L'importance de la collecte et de l'analyse des données dans l'enseignement de l'IA

Avec la popularisation de l'intelligence artificielle, l'éducation en ligne est également confrontée à des défis et à des opportunités. Cet article explorera en profondeur la collecte et le traitement des données dans l'enseignement de l'IA et l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'apprentissage personnalisé. Il fournira une source d'inspiration pour promouvoir le développement de l'enseignement de l'IA sur la base de cas et de suggestions pertinents.

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, le domaine de l'éducation en ligne a également ouvert la voie à de nouvelles opportunités et défis. En tant qu’élément indispensable de l’enseignement de l’IA, la collecte et l’analyse des données jouent un rôle essentiel. En acquérant, organisant et analysant efficacement les données quantitatives et qualitatives relatives aux étudiants, nous pouvons fournir à chaque étudiant des services éducatifs de haute qualité qui répondent à ses besoins et à son potentiel spécifiques.

Cet article se penchera sur la collecte et le traitement des données dans l'enseignement de l'IA et sur l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'apprentissage personnalisé, et partagera quelques cas réussis et des suggestions de mise en œuvre, dans l'espoir de fournir une inspiration et des conseils pour promouvoir le développement de l'enseignement de l'IA.

1. Collecte et traitement des données

Dans le sens de l'éducation à l'IA, la collecte et le traitement des données sont une étape très critique. En collectant des données relatives aux étudiants, nous pouvons mieux comprendre leur situation d'apprentissage et leurs besoins afin de proposer un enseignement ciblé et personnalisé.

1.1 Source de données des étudiants

Les sources de données sur les étudiants sont vastes et diversifiées. Ceux-ci incluent divers canaux tels que les activités en classe, les interactions et les devoirs en ligne. Par exemple, les plateformes d'apprentissage en ligne peuvent enregistrer des données quantitatives telles que le temps de visionnage des étudiants et les progrès réalisés dans les cours vidéo, tout en obtenant également des données qualitatives telles que les commentaires des étudiants et les réponses aux questions sur le contenu des cours.

1.2 Types de données, nettoyage et prétraitement des données

Ces données collectées peuvent être divisées en deux types : les données quantitatives et les données qualitatives.

1. Les données quantitatives font principalement référence à certaines informations d'expression numérique spécifiques, telles que les notes, les temps de réponse, etc. ;

2. Le qualitatif est davantage orienté vers les descriptions basées sur l'expérience ou le jugement humain, telles que les commentaires des étudiants et les modèles de comportement. Cependant, avant d'utiliser ces types mixtes de données, nous devons effectuer le travail de nettoyage et de prétraitement nécessaire pour garantir qu'elles sont exactes et valides.

Supprimez les valeurs aberrantes pour éviter d'interférer avec le travail d'analyse ultérieur et de provoquer des résultats erronés.
Remplissez les valeurs manquantes pour garantir l'exhaustivité et l'exactitude.

Cas : Plateforme d'éducation personnalisée de l'entreprise D2L

En fait, une entreprise appelée D2L se concentre sur l'utilisation de la technologie de l'IA pour améliorer l'efficacité et la personnalisation dans le domaine de l'éducation. L'entreprise a développé une plateforme d'apprentissage en ligne appelée Brightspace (Figure 1 Plateforme d'apprentissage en ligne Brightspace), qui intègre des outils avancés d'analyse de données et peut collecter et traiter de grandes quantités de données sur les étudiants. En nettoyant et en prétraitant les données telles que les activités en classe, les interactions en ligne et les devoirs, Brightspace peut aider les enseignants à mieux comprendre les situations et les besoins d'apprentissage des élèves et à proposer des programmes éducatifs personnalisés basés sur les différences individuelles.

En bref, dans le sens de l'éducation à l'IA, la collecte et le traitement des données sont des maillons importants pour atteindre les objectifs éducatifs personnalisés. En acquérant, organisant et analysant efficacement les données quantitatives et qualitatives relatives aux étudiants, nous pouvons fournir à chaque étudiant des services éducatifs de haute qualité qui répondent à ses besoins et à son potentiel spécifiques.

2. Application des algorithmes d'apprentissage automatique dans l'apprentissage personnalisé [1]

Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, de nombreuses méthodes d'apprentissage personnalisé ont été explorées dans le domaine de l'enseignement de l'IA. Ces méthodes analysent et utilisent de grandes quantités de données pour déterminer des cours ou des ressources adaptés à chaque étudiant, et effectuent en outre des comparaisons de groupes et des analyses de différences basées sur différentes caractéristiques.

