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

La Réalité Augmentée et la Réalité Virtuelle ont un grand potentiel pour améliorer la qualité de l'éducation en rendant l'apprentissage plus interactif, immersif et personnalisé. Ces technologies peuvent accroître la motivation des étudiants, tout en les préparant à relever les défis du monde du travail.  

Par exemple, les futurs chirurgiens peuvent pratiquer des procédures dans un environnement virtuel sûr avant de le faire sur des patients réels. Dans le même ordre d'idées, ces technologies permettent aux étudiants de visualiser plus clairement des concepts abstraits et difficiles à comprendre. Les graphiques en 3D d'équations mathématiques en sont un exemple. 

Dans ce contexte, TECH a mis au point une étude novatrice qui se concentrera sur les innovations et les tendances émergentes dans le domaine de l'IA pour l'Éducation. Conçu par un corps professoral expérimenté, le programme d'études explorera diverses méthodes pour favoriser l'apprentissage interactif et promouvoir la rétention des connaissances. De même, le programme d'études fournira des outils avancés pour développer des projets tels que des jeux éducatifs.  
D'autre part, le matériel didactique fournira les clés pour évaluer l'impact des plans académiques par le biais de divers mécanismes de mesure. En outre, les enseignants acquerront une conscience éthique du traitement des données sensibles dans les centres éducatifs. Ils prendront également conscience de l'impact de l'IA sur la diversité culturelle et l'égalité des genres. Il est à noter que le diplôme comprend des études de cas réels, ce qui rapprochera le professionnel de la réalité de l'assistance pédagogique. 

Pour renforcer ces contenus, la méthodologie de ce programme renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement éducatif 100 % en ligne, adapté aux besoins des professionnels 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 serez prêt à relever tous les défis éthiques posés par le traitement de données sensibles dans l'environnement éducatif”

Ce Certificat avancé en Technologies de l'Intelligence Artificielle dans l'Éducation 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 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous cherchez à répondre rapidement aux questions de vos étudiants? Développez les chatbots les plus efficaces pour le soutien aux étudiants grâce à cette formation” 

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 effectuerez les traitements les plus éthiques pour garantir la confidentialité des données sensibles dans le contexte éducatif"

Le système Relearning appliqué par TECH dans ses programmes réduit les longues heures d'étude si fréquentes dans d'autres méthodes d'enseignement"

Ce Certificat avancé abordera les projets d'IA dans le domaine de l'éducation, en se basant sur une approche théorique et pratique. Ainsi, le syllabus couvrira des concepts tels que l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel. Il proposera également un éventail de technologies, telles que la réalité augmentée et l'analyse prédictive. De cette manière, les enseignants étudieront les dernières tendances afin de les intégrer dans la salle de classe et d'améliorer l'expérience d'enseignement. Les documents aborderont également l'application des principes éthiques, les politiques en matière de données et la législation actuelle afin d'utiliser l'Intelligence Artificielle de manière responsable.

Vous maîtriserez les technologies émergentes de l'IA pour optimiser les environnements éducatifs et favoriser l'apprentissage interactif” 

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

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

1.1.1. Premières étapes pour planifier le 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 math
1.4.2. Histoire et IA
1.4.3. Langues et IA: Deep L
1.4.4. Autres matières: Watson Studio

1.5. Projet 1: Développer des 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 l'aide aux 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 l'ÉRducation avec Qualtrics 

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

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

1.10.1. Projets actuels
1.10.2. Mise en service
1.10.3. Ce que l'avenir nous réserve
1.10.4. Transformer la Classe 360

Module 2. Innovations et tendances émergentes de l'IA pour l'Éducation

2.1. Outils et technologiques émergentes d'IA dans le domaine de 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 de la réalité augmentée
2.2.2. Outils de la réalité virtuelle
2.2.3. Application des outils et leurs utilisations
2.2.4. Avantages et inconvénients

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

2.3.1. IA conversationnelle, pourquoi maintenant?
2.3.2. IA dans l'apprentissage
2.3.3. Avantages et inconvénients
2.3.4. Applications de l'IA dans l’apprentissage

2.4. L'application de 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. Performance de l'IA en matière de rétention des connaissances
2.4.4. IA et outil de soutien

2.5. Technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle pour le suivi de la participation et le bien-être des apprenants

2.5.1. 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 IA dans l'Éducation pour transformer l'administration de l'enseignement et la certification

2.6.1. Qu’est-ce que la Blockchain
2.6.2. Blockchain et ses applications
2.6.3. Blockchain comme élément de transformation
2.6.4. Administration éducative et Blockchain

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

2.7.1. Projets actuels
2.7.2. Mise en service
2.7.3. Ce que l'avenir nous réserve
2.7.4. Transformer la Classe 360

2.8. Stratégies pour le développement de pilotes d'IA émergente

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

2.9. Analyse des Exemples de Réussite dans les Innovations de l'IA

2.9.1. Projets innovants
2.9.2. Application de l'IA et ses avantages
2.9.3. IA en classe, exemples de réussite

2.10. Avenir de l'IA dans l’Éducation

2.10.1. Histoire de l'IA dans l’éducation
2.10.2. Avenir de l'IA dans les salles de 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. Défis en matière de protection de la vie privée 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 milieux éducatifs
3.2.2. Explorer comment Microsoft AI for Accessibility peut perpétuer ou atténuer les préjugés et les inégalités sociales
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 dans l'IA en milieu éducatif

3.3.1. Examen des lois et réglementations en vigueur sur les données et la vie privée applicables à l'IA dans l'éducation
3.3.2. Impact des politiques en matière de données dans la pratique éducative et l'innovation technologique
3.3.3. Élaboration de politiques institutionnelles pour une utilisation éthique de l'IA dans l'éducation 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. Identification des principaux défis éthiques et juridiques liés à l'utilisation de l'IA dans l'éducation
3.5.2. Exploration des possibilités d'amélioration de l'enseignement et de l'apprentissage grâce à Squirrel AI Learning
3.5.3. Équilibre entre 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 de conception et de déploiement éthiques des 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 tous 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 accroître 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 de l'IA pour améliorer l'accessibilité

3.10. Études de cas mondiales dans le domaine de l'IA et l'Éducation

3.10.1. Analyse des 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 et meilleures pratiques tirés de cas mondiaux dans le domaine de l'IA et de l'éducation

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