Ressources
Afin d'intégrer les multiples applications de l'intelligence artificielle, et plus particulièrement de l'IA générative, dans l'enseignement, une compréhension conceptuelle de base est nécessaire. La compilation suivante contient une palette de différentes ressources permettant de poser les bases de celle-ci et d'approfondir le sujet.
Brève introduction à l'IA générative
L'intelligence artificielle générative (IA) se base sur Apprentissage profond,L'apprentissage automatique permet d'entra?ner des réseaux neuronaux artificiels. Grands modèles linguistiques (LLM). Pour ce faire, les modèles sont entra?nés avec de grandes quantités de données afin de générer de nouveaux résultats sur la base des modèles appris.
Une percée de cette technologie, déjà étudiée depuis de nombreuses années, a eu lieu en 2017, lorsque l'architecture Transformer a été présentée dans l'article site externeAttention is All You Need a été publié. L'un des concepts clés est ce que l'on appelle le principe de la self-attention,L'apprentissage assisté par ordinateur (AAA) est une méthode d'apprentissage qui permet par exemple d'intégrer des mots dans le contexte correct d'une phrase ou d'un texte entier. En guise d'introduction, le site illustre site externegenerative AI exists because of the transformer ces relations de manière très compréhensible.
L'IA générative se base toujours sur une Calcul des probabilités. C'est pourquoi des hallucinations et des références erronées peuvent se produire. En outre, des biais peuvent appara?tre en raison de données erronées ou de leur traitement. Cela s'améliorera avec le développement des modèles, mais il faudra toujours vérifier l'exactitude de la sortie.
Principes de base
La liste suivante offre la possibilité d'acquérir les bases de l'IA générative, de se faire une idée de la mise en ?uvre technique ainsi que d'expérimenter les premières possibilités d'application.
- La courte série de vidéos sur "site externeIntroduction à l'IA pour les enseignants et les étudiants"" présente les bases, introduit les Large Language Models (LLM) et le prompting et décrit les avantages pour l'enseignement.
- L'université de Stanford propose, avec le site externeGuide de l'enseignement de l'intelligence artificielle la possibilité d'en savoir plus sur l'intelligence artificielle dans la formation et d'influencer positivement le dialogue à ce sujet.
- L'article "site externeComment fonctionnent les grands modèles linguistiques"" introduit pas à pas le fonctionnement d'un LLM.
- Dans la vidéo vers "site externeGenerative AI in a Nutshell"", les possibilités d'utilisation sont présentées en plus des principes de base, les applications sont expliquées et les risques et les restrictions sont soulignés.
Le site site externe中国足球彩票 d'IA est une plateforme d'apprentissage pour l'intelligence artificielle et propose des cours en ligne sur les bases de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique ou encore les opportunités offertes par les assistants vocaux dans l'enseignement supérieur.
Le site site externeForum des hautes écoles sur la digitalisation se penche également sur le sujet et examine les effets de l'IA générative sous différents angles.
Prompt
Le prompting se réfère à la gestion des invites d'un modèle linguistique. La qualité et la précision d'un prompt déterminent en grande partie l'efficacité de l'IA générative. Un bon prompt permet d'ordonner à l'IA de générer des sorties ciblées.
- site externeInvites de copilotage avec des aides détaillées
- site externeLaboratoire Prompt Cours du campus IA
- site externeCatalogue Prompt de KI-中国足球彩票 et du Forum universitaire sur la digitalisation
- site externeUn guide d'invite pour les enseignants
- site externeGuide de l'ingénierie prompt (PromptingGuide)
- site externeGuide de l'ingénierie prompt (LearnPrompting)
La saisie de données dans les applications généralement disponibles dans le domaine de l'IA générative doit être considérée avec prudence, car les données de saisie ne sont généralement pas protégées et peuvent être réutilisées par les fournisseurs comme données d'entra?nement.
Depuis février 2024, Microsoft Copilot offre un environnement protégé aux collaborateurs ainsi qu'aux étudiants via le compte de l'ETH. Vous trouverez plus de détails à ce sujet sous Outils et licences d'IA.
Sessions d'information et de discussion
La série d'événements Rafra?chir l'enseignement se penche à intervalles réguliers sur le thème de l'IA et de son impact sur l'enseignement. Les enseignants y donnent un aper?u de leur enseignement et font part de leurs propres expériences. Vous trouverez les enregistrements sur le site web de Refresh Teachig :
- L'intelligence artificielle dans l'enseignement et l'apprentissage:Large Language Models ainsi que des aper?us du projet Innovedum sur "Quelles sont les possibilités offertes par l'IA pour l'écriture scientifique ??".
- Enseigner et apprendre avec l'IA: idées pratiques dans l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine des évaluations ainsi que dans un contexte éthique et historique.
site externeLeLa, le laboratoire d'apprentissage de la didactique des hautes écoles pour les compétences numériques, s'est penché dans sa série de webinaires "AI or what the ChatGPT ?" sur les implications pour la conception de l'enseignement dans les hautes écoles. Les deux séries de manifestations ont abordé divers thèmes et les ont également examinés en profondeur :
- site externeVolume 1: Implications sur le langage, l'écriture et la didactique, réflexions sur l'esthétique et l'éthique.
- site externeVolume 2:Que disent les données, les relevés de prestations, l'IA dans la recherche, l'enseignement et les activités universitaires.