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Former ou Déformer ?

Trop de gamification tue la formation ?

Trop de gamification tue la formation ?

Fabrice Cohen

Apprendre en jouant, c’est un peu la promesse du siècle en formation professionnelle. Si les mécaniques liées à la gamification sont intéressantes dans l’apprentissage, elles ont toutefois leurs limites. Transformer chaque module de formation en un module dont vous êtes le héros aura le mérite de vous divertir, de vous motiver peut-être. Mais cela vous permettra-t-il d’apprendre, de comprendre et de retenir les savoirs sur la durée ? Pas si sûr.

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Les réseaux développementaux au service du développement des compétences des collaborateurs

Les réseaux développementaux au service du développement des compétences des collaborateurs

Bonjour à tous les deux. L’année dernière, vous avez expérimenté un dispositif pédagogique auprès d’étudiants du master " Humanités et Management ", de l’Université Paris Nanterre basé sur la théorie des " réseaux développementaux ". Pouvez-vous nous en dire plus ?

J-R H. Tout débute avec la thèse que j’ai mené à Skema de 2014 à 2017. Durant mes recherches, je découvre la théorie des  " réseaux développementaux " développée par Monica C. Higgins et Kathy E. Kram . Leur analyse les amène à considérer qu’aujourd’hui, du fait de la complexité de notre environnement, le mentorat classique, à savoir :

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L'excellence académique au service de la formation continue

L'excellence académique au service de la formation continue

Fortement ancrée sur son territoire et associée aux plus grands acteurs nationaux de la recherche, l’Université Côte d’Azur entend rayonner à une échelle européenne et internationale. Le point avec Hubert Lasserre, Directeur de la formation Continue de l’Université Côte d’Azur.

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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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