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Former ou Déformer ?

Construire un écosystème apprenant

Construire un écosystème apprenant

 

Les organisateurs du MOOC Dys – une formation ouverte sur les troubles spécifiques du langage et de l’apprentissage en 6 langues, co-financé par le programme européen Erasmus+  – souhaitaient avant tout susciter la création d’une intelligence collective sur ces troubles.  Le meilleur moyen d’y parvenir était de créer un " écosystème apprenant ".  Ce qui compose cet écosystème, ce sont des relations d’interdépendance entre acteurs, médiées par la technologie éducative.

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IA, RH et formation : quels enjeux, quel impact ?

IA, RH et formation : quels enjeux, quel impact ?

Dans un océan de peurs et de fantasmes sur l’Intelligence Artificielle (IA), le monde des RH et de la formation doit se poser les bonnes questions pour envisager son avenir en connaissance de cause. De quoi parle-t-on vraiment ? Qu’est-ce que l’IA peut apporter aux recruteurs et aux formateurs ? Que remet-elle en question au quotidien ? Et l’apprenant, dans tout ça, est-ce qu’il apprend mieux ? 

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Le compromis au cœur de la transformation digitale learning

Le compromis au cœur de la transformation digitale learning

L’opposition a souvent été le maitre mot ces dernières années sur le marché du digital learning. Tout le monde a voulu révolutionner le monde de la formation et en devenir le « disrupteur » ! Que ce soit au niveau des modalités : Rapid-Learning vs e-learning, Serious Game vs Mooc, Micro-Learning vs réalité augmentée ou bien au niveau de la réalisation des formations : Présentiel vs Digital, ou encore des plateformes : LMS vs Solution Unifiée. Cependant, prenons un peu de recul et posons-nous cette question : et si la formation résidait plutôt dans le compromis et la capacité de chaque organisation à relier les extrêmes ?

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Les applications de l’intelligence artificielle dans l’éducation

Les applications de l’intelligence artificielle dans l’éducation

Les définitions de l’intelligence artificielle sont très nombreuses. Ce sont des techniques qui visent à imiter ou simuler l’intelligence humaine dans des machines. Dans la pratique, des fonctions très isolées de cette intelligence sont traitées. Elles le sont avec des performances qui vont en deçà ou au-delà des capacités humaines.

Les domaines où les machines nous dépassent sont la mémoire et la capacité de calcul. Cela se retrouve dans les fonctions du machine learning appliquées à de gros volumes de données d’entraînement et qui permettent de faire des prévisions chiffrées ou des classifications d’objets divers. Le traitement des images est un autre domaine où l’IA fonctionne très bien. Le deep learning qui s’est développé depuis 2012 permet de repérer des formes et objets dans les images avec une précision et une vitesse qui dépassent maintenant régulièrement les capacités humaines.

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