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Utiliser l'Intelligence Artificielle pour apprendre ?  Jeudi 27 avril était lancé, en avant-première (lancement officiel mi-mai dans les locaux de l'ONU à New York) " Nestor, le 1er cours au monde tutoré par l'Intelligence Artificielle ". L'occasion de voir concrètement ce que l'intelligence artificielle peut apporter dans le cadre d'apprentissages. 

Concrètement, comment ça fonctionne ? 

"1. L'étudiant s'installe devant son ordinateur, son téléphone ou sa tablette pour refarder une vidéo de cours. Nul besoin d'être à l'école, à l'université ou au bureau. Un simple appareil connecté et une caméra suffit. (même un smartphone)

2. Le logiciel I.A Learning à détection faciale reconnaît l'étudiant lorsqu'il ouvre sa session de cours. L'intelligence artificielle joue le rôle de professeur particulier pendant la leçon que l'étudiant visionne. 

3. L'intelligence artificielle, baptisée Nestor, observe le mouvement du visage, des yeux et l'utilisation d'un téléphone portable. 

4. En fonction des moments d'inattention détectés, l'IA modifie les questions du quiz final pour se focaliser sur les passages où l'étudiant n'a pas écouté le cours, cela l'oblige à se concentrer lors d'un deuxième visionnage. 

5. le logiciel IA est capable, en fonction de l'historique de cours de l'étudiant, de synthétiser les moments de déconnexion. L'intelligence artificielle enverra alors à l'étudiant des alertes au moment où sa concentration diminuera. Il permet également de reconnaître l'étudiant dans un amphithéâtre et de lui envoyer des alertes par bluethooth, pop up ou email."

Ce logiciel est développé par LCA Conseil.net.

Les trois unités de mesure de l'attention par ce logiciel : 

ATTENTION : mesure des muscles faciaux illustrant l’expressivité subjective

VALENCE : mesure de l’attitude positive ou négative, basée sur l’expérience de la personne déjà enregistrée

CONCENTRATION : mesure basée sur l’orientation de la tête

La machine s’auto-alimente : les données créent une base de données permettant de définir précisément l’attitude de l’élève, afin d’améliorer son comportement à l'instant T, et dans l'idée, de manière durable.

Ce que l'on pourrait imaginer dans le cadre d'une utilisation sur un terme plus ou moins long :

  1. Une modification progressive des circuits neuronaux, via un changement des habitudes de lecture des vidéos DONC de « meilleurs apprentissages » pour les élèves.
  2. L’établissement d’une carte d’identité plutôt très précise sur le profil « apprentissages en vidéos » de l’élève.
  3. La possibilité d’utiliser ce processus de mesure de l’attention pour les cours IRL (dispositif déjà prêt) permettant d’améliorer les performances d’apprentissage des élèves et d’enseignement des enseignants. (cartographie de l’attention des élèves pendant le cours : points à modifier, à revoir, modification des modalités d'enseignement... etc)
  4. Une connaissance précise des élèves pour la direction d’établissement. 
  5. Ce dispositif, pensé pour des élèves postbac étendu au monde scolaire.

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A gauche la vidéo de cours, à droite l'élève en temps réel et les mesures de son attention traduites en graphiques  (rouge ou vert selon attitude) et données brutes. 

Qui est à l'origine de ce projet ? 

Le docteur Marcel SAUCET

https://www.sandiego.edu/law/faculty/profiles/bio.php?ID=1003

 

Dernière modification le mardi, 20 juin 2017
Elbaz Jennifer

Vice-présidente de l'An@é.

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