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Débute 28 June 2025 03:56

Se termine 28 June 2025

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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.
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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 acquerront une compréhension plus profonde des défis rencontrés et des solutions innovantes qui émergent dans le domaine de l'éducation alimentée par l'IA.

Que vous soyez éducateur, étudiant ou passionné d'IA, cette discussion est votre passerelle pour comprendre le paysage futur de l'éducation. Disponible sur YouTube, cette session fait partie d'une série de cours d'Intelligence Artificielle et d'Informatique conçus pour vous équiper des connaissances nécessaires aux avancées éducatives à venir.

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

Sujets

Informatique