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4 results on '"GTnum Scol_IA"'

1. Data management plan of the Special Interest Group Scol_IA Renewal of digital practices and creative uses of digital and AI

Author

Romero, Margarida, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Université Laval [Québec] (ULaval), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GTnum Scol_IA, Université Côte d'Azur, and ANR-18-CE38-0001,CreaMaker,#CreaMaker: évaluation de la co-créativité dans une activité de fabrication physico-numérique de type maker(2018)

Subjects
Artificial intelligence, intelligence artificielle, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education
Abstract

Data Management Plan (DMP) of the #Scol_IA SIG “Renewal of digital practices and creative uses of AI”. The DMP is created using DMP OPIDoR, based on the "Science Europe-DMP template" provided by Science Europe.; Plan de gestion de données (DMP) du Groupe thématique numérique #Scol_IA “Renouvellement des pratiques numériques et usages créatifs du numérique et IA”. Le DMP est créé à l'aide de DMP OPIDoR, basé sur le modèle "Science Europe-DMP template" fourni par Science Europe.

Published
2023

2. Education à l’intelligence artificielle : Quelles compétences acquérir par les élèves ?

Author

Heiser, Laurent, Romero, Margarida, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Institut mediterranéen des sciences de l'information et de la communication (IMSIC), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN), Université Laval [Québec] (ULaval), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA), GTnum Scol_IA, and Université Côte d'Azur

Subjects
Artificial intelligence, education, intelligence artificielle, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, éducation
Abstract

Artificial intelligence is a concept that generates different types of reactions from educational actors. First of all, it is a concept that may seem very far from educational reality and generate fears related to the type of data processing that will be used. On the other hand, too positive expectations could also be expected of AI in education. To help demystify this concept, let's start by defining it. Among pioneers in the field like Minsky, artificial intelligence is defined as "the construction of computer programmes that engage in tasks that are, for the time being, performed more satisfactorily by human beings because they require high-level mental processes such as perceptual learning, memory organisation, and critical reasoning" (1956). More recently, Young et al. (2019) defined artificial intelligence "as any domain-specific system that uses machine learning techniques to make rational decisions about non-deterministic tasks". Taking into account the multiplicity of disciplinary fields and the number of non-deterministic tasks that learners face, we can already realise that the uses of AI in education will be very specialised and will not be able to cover all the broad fields of competence of teachers.; L’intelligence artificielle est un concept qui génère différents types de réactions auprès des acteurs éducatifs. Tout d’abord, il s’agit d’un concept qui peut paraître très éloigné de la réalité éducative et générer des craintes en lien au type de traitement de données qui vont être utilisées. D’autre part, des attentes trop positives pourraient également être attendues sur l’IA en éducation. Pour permettre de démystifier ce concept, commençons par le définir. Parmi les pionniers du domaine comme Minsky, l’intelligence artificielle est définie comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains, car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique » (1956). Plus récemment, Young et al (2019) définissent l'intelligence artificielle “comme tout système spécifique à un domaine utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour prendre des décisions rationnelles concernant des tâches non déterministes”. Tenant compte de la multiplicité de domaines disciplinaires et la quantité de tâches non déterministes auxquelles font face les apprenants, nous pouvons déjà nous rendre à l’évidence que les usages de l’IA en éducation vont être très spécialisés et ne pourront pas couvrir l’ensemble des larges champs de compétences des enseignants.

Published
2023

3. Enseigner et apprendre à l'ère de l'intelligence artificielle

Author

Romero, Margarida, Heiser, Laurent, Lepage, Alexandre, Gagnebien, Anne, Bonjour, Audrey, Lagarrigue, Aurelie, Palaude, Axel, Boulord, Caroline, Gagneur, Charles-Antoine, Mercier, Chloé, Caucheteux, Christelle, Guidoni-Stoltz, Dominique, Tressols, Florence, Henry, Julie, Alexandre, Frédéric, Céci, Jean-François, Camponovo, Jérémy, Fouché, Laurent, Métral, Jean-François, Hodgkins, Lianne-Blue, Comte, Marie-Hélène, Durampart, Michel, Corieri, Patricia, Olry, Paul, Reboul, Pauline, Bonfils, Philippe, Amor, Sami Ben, Collin, Simon, Ciavaldini-Cartaut, Solange, Viéville, Thierry, Batifol, Victoire, Borgne, Yann-Aël Le, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Université Laval [Québec] (ULaval), Université Côte d'Azur (UCA), Université de Montréal (UdeM), Université de Toulon (UTLN), Inria Learning Lab (ILL), Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), La Scientothèque [Bruxelles], Formation et apprentissages professionnels (FoAP), Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Agro Dijon, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM), Auteur indépendant, Institut Agro Dijon, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Namur [Namur] (UNamur), Université de Poitiers, Académie de Nice, Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Direction du numérique pour l'éducation, GTnum #Scol_IA, Action exploratoire AIDE, GTnum Scol_IA, ANR-18-CE38-0001,CreaMaker,#CreaMaker: évaluation de la co-créativité dans une activité de fabrication physico-numérique de type maker(2018), and European Project: CAI

