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Former ou Déformer ?

Pourquoi avoir recours à la RV en formation ?

Pourquoi avoir recours à la RV en formation ?

Les vingt dernières années ont été marquées par de grandes transformations dans nos manières d’apprendre, principalement influencées par le développement fulgurant du web. Aujourd’hui, les mots "apprentissage” et "digital” vont de pair, et une grande tendance s’est dessinée dans le paysage du learning : la commodité. Désormais, n’importe qui peut (en théorie) apprendre à n’importe quel moment, à n’importe quel endroit, sur ses devices de prédilection et à son rythme. Cette nouvelle réalité est matérialisée par le e-learning.

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Adaptive learning : une promesse à tenir

Adaptive learning : une promesse à tenir

Ces dernières années montrent une effervescence autour de l’Adaptive Learning et des technologies centrées sur l’utilisateur (User-centric dans la littérature anglophone). Ce mouvement va de pair avec l’émergence du big data et son usage par des algorithmes d’Intelligence Artificielle. Les articles se succèdent à ce sujet mais finalement, au niveau formation, les expériences réellement mises en place et montrant des résultats restent limitées. Notre propos ici est de comprendre le contexte dans lequel s’inscrit ce mouvement et d’en relater une expérience.

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Beaucoup d’innovations, pas (encore ?) de révolution

Beaucoup d’innovations, pas (encore ?) de révolution

Alexandre Malarewicz

Les innovations se multiplient dans le champ de la formation. Du micro à l’adaptative en passant par le virtual ou encore le mobile learning, on ne compte plus les nouveautés. Ce tumulte pose néanmoins question : le secteur en est-il profondément transformé pour autant ? Quelle est véritablement l’efficacité de ces nouvelles modalités d’apprentissage ? Comment sélectionner ses outils et méthodes pour se concentrer sur l’impact des formations sans céder aux sirènes de la nouveauté ?

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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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Les articles relatifs à la formation