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Un panel de visualización para la Inteligencia Colectiva Controvertida. Analíticas de aprendizaje para la mejora de creación de ideas en grupos de discusión
Via LGA
L'IA sera un vrai défi pour innover dans la formation. Objectifs : permettre aux apprenants de mieux se former et aux formateurs de pouvoir les accompagner.
Via Bhushan Thapliyal
Event in Charleroi, Belgium by UMONS officielle on Tuesday, April 30 2019 - Cliquez ici pour vous inscrire : https://urlz.fr/9d5j
Pédagogie coopérative, développement du processus du fonctionnement des valeurs et des activités coopératives
Executives should be helping to reduce jobs in which AI and machine learning take over boring tasks, while humans spend more time with higher-level tasks.
Via Jesús Hernández
VIDÉO. Remis mercredi 27 mars 2018, le rapport de Cédric Villani dédié à l’intelligence artificielle recense toute une série de recommandations pour faire de la France un "leader" sur le sujet. Parmi les pistes évoquées pour l’enseignement supérieur et la recherche, figure la création d’instituts de recherche interdisciplinaires. Marc Schoenauer, directeur de recherche à l’Inria, en détaille les enjeux, lors de la conférence EducPros du 28 mars. (...) - EducPros, par Céline Authemayou, 29/03/2018
Via ESR_Info
AI isn't going to be the major job killer that many fear.
L'année 2018 va voir se multiplier les applications opérationnelles de l'IA. Marketing, maintenance, logistique
Via Jean-Pierre Blanger
Spread the loveArtificial intelligence (AI) is changing the landscape of higher education. According to Dr. Keng Siau, artificial intelligence will “perform an array of general tasks with consciousness, sentience and intelligence.” That could mean that higher education may no longer be the path to a professional career. University degrees have always led to professional careers; AI may change that path and offer new forms of learning. Ultimately, AI will change the way colleges have approached education. Complex data and collaboration Artificial intelligence will disrupt higher education; there’s no doubt of that. Already AI has been assuming some of the more …
Via NikolaosKourakos
L'intelligence artificielle dans l'enseignement supérieur, le prochain levier de transformation des grandes écoles. “L’IA sera au cerveau humain ce que la pelleteuse a été à la main. Les grands métiers intellectuels vont tous être impactés, ce qui libérera le cerveau humain pour plus d’imagination.” Métaphore éloquente du dean d’EMLyon, Bernard Belletante, qui se voit désormais aux commandes d’un nouvel outil puissant pour transformer son école. Comme tous les patrons de campus – ingénieurs ou business school –, il se trouve face à deux formidables défis lancés par l’intelligence artificielle (IA). C’est non seulement un puissant levier de transformation des méthodes d’enseignement et des pratiques pédagogique, mais c’est aussi un fantastique transformateur des métiers auxquels leurs diverses écoles préparent. Bref, l’IA se retrouve propulsée au plus haut niveau des préoccupations stratégiques. Avec des niveaux de prise de conscience assez différenciés. L’analyse de cette vraie révolution est variée. Alors une disruption à deux dimensions ? Pour certains c’est une évidence, pour d’autres une chimère. Certitude : elle sera clivante, tant elle sera gourmande de ressources financières. Elle va donc créer encore plus d’écart entre les écoles. Au risque d’agrandir le fossé avec les universités (...! in LE NOUVEL ECONOMIST
Via LEBLOND, Patrick Bérard
According to an Oxford University analysis, close to half of all jobs will be taken over by robots in the next 25 years. No wonder the press is full of handwringing about how workers will adjust and the best way to prepare the next generation for this A.I.-filled future. But not everyone is alarmed about the prospect of radical change in the labor market. After all, this has happened before (for instance, when mechanization replaced the vast majority of farmers) and it turned out OK. Plus, a lot of today's jobs are soul-crushingly boring and repetitive. Losing them just might be a blessing. Among these optimists are IT service company Cognizant. In a recent report (hat tip to Business Insider for the pointer), the consultancy notes that while creative destruction has always been with us, so has reinvention. Sure, robots will take jobs away, but they'll also create new ones. What will these new gigs look like exactly? The report imagines detailed job ads for 21 future careers that Cognizant thinks may emerge in the next 10 years.
