5 min de lecture

Apprentissage automatique pour le secteur de l'éducation: algorithmes, avantages, prévisions

Éducation

Apprentissage automatique

Apprentissage automatique semble être un autre mot à la mode dans le domaine du développement de logiciels.Mais si l'on regarde les statistiques et les prédictions, il semble que l'utilisation du ML et de l'IA dans notre vie quotidienne sera le seul avenir possible. Selon le Grand View Research la taille du marché de l'intelligence artificielle dans l'éducation était évaluée à environ 1,8 milliard de dollars américains en 2021 et devrait augmenter à un taux de croissance annuel composé de 36% de 2022 à 2030.Même si cela semble un peu trop ambitieux, les chiffres ont de fortes chances d'être réels car la diffusion des produits basés sur le ML et l'IA et leur efficacité ont déjà montré un certain impact sur le marché et les entreprises existantes. La plupart des sites des plateformes éducatives modernes mettent en œuvre des solutions d'apprentissage automatique d'une manière ou d'une autre pour améliorer l'expérience client et augmenter les revenus en même temps, sans parler de l'aspect ludo-éducatif ou du pur divertissement.

Il est trop coûteux d'ignorer les ML pour votre application EdTech.

Nous disposons d'une solide expertise en matière d'apprentissage automatique pour donner à votre application l'avantage concurrentiel dont elle a besoin pour réussir.

Avantages de l'apprentissage automatique pour les technologies éducatives

L'EdTech fait référence à l'éducation en ligne, qui a connu un boom en 2019 suite à la pandémie de COVID-19. C'est généralement vrai parce que l'EdTech utilise des logiciels et du matériel informatique pour augmenter la théorie et la pratique éducatives traditionnelles dans le processus d'apprentissage.

La mise en œuvre de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle n'était qu'une question de temps. Mais comment cela aide-t-il les étudiants et les tuteurs?

Analyse automatisée des textes

L'analyse automatisée des textes permet aux tuteurs de donner à leurs élèves un retour d'information rapide et plus précis. Comme l'ont étudié plusieurs chercheurs, En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé, les organisations éducatives peuvent construire des systèmes capables d'extraire la partie informative des textes des étudiants, de les analyser et de donner un certain feedback sur leurs connaissances.De telles solutions peuvent non seulement accroître l'efficacité de l'apprentissage en apportant des réponses plus précises et opportunes, mais aussi effacer tout malentendu ou conflit entre tuteurs et étudiants en excluant toute possibilité d'attitudes biaisées.

Apprentissage personnalisé et adaptatif

Ces solutions apportent plus de polyvalence dans le processus d'apprentissage, ce qui peut affecter l'efficacité globale du processus éducatif.

En utilisant des outils d'apprentissage personnalisés et adaptatifs, les tuteurs et les élèves peuvent s'adapter aux besoins de chacun en ajustant le matériel d'apprentissage, le calendrier et le rythme. Les élèves peuvent choisir les sujets qui les intéressent vraiment, tandis que les tuteurs ont la possibilité de créer des expériences d'apprentissage plus personnalisées et plus efficaces.

Augmenter l'efficacité

Par ailleurs, l'automatisation des processus administratifs à l'aide d'outils de ML peut accroître considérablement l'efficacité de l'éducation. Les algorithmes peuvent presque tout faire, du travail manuel de routine au suivi des présences, en passant par l'envoi automatique des devoirs et des cours sur les appareils des étudiants. Avec toutes les ressources économisées, les éducateurs peuvent consacrer plus de temps à des consultations personnelles ou créer des tâches plus complexes et axées sur la pratique pour les étudiants.

Analyse de l'apprentissage

L'analyse de l'apprentissage est également un excellent outil pour fournir un retour d'information plus informatif aux étudiants et aux tuteurs. En étudiant l'environnement et les progrès d'un individu, un analyste peut voir ses points forts et ses points faibles et les mettre en évidence, ce qui devrait permettre d'adapter le processus éducatif aux conditions actuelles et d'accroître l'efficacité des études.

Analyse prédictive

Grâce à cet outil, les tuteurs peuvent aider leurs élèves en leur indiquant leurs points forts et leurs points faibles. Par exemple, ces cadres peuvent prédire certaines réussites dans l'apprentissage d'une matière et des faiblesses dans une autre. En conséquence, les étudiants pourront répartir leurs efforts de manière beaucoup plus efficace au cours du processus d'apprentissage et, globalement, l'enseignement sera de meilleure qualité.

