besoins des professionnels occupés qui souhaitent 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 entre flexibilité et approche pédagogique robuste rend le programme très accessible. La seule condition pour les étudiants est de disposer d'un appareil électronique avec accès à Internet (téléphone portable, ordinateur ou tablette) pour accéder au Campus Virtuel et au matériel pédagogique le plus innovant.

Vous concevrez des enquêtes d'évaluation de la qualité des enseignants et tirerez parti du feedback des élèves pour optimiser vos propositions éducatives"

Ce Certificat avancé en Application des Techniques d’Intelligence Artificielle dans l’Enseignement contient le programme éducatif le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous cherchez à enrichir votre prise de décision en matière d'éducation? Faites-le grâce aux outils d'Automatisation Intelligente que ce programme vous fournira"

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 efficacement l'Analyse des Données pour prévenir et résoudre les problèmes éducatifs"

Oubliez la mémorisation ! Avec le système Relearning vous intégrerez les concepts de manière naturelle et progressive"

Ce Certificat avancé fournira aux étudiants une approche complète du développement de projets d'IA dans le contexte éducatif. Pour ce faire, le syllabus fournira aux étudiants les outils les plus innovants pour prendre des décisions éclairées. En outre, le programme d'études approfondira une variété d'algorithmes pour l'analyse prédictive des données, correspondant à la performance académique. En ce sens, la formation mettra l'accent sur la manière dont l'IA contribue à l'évaluation et à la personnalisation de l'enseignement. Elle fournira également des clés pour l'application de stratégies pédagogiques pour la correction des activités et le développement de matériel pédagogique.

Ce Certificat avancé associe l'excellence de l'enseignement à la révolution technologique du Machine Learning, 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 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 éducative
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

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

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

2.1.1. Premières étapes de la planification du 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 maths
2.4.2. Histoire et IA 
2.4.3. Langues et IA: Deep L 
2.4.4. Autres sujets: Watson Studio

2.5. Projet 1: Développement de projets éducatifs utilisant l'apprentissage automatiqueavec 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 aider les 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 le domaine de l'Éducation avec Qualtrics

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

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

2.10.1.  Projets en cours 
2.10.2. Mise en service 
2.10.3.  Que nous réserve l'avenir? 
2.10.4.  Transformer la salle de classe 360 

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

3.1. Technologies d'IA générative pour l'Éducation 

3.1.1. Marché actuel: Artbreeder, Runway ML et DeepDream Generator
3.1.2. Technologies utilisées 
3.1.3. Qu'est-ce qui nous attend? 
3.1.4. L'avenir de la salle de classe 

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

3.2.1. Outils de planification: Altitude Learning
3.2.2. Les 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. L'IA et 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 en utilisant l'IA générative avec Quizgecko

3.4.1. L'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. Feedback et communication améliorés 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 d'évaluation et des tests à l'aide de l'IA générative avec Grandscope AI 

3.6.1. L'IA et ses utilisations dans la correction des activités d'évaluation et des tests 
3.6.2. Outils de correction des activités d'évaluation et des tests 
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 à l'aide de l'IA générative 

3.7.1. L'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 basées sur 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 de l'apprentissage 

3.9.1. L'IA générative, pourquoi maintenant? 
3.9.2. L'IA dans l'apprentissage 
3.9.3. Avantages et inconvénients 
3.9.4. Application de l' l'IA à l'apprentissage 

3.10. Évaluer l'efficacité de l'IA générative dans l'éducation 

3.10.1. Données d'efficacité 
3.10.2. Projets 
3.10.3. Objectifs de conception 
3.10.4. Évaluation de l'efficacité de l'IA dans l'éducation

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"