Subjects
Artificial intelligence, usages créatifs, compétences du 21ème siècle, numérique, intelligence artificielle, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, agentivité, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract

International audience; As part of the Digital Working Group (GTnum) #Scol_IA “Renewal of digital practices and creative uses of digital and AI” we are pleased to present the white paper “Teaching and learning in the era of Artificial Intelligence, Acculturation , integration and creative uses of AI in education”. The white paper edited by Margarida Romero, Laurent Heiser and Alexandre Lepage aims to provide the various educational actors with a diversified perspective both on the issues of acculturation and training in AI and on the resources and feedback from the various research teams and organisations. of scientific culture in the French-speaking countries. A multidisciplinary approach makes it possible to consider the perspectives of researchers in computer science as well as those of education and training sciences, information and communication sciences and the expertise of teaching professionals. and scientific mediation.; Dans le cadre du Groupe de Travail numérique (GTnum) #Scol_IA “Renouvellement des pratiques numériques et usages créatifs du numérique et IA” nous sommes heureux de vous présenter le livre blanc “Enseigner et apprendre à l’ère de l’Intelligence Artificielle, Acculturation, intégration et usages créatifs de l’IA en éducation”. Le livre blanc édité par Margarida Romero, Laurent Heiser et Alexandre Lepage vise apporter aux différents acteurs éducatifs un éclairage diversifié tant des enjeux de l’acculturation et formation à l’IA que des ressources et retours d’expérience des différentes équipes de recherche et organismes de culture scientifique de la francophonie. Une approche pluridisciplinaire permet de considérer tant les perspectives des chercheurs en sciences de l’informatique, que celles des sciences de l’éducation et de la formation, les sciences de l’information et la communication et l’expertise des professionnels de l’enseignement et de la médiation scientifique.

Published
2023

4. L'IA pour mieux apprendre et apprehender L'IA

Author

Alexandre, Frédéric, Comte, Marie-Hélène, Lagarrigue, Aurélie, Viéville, Thierry, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Learning Lab (ILL), Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Direction du numérique pour l'éducationGTnum #Scol_IAAction exploratoire AIDE, AEx AIDE, GTnum Scol_IA, and ANR-18-CE38-0001,CreaMaker,#CreaMaker: évaluation de la co-créativité dans une activité de fabrication physico-numérique de type maker(2018)

Subjects
[SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Éducation, Intelligence artificielle, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

National audience; L'IA en éducation peut être abordée depuis trois perspectives parallèles. D'abord, elle peut servir à adapter l'expérience d'apprentissage par la conception d'outils prenant en compte différentes caractéristiques des apprenants ou des traces numériques issues de leur interaction avec des systèmes. Bien utilisés, de tels systèmes pourraient décharger les enseignants de tâches relatives à la transmission des contenus et leur permettre d'intervenir sur des aspects plus complexes de l'apprentissage des élèves. Ensuite, l'IA peut être utilisée comme outil scientifique pour mieux comprendre les phénomènes d'apprentissage humain, par la modélisation de l'apprenant. Finalement, l'IA peut être envisagée depuis la perspective de l'éducation critique à l'IA. Ce chapitre présente succinctement ces trois perspectives qui ne s'excluent pas les unes des autres, mais qui se complètent pour mieux cerner les enjeux de l'IA. Les dernières recherches associant les sciences de l'éducation et les sciences du numérique permettent de comprendre les liens entre l'intelligence artificielle (IA) et l'éducation, y compris leurs limites. Ces recherches nous montrent comment l'IA peut être pensée pour mieux apprendre et développer son esprit critique (Roux et al. 2020 ; Viéville, 2018), pour comprendre l'apprentissage humain lui-même, et enfin comme objet d'enseignement, pour maîtriser de manière éclairée ces outils devenus quotidiens (Viéville et Guitton, 2020).

Published
2023

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