Évaluer les évaluations

En utilisant les technologies mentionnées ci-dessus, les outils d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle peuvent également améliorer le processus d'évaluation. Par exemple, plusieurs types de tests peuvent être automatisés et randomisés sans perte de précision de l'évaluation. De même, une combinaison d'outils d'analyse de texte et d'analytique d'apprentissage peut être utilisée pour montrer les performances des étudiants lors des examens écrits et la manière dont leur environnement a affecté leurs résultats.

Technologies essentielles utilisées dans le développement des technologies de l'information et de la communication

Python

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires pour créer et mettre en place des applications ML et AI. Il permet aux développeurs de créer et de déployer de telles solutions de manière rapide et rentable.

Java

Java est un langage multiplateforme, ce qui le rend idéal pour les serveurs web des plateformes éducatives. Étant donné le grand nombre de bibliothèques pour l'apprentissage automatique, Java peut être utilisé non seulement pour le serveur web des plates-formes éducatives, mais aussi pour construire un système qui aide à choisir le bon cours de formation (à titre d'exemple). Les serveurs Java gardent bien la charge, ils sont donc un bon outil pour créer des conférences en streaming, des cours et de l'apprentissage en ligne.

Node.js

Si on le compare à Python, Node.js peut l'emporter si un produit nécessite un back-end plus rapide. De plus, ce langage de programmation dispose d'un grand nombre de bibliothèques qui permettent de déployer des solutions complexes avec des algorithmes intégrés d'apprentissage automatique.

Google Cloud ML

Google Cloud est un excellent choix pour une solution rentable qui doit être rapide et facile à redimensionner. Elle n'exigera aucune capacité matérielle tout en restant pleinement fonctionnelle. La solution Vertex AI de Google est dotée de capacités intégrées permettant de déployer rapidement et de maintenir facilement tout ce qui concerne le ML dans le cloud.

API de vision par ordinateur

L'API de vision par ordinateur de Microsoft Azure peut améliorer l'apprentissage en fournissant les outils d'analyse des données visuelles telles que les images et les vidéos. Les modèles ML formés à l'aide de la vision par ordinateur peuvent effectuer un plus large éventail de tâches dans une série de domaines.

AWS

Amazon met à la disposition des développeurs de logiciels un ensemble d'outils d'apprentissage automatique et d'analyse de données. Les plus connus sont AWS Sagemaker et AWS Lex.

AWS Sagemaker est un outil pratique pour développer, déployer et gérer des applications d'apprentissage automatique et d'analyse de données.

Avec AWS Lex, les développeurs peuvent créer n'importe quelle extension basée sur le dialogue du système d'apprentissage actuel, des chatbots aux assistants virtuels à commande vocale. Il s'agit d'un outil puissant pour créer des outils d'auto-apprentissage plus immersifs et efficaces.

L'apprentissage automatique dans l'enseignement: des exemples de réussite

Comme indiqué plus haut, les solutions basées sur le ML et l'IA ont déjà envahi nos vies et cela ne changera pas. Le système de recommandation de Netflix n'est pas seul en cause, pas plus que le sous-titrage en direct de Google. Ces solutions aident déjà les gens à apprendre.

Grammarly

Grammarly est un assistant d'écriture en ligne qui peut vous aider à rédiger des textes plus clairs, plus précis et plus attrayants.

Ils sont considérés comme la meilleure application de vérification de la grammaire à l'heure actuelle et comptent des millions d'utilisateurs dans le monde entier.

SchooLinks

SchooLinks est une plateforme de préparation à l'université et à la carrière qui aide les tuteurs scolaires à préparer les élèves à leur vie future. Elle associe des outils méthodologiques traditionnels à de toutes nouvelles expériences pour les élèves et à une organisation et une maintenance plus faciles pour les tuteurs.

Quizlet

Quizlet est une entreprise américaine qui facilite l'apprentissage par le biais de cartes-éclair. Les étudiants peuvent apprendre des sujets sur n'importe quel thème sous une forme personnalisée et ludique qui augmente l'efficacité de l'acquisition de connaissances.

La plateforme de coaching en ligne d'Innowise

Nos ingénieurs logiciels ont reconstruit à partir de zéro une plateforme d'apprentissage en ligne qui permet aux étudiants de suivre des cours en ligne et aux mentors de diffuser leurs connaissances.