2.1 Système de recommandation personnalisé basé sur l'apprentissage supervisé

Le système de recommandation personnalisé basé sur l'apprentissage supervisé prendra en compte des facteurs tels que les performances et les intérêts des étudiants, et fera des prédictions basées sur les données et les modèles existants, fournissant ainsi à chaque étudiant des recommandations de cours ou de ressources adaptées à ses besoins et à son niveau.

Cas réel : Coursera (Uda) a développé une plateforme en ligne appelée « SkillBlue ». La plateforme utilise des algorithmes d’apprentissage automatique supervisé pour analyser les données de performance, les intérêts et les mesures associées des étudiants et recommander les cours académiques ou de compétences qui correspondent le mieux à leurs besoins. Ce système de recommandation personnalisé augmente la motivation et la précision des utilisateurs à participer ou à compléter du contenu éducatif.

2.2 Comparaison de groupe et analyse des différences basée sur l'analyse de cluster

La méthode d'apprentissage personnalisée basée sur l'analyse groupée divise les étudiants en différents groupes pour découvrir quels facteurs les affectent sous différentes caractéristiques et peuvent obtenir de meilleurs résultats. Cette méthode d'apprentissage personnalisée prend pleinement en compte les différences et caractéristiques personnelles des étudiants et propose des mesures pédagogiques et un soutien correspondants basés sur les résultats des différents groupes.

2.3 Méthode de prise de décision combinée

Utiliser des méthodes de prise de décision combinées telles que des algorithmes de renforcement en profondeur pour parvenir à une sélection indépendante de ressources de support de haute qualité. Ces modèles de prise de décision améliorent encore l'expérience d'apprentissage personnalisée en considérant la relation séquentielle entre les ressources et en effectuant des sélections et des recommandations basées sur des objectifs prédéfinis.

Algorithme de profondeur amélioré

Cas réel : la société EdTech a développé une plateforme d'éducation en ligne appelée "EduSmart". La plateforme utilise des algorithmes de renforcement approfondi pour concevoir des options autonomes afin d'aider les étudiants à terminer leurs cours avec une planification de parcours personnalisée en fonction de leurs besoins, de leurs progrès et de leurs préférences, et à choisir de manière flexible des ressources pédagogiques de haute qualité qui correspondent à leur statut et leurs objectifs actuels.

Dans le sens de l'enseignement de l'IA, les algorithmes d'apprentissage automatique jouent un rôle clé dans l'apprentissage personnalisé. Grâce à des systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage supervisé, à la comparaison de groupes et à l'analyse des différences basées sur l'analyse groupée, et à des méthodes de prise de décision combinées, les programmes éducatifs et la sélection des ressources peuvent être mieux personnalisés, et des expériences d'apprentissage personnalisées et des services éducatifs de haute qualité peuvent être fournis. Ces applications technologiques améliorent non seulement l'efficacité et la satisfaction des utilisateurs des plateformes d'éducation en ligne, mais créent également pour chaque étudiant un environnement d'apprentissage plus adapté à ses besoins et à son potentiel de développement.

3. Articles scientifiques populaires sur l'enseignement de l'IA : défis et solutions

Bien que l’IA ait fait des progrès significatifs dans le domaine de l’éducation, elle est également confrontée à certains défis. Ces défis concernent la protection de la vie privée des étudiants, l’établissement d’indicateurs d’évaluation et les problèmes de biais dans les données. En réponse à ces défis, certaines solutions ont été proposées dans des domaines connexes.

3.1 Problèmes de confidentialité et protection de la sécurité des données

Lors de la collecte et du traitement des données des étudiants, il est essentiel de garantir la confidentialité des étudiants et de maintenir la sécurité des données. [2]

Cas réel : Knewton Company a développé une plateforme d'apprentissage en ligne personnalisée. Pour répondre aux problèmes de confidentialité, ils utilisent des technologies d'anonymisation et de cryptage pour gérer les données des étudiants, et conçoivent des pare-feu et des mécanismes de contrôle d'accès solides pour garantir que les informations sensibles ne soient pas utilisées à mauvais escient ou divulguées.

3.2 Établir des indicateurs d'évaluation efficaces

Pour mesurer les progrès dans l’apprentissage personnalisé, des mesures d’évaluation efficaces doivent être établies.

Cas réel : Khan Academy a lancé un système de commentaires pour suivre et enregistrer l'achèvement de chaque étudiant pendant les cours en ligne et fournir des commentaires spécifiques en fonction de leurs performances pour encourager l'amélioration continue. Dans le même temps, des évaluations régulières sont menées à travers les résultats des examens, les travaux de projet, etc., afin d'avoir une compréhension plus complète des résultats d'apprentissage et de l'amélioration des capacités des étudiants.

3.3 Problème de biais de données

Pendant le processus d'analyse des données des étudiants, des problèmes tels qu'un déséquilibre des échantillons et un biais potentiel dans l'algorithme peuvent survenir.

