L’impact du Machine Learning sur le système éducatif

L'impact du Machine Learning sur le système éducatif

L’apprentissage automatique ou statistique, Machine Learning en Anglais, vise à concevoir des méthodes et algorithmes qui améliorent les processus et l’efficacité d’un système grâce notamment à l’analyse prédictive des données.

Les champs d’application du Machine Learning dans le domaine de l’enseignement et de la formation sont nombreux:

    1. Les outils Content Analytics peuvent extraire des différents contenus des informations précises et ciblées et les organiser afin de créer des modules de formation plus rapidement.
    2. L’analyse de l’apprentissage via des outils Learning Analytics passe par le suivi et l’évaluation de la progression des apprenants. Des recommandations personnalisées peuvent être ainsi créées et correspondre exactement aux besoins des élèves.
    3. L’algorithme Dynamic Scheduling permet de mettre en relation les étudiants qui ont besoin d’aide et les enseignants disponibles à un moment donné, ce qui facilite la mise en place de sessions de tutorat.
    4. La gestion automatisée des systèmes de notation au sein des établissements scolaires.
    5. Les outils Process Intelligence optimisent les processus de gestion.
    6. Dans le domaine du recrutement, les enseignants trouvent plus facilement les écoles en fonction de leurs expériences, profils, souhaits et opportunités. Les démarches à effectuer pour gérer leur carrière et évolution professionnelle sont simplifiées.
    7. La qualité de l’enseignement est optimale grâce aux outils d’analyse prédictive et d’exploration de données ou data mining.

Source: Le blog EdTech Getting Smart.