Programme de la formation
Intégrer le Machine Learning dans une chaîne e-learning

• Introduction à la chaîne e-learning ML

  - Définition et enjeux de l'e-learning intelligent
  - Panorama des applications du Machine Learning en éducation
  - Architecture générale d'une chaîne e-learning ML
  - Cycle de vie d'un projet e-learning ML
  - Cas d'usage et retours d'expérience

• Fondamentaux du Machine Learning pour l'e-learning

  - Rappels sur les concepts clés du ML (supervisé, non supervisé, renforcement)
  - Algorithmes pertinents pour la personnalisation (régression, classification, clustering)
  - Métriques d'évaluation et interprétabilité des modèles
  - Éthique et biais en IA appliquée à l'éducation
  - Outils et bibliothèques Python (Scikit-learn, Pandas)

• Collecte et préparation des données éducatives

  - Types de données éducatives (traces d'apprentissage, scores, textes, vidéos)
  - Méthodes de collecte et d'anonymisation des données
  - Prétraitement et nettoyage des données (imputation, normalisation)
  - Ingénierie des caractéristiques spécifiques à l'e-learning
  - Stockage des données (bases de données SQL/NoSQL)

• Personnalisation des parcours d'apprentissage

  - Recommandation de contenus et d'activités
  - Adaptation du niveau de difficulté et du rythme d'apprentissage
  - Détection des lacunes et propositions de remédiation
  - Modélisation de l'apprenant (profil, connaissances, styles)
  - Implémentation d'un moteur de recommandation simple

• Évaluation adaptative et feedback intelligent

  - Conception de quiz et exercices adaptatifs
  - Correction automatisée et identification des erreurs courantes
  - Génération de feedback personnalisé et constructif
  - Détection de la démotivation ou du décrochage
  - Utilisation de traitements du langage naturel (NLP) pour l'analyse des réponses

• Analyse prédictive des performances et de l'engagement

  - Prédiction du succès ou de l'échec des apprenants
  - Identification des facteurs d'engagement et de rétention
  - Mise en place de tableaux de bord prédictifs
  - Systèmes d'alerte proactive pour les formateurs
  - Application de modèles de régression et de classification

• Outils et plateformes ML pour l'e-learning

  - Présentation des Learning Analytics Platforms (LAP)
  - Utilisation des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch)
  - Services cloud d'IA (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML)
  - Intégration dans les Learning Management Systems (LMS)
  - Conception d'API pour les services ML

• Conception et développement d'un agent conversationnel éducatif

  - Principes des Chatbots et Assistants Virtuels
  - Architecture des IA conversationnelles (NLU, Dialog Management, NLG)
  - Entraînement d'un modèle de langage (ex: BERT, GPT) pour l'éducation
  - Création de scénarios de dialogue pédagogiques
  - Intégration d'un chatbot dans une plateforme e-learning

• Déploiement et mise en production des modèles ML

  - Pipelines MLOps pour l'e-learning
  - Conteneurisation (Docker) et orchestration (Kubernetes)
  - Surveillance et maintenance des modèles en production
  - Mise à jour et réentraînement des modèles (Active Learning)
  - Gestion des versions et traçabilité

• Sécurité, confidentialité et éthique dans l'e-learning ML
• Optimisation de l'UX/UI pour l'e-learning intelligent

  - Intégration fluide du ML dans l'interface utilisateur
  - Conception d'expériences utilisateurs adaptatives
  - Visualisation des données d'apprentissage et des recommandations
  - Retour d'information aux apprenants et aux formateurs
  - Tests utilisateurs et A/B testing pour les fonctionnalités ML

• Projet de synthèse : Concevoir votre chaîne e-learning ML

  - Étude de cas réel ou fictif d'application
  - Définition des objectifs et des fonctionnalités ML
  - Conception de l'architecture technique et des données
  - Présentation des modèles et algorithmes retenus
  - Plan de déploiement et d'évaluation