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Débute 4 June 2026 06:17

Se termine 4 June 2026

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La pédagogie rencontre l'IA : défis et innovations dans l'éducation propulsée par LLM.

Découvrez le potentiel transformateur de l'intelligence artificielle dans l'éducation grâce à la présentation perspicace de Shashank Sonkar. Cet événement plonge dans l'intégration de l'IA et de la pédagogie, en se concentrant sur la manière dont les grands modèles de langage peuvent révolutionner les méthodes d'enseignement. Les participants.
University of Central Florida via YouTube

University of Central Florida

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Aperçu

Discover the transformative potential of artificial intelligence in education through the insightful presentation by Shashank Sonkar. This event delves into the integration of AI and pedagogy, focusing on how large language models can revolutionize teaching methods.

Participants will gain a deeper understanding of the challenges faced and the innovative solutions that are emerging in the field of AI-powered education.

Whether you're an educator, a student, or an AI enthusiast, this discussion is your gateway to understanding the future landscape of education. Available on YouTube, this session is part of a series of Artificial Intelligence and Computer Science courses designed to equip you with the knowledge needed for the coming educational advancements.

Programme

  • Introduction aux LLM dans l'éducation
  • Aperçu des grands modèles de langage (LLM)
    Contexte historique et évolution de l'IA dans l'éducation
  • Fondements pédagogiques
  • Principes de base de la pédagogie efficace
    Comment l'IA peut soutenir et transformer ces principes
  • Compréhension technique des LLM
  • Architecture de base et fonctionnement des LLM
    Capacités actuelles et limitations
  • Intégration des LLM dans les outils éducatifs
  • Exemples d'applications éducatives basées sur les LLM
    Études de cas d'implémentations réussies
  • Innovations dans l'apprentissage assisté par LLM
  • Chemins d'apprentissage personnalisés et apprentissage adaptatif
    Amélioration de l'engagement et de la motivation des étudiants
  • Relever les défis de l'implémentation des LLM
  • Confidentialité des données et considérations éthiques
    Assurer l'accessibilité et l'équité
  • Évaluation des outils d'IA dans l'éducation
  • Indicateurs pour évaluer l'efficacité et les résultats
    Mécanismes de retour qualitatif des éducateurs et des étudiants
  • Directions futures et tendances
  • Technologies émergentes et leur impact potentiel
    Prédictions pour l'avenir de l'IA dans l'éducation
  • Conclusion et réflexions
  • Récapitulatif des leçons clés apprises
    Discussion ouverte sur les défis et opportunités en cours
  • Ressources supplémentaires
  • Lectures suggérées et articles de recherche
    Communautés en ligne et forums pour les éducateurs intégrant l'IA

Matières

Computer Science