Cas réel : Carnegie Learning a développé un système d'apprentissage personnalisé des mathématiques appelé « MATHia ». Le système s'efforce de réduire les biais dans les données et d'éliminer l'impact de divers facteurs potentiels sur les résultats grâce à une évaluation multidimensionnelle. Non seulement ils examinent fréquemment le modèle, mais ils travaillent également avec des experts en éducation pour garantir son équité et son efficacité.

3.4 Problèmes de déploiement à grande échelle

La promotion de l'enseignement de l'IA vers des applications à grande échelle est confrontée à un défi en termes de ressources humaines, d'exigences techniques et de support opérationnel.

Cas réel : EdX est l'une des plateformes qui propose des cours en ligne via des universités partenaires. Face à un grand nombre d'utilisateurs enregistrés, elle adopte la technologie du cloud computing pour étendre sa capacité et établit une architecture de serveur puissante et stable pour s'adapter à un trafic élevé. besoins d’accès.

Bien que l'orientation de l'enseignement de l'IA soit confrontée à certains défis, les domaines connexes ont pris conscience de ces problèmes et ont travaillé activement pour les résoudre. En adoptant des technologies d'anonymisation et de cryptage pour protéger la confidentialité et la sécurité des données, en établissant des indicateurs d'évaluation efficaces pour mesurer les résultats d'apprentissage personnalisés, en surmontant les problèmes de biais dans les données et en relevant les défis d'un déploiement à grande échelle, l'enseignement de l'IA peut obtenir de meilleurs résultats et un développement durable. Se concentrer sur ces solutions et les améliorer continuellement contribuera au succès de l’éducation personnalisée et créera un environnement d’apprentissage plus significatif pour chaque élève, adapté à ses besoins et à son potentiel.

4. Cas réussis et suggestions de mise en œuvre 4.1 Partage de cas réussis de projets d'éducation à l'IA aux États-Unis, en Chine et dans d'autres pays ou régions

Dans des pays ou des régions comme les États-Unis et la Chine, il existe de nombreux projets impressionnants d'enseignement de l'IA qui ont connu un grand succès. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de ces projets.

(1)Coursera

Coursera est une plateforme de formation en ligne de renommée mondiale qui propose aux étudiants des cours en ligne sur une variété de sujets. [3] Ils ont également lancé une série de cours liés à l'intelligence artificielle, tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et la vision par ordinateur. Ces cours sont dispensés par des experts de premier plan du secteur et aident les étudiants à acquérir une compréhension approfondie de la technologie de l'IA grâce à une pratique interactive.

(2)Goodera

Goodera est une entreprise socialement responsable en Inde, engagée à promouvoir le développement durable grâce à la technologie. Ils ont développé une plateforme de laboratoire virtuel basée sur l’intelligence artificielle et l’analyse de données pour cultiver l’intérêt des étudiants du secondaire et du collégial pour les domaines des sciences, de la technologie, de l’ingénierie et des mathématiques (STEM). La plateforme fournit également des conseils personnalisés et encourage les participants à participer activement aux activités sociales.

(3) Réseau de talents du 21e siècle

21st Century Talent Network est l'une des plateformes d'éducation en ligne K12 les plus influentes en Chine. Ils utilisent la technologie de l’intelligence artificielle pour résoudre de nombreux problèmes de l’éducation traditionnelle, tels que l’enseignement personnalisé, l’évaluation adaptative et la réponse intelligente aux questions assistées. La plateforme utilise également l'analyse du Big Data pour prédire les performances des étudiants dans différentes matières et fournir des recommandations de cours correspondantes basées sur ces conditions.

4.2 Suggestions de mise en œuvre : clarifier les objectifs, avancer progressivement et continuer à s'améliorer

Pour réussir la mise en œuvre d'un projet d'éducation à l'IA, voici quelques suggestions :

• Objectifs clairs : identifiez les objectifs spécifiques que vous souhaitez atteindre avec votre projet de formation en IA et alignez-les sur la stratégie globale de l'organisation ou de l'établissement. Des objectifs clairs et spécifiques peuvent vous aider à mieux planifier et mesurer l’avancement du projet.
• Progressez progressivement : commencez par choisir une petite zone à tester afin de pouvoir observer les résultats et recueillir des commentaires. Après une acceptation réussie, l’échelle sera progressivement élargie. Cette approche progressive réduit les risques et vous donne le temps d’ajuster et d’optimiser votre plan.
• Amélioration continue : Quelle que soit la taille du projet, nous devons écouter activement les commentaires des utilisateurs pendant le processus de mise en œuvre et prendre des mesures pour l'améliorer. Évaluez régulièrement l'efficacité du projet et effectuez des ajustements et des mises à niveau en fonction des résultats pour assurer un développement continu et une synchronisation avec les dernières avancées technologiques.