Via John Evans
En cette rentrée 2017 IFP School a souhaité tester le concept de "Learning Escape Game" (NDLR : "jeu d'évasion grandeur nature" (confère Olivier Bernaert)) afin d’enseigner la collaboration et le travail d’équipe à ses étudiants. Pendant 2 jours, 350 étudiants répartis (tous programmes confondus) dans des groupes de 15 participants avaient 10 minutes pour affronter une intelligence artificielle nommée "Wise". Mise en situation, musique, costumes, chronomètre et énigmes : mobilisation de tous les codes du storytelling pour créer de l’émotion et de l’engagement… Dès leur arrivée en salle de cours, les participants recevaient une tablette sur laquelle un chatbot (NDLR : "robot logiciel pouvant dialoguer avec un individu ou consommateur par le biais d’un service de conversations automatisées effectuées en grande partie en langage naturel" selon le site définitions-marketing) leur donnait les consignes et les mettait au défi de résoudre en 10 minutes l’ensemble des énigmes des deux salles de jeu. Difficulté supplémentaire, ils devaient d’abord trouver la solution des quatre premières énigmes avant de pouvoir accéder à la seconde salle ! Sachant que les énigmes portaient sur des sujets très divers (équations de thermodynamique, courbes d’économie des énergies, inspection de site industriel) et avec des technologies variées (réalité virtuelle, réalité augmentée, puzzle) les élèves étaient obligés d’échanger et de collaborer pour trouver les solutions. Sur l’ensemble des groupes, 12 ont réussi à sortir des deux salles avant la fin du temps imparti et tous continuaient à parler des énigmes et à échanger sur les solutions à la sortie de la salle. Un beau succès ! Si la mise en place d’un escape game s'est vite révélée comme une évidence pour répondre à l'objectif de collaboration et d’ancrage des informations, le choix du chatbot était quant à lui un vrai challenge, car son utilisation induit un changement de posture où l’enseignant devient un guide fournissant des éléments méthodologiques et motivationnels afin que chaque étudiant construise son propre parcours d’apprentissage. Constat : devant un chatbot les participants censurent moins leurs réponses et ils échangent beaucoup plus entre eux sans avoir peur de déranger le cours ou de suggérer de fausses réponses. L’enseignant a alors toute la liberté pour observer le groupe, inciter ceux qui sont plus en retrait à échanger et les guider dans la méthodologie de résolution de problème. Le bilan de projet est donc très positif. La mise en place a été rapide et peu coûteuse. Les tâches les plus longues ont été l'élaboration de l’arbre des choix du chatbot sous motion.ai (gratuit en dessous de 1000 "chat") et la définition des objectifs pédagogiques. Quant à la création des énigmes, elle est partie du matériel déjà présent dans la salle (casiers, vidéo projecteur, horloge, tableaux…) et des cours déjà montés. Le feedback des participants a lui aussi été très positif (étonnement devant la modernité et la diversité des méthodes de formation utilisées à l’école, notamment). Les enseignants ont pris conscience qu'ils disposent là d'un nouveau terrain de jeu, en particulier en matière d'évaluation des acquis concrets des étudiants, et d'une plus grande efficience pédagogique sous réserve d'adaptation de leur modèle de transmission des savoirs. Le learning escape game est donc un bon moyen de repenser le modèle vertical de transmission du savoir de manière ludique. Pour plus d'information sur les Learning Escape Games : LearningScape de Sapiens-USPC Lucie Dhorne
Via Vedrenne Guy
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Interview en ligne - vidéo disponible
L’Intelligence Artificielle (IA), et notamment ses composantes Machine Learning (ML) et Deep Neural Nets (DNN) connaît un engouement et des succès considérables dans de très nombreux domaines applicatifs. Citons l’aéronautique, les transports, la santé, la finance, l’IT. Après avoir initié en 2017 les Mons AI Meetups, différents services d’Enseignement et de Recherche de la Faculté …
Neurospell est un outil de correction automatique expérimental très impressionnant qui fait appel à l'intelligence artificielle.
