Intervenant : Vie Jill-Jênn
Résumé :
L’IA en éducation revêt plusieurs formes : correction automatique, évaluation adaptative (l’exemple de la certification Pix), prédiction de la performance via des modèles d’apprenant, remédiation personnalisée, génération d’exercices, ou encore aide à la décision d’admission. Nous présenterons comment fonctionne la personnalisation dans les systèmes de recommandation et comment elle peut être appliquée à l’optimisation des connaissances, en adaptant le contenu présenté à la portée de chaque élève. Nous présenterons les récents apports de la recherche dans ce domaine (risques et opportunités des LLM).