La solution présente des applications web et de bureau qui permettent aux tuteurs de partager leurs cours avec des étudiants du monde entier. Pour rendre les cours plus adaptés à chaque étudiant, Innowise a mis en place un système de recommandation basé sur le ML ainsi que plusieurs outils d'analyse de données qui permettent d'ajuster le contenu en fonction des besoins des utilisateurs. En conséquence, la plateforme fournit aux utilisateurs des recommandations de cours plus personnalisées et a montré une augmentation de 2700% dans les processus d'analyse de données. Vous pouvez en savoir plus sur le projet au lien.

L'apprentissage automatique fait partie de l'éducation 4.0

Des avancées technologiques apparaissent chaque jour et il est assez difficile de prédire si un nouvel outil ou un nouveau cadre de travail s'intégrera parfaitement à nos vies ou disparaîtra en un clin d'œil. Cependant, plusieurs choses ont réussi et ne sont pas prêtes de disparaître.

L'apprentissage automatique est l'un d'entre eux. Avec tant d'informations sur le web et tant d'activités dans le domaine de l'éducation, nous avons tous besoin d'aide dans le tout nouveau monde de l'éducation 4.0.

Le fait est que nous disposons déjà d'outils pour acquérir cette assistance, il nous suffit de les accepter et de les introduire dans nos modes de vie quotidiens.

FAQ

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé dans le secteur de l'éducation ?

L'apprentissage automatique révolutionne le secteur de l'éducation en personnalisant les expériences d'apprentissage, en automatisant les tâches administratives et en fournissant des informations fondées sur des données. Les plateformes d'apprentissage adaptatif utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour adapter le contenu éducatif en fonction des progrès individuels des élèves, optimisant ainsi la compréhension et l'engagement.

Quels sont les avantages de l'intégration de l'apprentissage automatique dans les outils et systèmes éducatifs ?

Tout d'abord, l'intégration de l'apprentissage automatique dans l'éducation se traduit par un environnement d'apprentissage plus efficace, adaptatif et axé sur les données. La technologie ML permet des expériences d'apprentissage personnalisées en adaptant le contenu aux besoins individuels des étudiants, améliore l'engagement des étudiants et fournit un retour d'information en temps réel. L'apprentissage automatique automatise les tâches administratives, telles que la notation et l'évaluation, libérant ainsi le temps des éducateurs.

L'application de l'apprentissage automatique à l'éducation présente-t-elle des difficultés ou des limites ?

Oui, l'application de l'apprentissage automatique à l'éducation comporte des défis. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, traiter les biais dans les algorithmes et maintenir les considérations éthiques sont des préoccupations majeures. En outre, l'intégration de l'apprentissage automatique nécessite des investissements importants en termes d'infrastructures et de ressources.

Merci de l'avoir évalué !

Merci pour le commentaire !

Dmitry Nazarevich DIRECTEUR TECHNIQUE

Date: 08 déc. 2022

Table des matières

Notez cet article :

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 commentaires)

Contenu connexe

Blog

Tendances du développement des logiciels pour petites couvertures 2024

Coder l'avenir : 14 tendances en matière de développement logiciel que vous ne pouvez ignorer en 2024

Blog

Exploiter la puissance de la AR et de la VR dans les programmes de formation modernes

Blog

Comment nous transformons la médecine avec VOKA

Avez-vous lancé un challenge?

Nom

Entreprise

Courriel :

Téléphone

Message S’il vous plaît, ajouter les détails du projet, la durée, la pile technologique, IT spécialistes nécessaires et d'autres informations pertinentes

S’il vous plaît, ajouter les détails du projet, la durée, la pile technologique, IT spécialistes
nécessaires et d'autres informations pertinentes

Joindre des documents supplémentaires au besoin

Charger file

Vous pouvez joindre jusqu'à 1 fichier de 2MB au total. Fichiers valides : pdf, jpg, jpeg, png

Nous vous informons que lorsque vous cliquez sur le bouton Envoyer, Innowise traitera vos données personnelles conformément à notre Politique de confidentialité dans le but de vous fournir des informations appropriées.

Que se passe-t-il ensuite?

Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.

Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.

Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.

Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.

Apprentissage automatique pour le secteur de l'éducation: algorithmes, avantages, prévisions