Alors que le machine learning devient une compétence incontournable dans de nombreux secteurs, le véritable défi n'est plus uniquement de l'utiliser, mais de savoir comment l'introduire et l'enseigner en classe. De nombreuses institutions éducatives, en particulier dans des domaines plus traditionnels ou moins numérisés, manifestent une certaine réticence à incorporer ces technologies en raison de leur complexité apparente. Cependant, le machine learning est une technologie qui fera partie du futur professionnel des étudiants. C'est pourquoi trouver des méthodes accessibles, pratiques et motivantes pour l'enseigner est devenu fondamental pour que les centres et les enseignants puissent s'adapter à ce nouveau contexte.
Une enquête mondiale réalisée par le Conseil de l'Éducation Numérique a révélé que 86 % des étudiants utilisent l'intelligence artificielle dans leurs études, 54 % chaque semaine et presque un sur quatre quotidiennement. Cette tendance montre comment les étudiants intègrent déjà ces technologies dans leurs habitudes d'apprentissage de manière naturelle, ce qui facilite leur adoption en classe, car les élèves sont disposés à utiliser des méthodologies qui rendent l'apprentissage plus interactif et compréhensible.
Cependant, le machine learning n'est pas seulement une mode attrayante : c'est un outil éducatif puissant avec des résultats prouvés, et la polyvalence des plateformes de machine learning a démontré son efficacité. En effet, selon Heliyon, dans une analyse de 69 études sur l'apprentissage adaptatif personnalisé dans l'enseignement supérieur, 59 % d'entre elles ont montré des améliorations dans la performance académique.
Qu'est-ce que le machine learning en éducation ?
En termes simples, le machine learning (apprentissage automatique) est une technologie complémentaire à l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs apprennent des modèles à partir de données, et utilisent ces modèles pour analyser, prédire ou prendre des décisions.
En éducation, le machine learning utilise des algorithmes entraînés avec des données telles que les réponses précédentes des élèves, les notes ou les métriques de participation. Ces systèmes apprennent et s'améliorent progressivement, améliorant leur précision à mesure qu'ils sont exposés à de nouveaux exemples. Comme l'explique GeeksforGeeks, « contrairement à la programmation traditionnelle, où les instructions sont fixes, le ML permet aux modèles de s'adapter et de s'améliorer avec l'expérience. »
Cela permet de personnaliser l'apprentissage, d'améliorer l'efficacité des enseignants et de fournir des décisions plus précises tant au niveau de la classe qu'au niveau institutionnel.
Quels sont les avantages du machine learning en classe ?
Les plateformes de machine learning appliquées à l'éducation simplifient l'analyse des données et la création de modèles prédictifs, éliminant dans de nombreux cas le besoin de programmer. TOKII va un pas plus loin en intégrant des jumeaux numériques et des couches gamifiées qui recréent des scénarios industriels réels. Cette approche contextualise les données et permet aux étudiants de visualiser leur comportement, d'interagir avec eux et de comprendre des concepts de machine learning de manière plus intuitive et motivante.
La combinaison de ces deux technologies offre des avantages tant pour les étudiants que pour les enseignants :
Avantages du ML pour les étudiants
Itinéraires d'apprentissage personnalisés : L'un des principaux objectifs de TOKII est de prévenir les lacunes dans l'apprentissage. Pour cela, la plateforme dispose d'un tableau d'analyse et de rétroaction qui permet d'identifier les obstacles dans la courbe d'apprentissage et d'ajuster le contenu et la difficulté au profil individuel de chaque étudiant.
Visibilité du progrès : Des tableaux avec des graphiques et des indicateurs visuels permettent aux élèves de suivre leur évolution, de renforcer leur autonomie et de rester motivés dans l'apprentissage.
Expériences gamifiées : Des dynamiques de jeu sont intégrées pour intensifier la participation, l'engagement et la motivation des élèves. Cela rend l'apprentissage plus divertissant et encourage la expérimentation dans un environnement sécurisé et stimule le dépassement de soi.
Simulations industrielles réalistes : Grâce aux jumeaux numériques, TOKII crée des environnements immersifs et interactifs qui simulent des scénarios industriels réels. Les étudiants apprennent de manière pratique, interagissent avec des machines virtuelles qui se comportent comme si elles étaient réelles : elles bougent, répondent aux données et réagissent aux erreurs. Cela leur permet d'apprendre en faisant, d'observer le comportement du système en temps réel et de comprendre l'impact de leurs décisions.
Formation au machine learning sans programmer : TOKII permet aux étudiants d'apprendre le machine learning de manière simple, grâce à une interface sans code qui élimine la barrière de la programmation. Les étudiants peuvent débuter dans l'intelligence artificielle et l'analyse de données avec des projets idéaux pour les débutants.
Avantages du ML pour les enseignants
Intégration avec LMS : TOKII se connecte facilement avec les systèmes éducatifs existants, centralisant l'information et facilitant tant le suivi que la planification par les enseignants.
Interfaces sans code : Permet de créer des modèles prédictifs et de concevoir des activités de machine learning sans écrire de code.
Systèmes d'évaluation automatique : Les enseignants obtiennent des évaluations instantanées du rendement des élèves, y compris les notes, les progrès et des orientations personnalisées.
Assistant virtuel basé sur l'IA : Automatise les tâches répétitives et répond aux questions spécifiques de chaque matière.
Exercices personnalisables et défis ML : Avec le ML Lab sans code, les enseignants peuvent créer des défis pratiques sur l'analytique prédictive, adaptés à différents niveaux, allant des tâches basiques de classification jusqu'à des modèles avancés de régression ou de clustering.
Cette flexibilité fait de TOKII une plateforme idéale pour tous les niveaux éducatifs : des écoles qui souhaitent introduire le machine learning pour les débutants, jusqu'aux centres de formation professionnelle et aux universités qui cherchent à incorporer l'analytique avancée dans leurs programmes.
TOKII connecte l'apprentissage académique avec la réalité du milieu industriel, apportant en classe des scénarios authentiques basés sur des données réelles. Elle a été adaptée et gamifiée pour le secteur éducatif, et conserve l'essence de son application industrielle pour garantir une formation pertinente et actualisée.
De plus, la plateforme évolue constamment en fonction des besoins de nos clients, ajoutant de nouvelles fonctionnalités qui garantissent que TOKII reste toujours alignée avec les normes et les exigences réelles du secteur industriel.
Exemples réels d'utilisation dans des établissements éducatifs
UniEibar : Jumeau numérique des villes d'Éibar et d'Ermua, infrastructure urbaine, ses bâtiments publics et privés, et les systèmes intelligents qui gèrent l'énergie, la mobilité, l'éclairage et le transport. TOKII reçoit des données via MQTT pour simuler des cyberattaques potentielles et analyser comment elles affecteraient le fonctionnement réel des services urbains. Cela permet aux étudiants d'observer en temps réel comment une attaque numérique affecterait la ville et comment appliquer des mesures pour la résoudre.
AT Global : Dans cinq centres technologiques spécialisés, les étudiants utilisent TOKII pour créer des modèles prédictifs en appliquant le machine learning sans avoir besoin de programmer. Ils l'appliquent dans le domaine sportif, en analysant les données de performance et en optimisant les stratégies d'entraînement grâce à des simulations basées sur les données.
Si vous êtes enseignant ou représentez une institution éducative et souhaitez incorporer des méthodologies d'enseignement et d'apprentissage interactif dans vos classes, découvrez comment TOKII peut vous aider à le réaliser.
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