Aux Etats-Unis comme en Europe, des outils intégrant l’intelligence artificielle prétendent répondre aux difficultés scolaires. Individualiste et technocratique, l’approche néglige les finalités éducatives essentielles : l’esprit critique, la réflexion et l’argumentation. IA
Via Sandrine Decamps
Artificial Intelligence (AI) has been quietly infiltrating society in every way. Tom shares how AI is being used to improve education.
Via Grant Montgomery
How will Artificial Intelligence (AI) in the Enterprise Impact Humans?
Via TechinBiz
L’intelligence artificielle conduira à des transformations profondes du travail. Pour s’y préparer, le rapport passe au crible trois secteur
Via François GARREAU, Patrick Bouillaud
In this edWebinar, Maurice J. Elias, Ph.D., and Steven E. Tobias, Psy.D., talk about what emotional intelligence is and why and how you can build valuable EQ skills in your students.
Via Tom D'Amico (@TDOttawa)
Nothing is “artificial” about this technology. It is made by us, for us.
Via Jean-Pierre Blanger
La police chinoise utiliserait un algorithme pour assurer la sécurité à Xinjiang. Selon Human Rights Watch, les forces de l’ordre useraient d’une intelligence artificielle pour procéder à l’arrestation des bandits dans l’ouest du pays. Le projet a commencé en 2016 avec la collaboration du gouvernement régional de Xinjiang.
Via Intelligence Economique, Investigations Numériques et Veille Informationnelle
Large-scale data gathering and quantum leaps in processing power have set the table for major advancement in artificial intelligence. Yet there’s a growing body of evidence that the field of AI is poised to move into a whole new dimension, one where AI not only imagines the real world, but can begin to make accurate decisions on what’s real and important, what’s not — and thus predict what’s coming next. “Computers are really good at memorization,” Carl Vondrick, research scientist at Google Inc., said during a presentation at the Re-Work Deep Learning Summit in San Francisco Thursday. “The problem is teaching them how to forget.” Vondrick’s research has focused on one of the most vexing challenges in today’s online world: how to make use of the massive database of unlabeled videos that clog nearly every corner of the web. It’s one thing to swoon over a cute baby or funny cat video. It’s another to learn from it. The Google research team decided the best approach was to use millions of unlabeled video hours to train deep learning neural networks to reach a better understanding of the world. By drawing on the vast cache of freely available footage, the AI-enabled network could correctly interpret not only what it saw, but what would happen next. In examples presented at the conference, Vondrick showed videos of people approaching each other and then the network decided, mostly correctly, what action would occur as a result. A hug, handshake or “high five” was often the behavior based on the human interaction captured on video. The deep learning research is important because growing dependence on robots will demand that the machines be able to interpret human actions as observed. If a human reaches for a doorknob, it would be highly inconvenient if the robot decides to slam the door. Intriguingly, the Google researchers have been extending the deep learning model to include sound as well. Summit attendees heard a clip of people singing “happy birthday” and as the video image was revealed, it showed that the network correctly predicted there would be an image of a candle in the segment. At 74 percent accuracy, deep learning systems are coming along well at predicting action, getting closer to human rates approximately 10 percentage points higher, according to Vondrick. “This task is still pretty hard and we don’t always get it right,” Vondrick admitted. Vondrick’s research is based on a methodology known as adversarial learning, which essentially pits two networks in competition with each other. One network generates real images and the other is tasked with analyzing them and rendering a decision on whether they are genuine or fake. This technique has also been recently employed by Ian Goodfellow, staff research scientist at Google Brain, who has become a leading authority in “generative adversarial networks” or GANs. In Goodfellow’s work, GANs create photos and sounds of the real world. “GANs are generative models based on game theory,” Goodfellow explained. “They open the door to a wide range of engineering tasks.” These tasks encompass a variety of deep learning models where machines can be asked to turn a brown horse into a zebra.
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