Grâce aux cas réussis et aux suggestions de mise en œuvre ci-dessus, nous pouvons constater que l’enseignement de l’IA fait constamment des progrès révolutionnaires dans le monde entier. Qu'il s'agisse d'une plateforme de cours en ligne, d'un laboratoire virtuel ou d'un système d'enseignement assisté intelligent, dans ces projets, la technologie de l'intelligence artificielle offre aux étudiants une expérience d'apprentissage plus personnalisée, flexible et efficace. Il a joué un rôle positif dans la promotion de la transformation de l’éducation au 21e siècle et dans la formation de talents dotés d’une compétitivité future.

5. Tendance de développement de la collecte et de l'analyse de données dans l'enseignement de l'IA 5.1 Collecte et analyse de données dans l'enseignement de l'IA

Avec l'application généralisée de la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'éducation, la collecte et l'analyse des données deviendront la clé de l'éducation à l'IA. [4]Voici quelques tendances de développement futures :

• Collecte de données à grande échelle : avec la popularité des plateformes d'apprentissage en ligne et des laboratoires virtuels, un grand nombre d'étudiants ont généré des données d'apprentissage massives. À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, l’analyse de ces données peut révéler les forces et les faiblesses des étudiants sur différents sujets et tâches.
• Visualisation du processus d'apprentissage : en surveillant les activités des étudiants dans un logiciel éducatif et en enregistrant leurs comportements (tels que les clics, le temps d'arrêt, etc.), il peut fournir des informations sur leur processus d'apprentissage, les points de difficulté et les directions qui peuvent nécessiter une formation améliorée ou soutien. Concevez des stratégies de coaching personnalisées basées sur ces informations.
• Évaluation adaptative : utilisez la technologie de traitement du langage naturel pour évaluer les réponses textuelles et développer un plan de rétroaction personnalisé basé sur les niveaux de la machine. Dans le même temps, il peut également prédire les tendances futures sur la base des performances passées et concevoir des solutions à des problèmes spécifiques.

5.2 Si l'apprentissage personnalisé a un impact positif sur la croissance et la réussite scolaire des élèves

L'apprentissage personnalisé est l'un des concepts fondamentaux de l'enseignement de l'IA. L'apprentissage personnalisé a un impact positif sur la croissance et la réussite scolaire des étudiants en adaptant le contenu et le rythme des cours aux capacités, aux intérêts et aux styles d'apprentissage des étudiants. Les données suivantes sont pertinentes pour étayer ce point de vue :

• L'organisme de recherche indépendant Gartner prédit qu'en 2023, plus de 90 % de l'enseignement primaire et secondaire dans le monde utilisera une technologie d'éducation personnalisée.
• Une étude menée par Study.com, une société américaine de technologie en ligne, a révélé que l'adoption d'une approche d'apprentissage personnalisée peut améliorer les résultats à différents types d'examens d'environ 30 à 80 %.
• Le gouvernement de la ville de Séoul en Corée du Sud a annoncé après la mise en œuvre du projet éducatif AITutor que le score moyen de l'épreuve « chinois » est passé de plus de 48 à 75. On peut voir que l'assistance personnalisée joue un rôle important dans l'amélioration des performances aux tests. .

En résumé, la collecte et l’analyse de données dans l’enseignement de l’IA connaîtront un fort développement et favoriseront des modèles éducatifs plus précis et personnalisés. Dans le même temps, des expériences et des recherches ont permis de conclure que l'apprentissage personnalisé a un impact positif significatif sur la croissance des étudiants et sur leurs excellentes performances aux divers examens. Avec les progrès continus de la technologie et la mise en œuvre progressive des résultats de la recherche, nous sommes optimistes que l’enseignement de l’IA atteindra un niveau plus élevé et sera plus largement utilisé.

Référence :

[1]Huang Bingbing. Recherche sur l'application de la complétion de matrice binaire dans l'apprentissage personnalisé [D].

[2] Chen Qiang. Sécurité de l'information et confidentialité dans les systèmes de données de l'enseignement supérieur américains (1) [J] China Education Network, 2016, (11) : 28-30.

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[3] Liu Xiaoping, Tang Min, Li Yan. Défis du développement des MOOC dans le cadre du programme d'anglais universitaire traditionnel et de l'enseignement en classe [J].

[4] Li Haidong, Wang Xiaoxiao. « AI + Education », accélérer la transformation des modèles éducatifs et la reconstruction écologique dans les universités médiatiques [J]. .cnki.11-4653/n.2019.07.024.

Cet article a été initialement publié par @老青talk sur Tout le monde est un chef de produit. La réimpression sans autorisation est interdite

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Image de titre d'Unsplash, basée sur le protocole CC0

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