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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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
Python is one of the most popular programming languages for creating and setting up ML and AI applications. It allows developers to build and deploy such solutions in a rapid and cost-effective manner.
Java is a cross-platform language, which makes it great for web servers for educational platforms. Given a large number of libraries for machine learning, Java can be used not only for the web server of educational platforms but also used to build a system that helps to choose the right training course (as an example). Java servers keep the load well, so they are a good tool for creating streaming lectures, courses, and online learning.
If compared to Python, Node.js can win if a product needs a swifter back-end. Also, this programming language has a great number of libraries that allow deploying complex solutions with integrated machine learning algorithms.
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.
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.
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.
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 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 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 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.
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.
The solution presents web and desktop applications that allow tutors to share their courses with students across the globe. To make the courses more suitable for each particular student, Innowise has implemented an ML-based recommender system as well as several data analytics tools that allow adjusting the content according to the users’ needs. As a result, the platform provides users with more personalized course recommendations and has shown an increase of 2700% in data analysis processes. You can learn more about the project at the link.
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.
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.
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.
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.
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