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Nom URL Coût Adresse Année de création Catégorie Public cible Technologies Nombre d’usagers Concepteur Description Évolution Description des technologies Utilisation Raisons Responsables Stratégies Avantages Limites Difficultés Publications
Mathia https://www.mathia.education/ Gratuit France 2019 Académique - Scolaire Primaire (6-11 ans) et Apprenants à besoins spéciaux Traitement du langage naturel, Reconnaissance vocale et Analytique 0 Prof en poche, Tralalere, LumenAI et Cabrilog Mathia est un assistant vocal 3D intelligent. Il permet aux enseignants de suivre les progrès de leurs élèves et de proposer des parcours individualisés. Assistant éducatif intelligent en mathématiques s.o. Parcours individualisés, suivre les progrès des élèves s.o.
UTIFEN https://www.utifen.org Gratuit Niamey (Niger) 2016 Académique - Scolaire Enseignant(e)s Analytique 24 000 Chaire de recherche du Canada sur les technologies de l'information et de la communication (TIC) UTIFEN est une plateforme de formation en ligne intelligente et adaptative. Elle adapte le matériel d’apprentissage et permet d’envoyer des SMS personnalisés en fonction des progrès de chaque participant. Formation personnalisée des enseignants (à partir de l’ordinateur, tablette ou téléphone), collaboration entre les participants. S.O. Apprentissage adaptatif. Adapter le matériel d’apprentissage. SMS personnalisés. S.O. Karsenti, T. et al. Le projet UTIFEN, pour la formation des enseignants du Niger. Bulletin de liaison RIFEFF (2018)
iSTART https://www.adaptiveliteracy.com/istart Gratuit Payne Hall 108, 1000 S. Forest Mall, Tempe, AZ 85287-2111, USA Académique - Scolaire Secondaire (12-17 ans), Enseignant(e)s et Chercheur(e)s Traitement du langage naturel et Analytique 0 SoLET Lab, Arizona State University iSTART est un système de tutorat intelligent qui enseigne les stratégies d'auto-explication (capacité d'expliquer les informations des textes à vous-même) à travers une série de vidéos et d'exercices pratiques basés sur le jeu. Après avoir soumis une auto-explication, les étudiants reçoivent une rétroaction formative qui évalue leur auto-explication. Traitement du langage naturel (PNL) pour permettre aux étudiants d'utiliser leurs propres pensées et idées pour communiquer avec le système, et pour conduire la rétroaction et les interactions adaptatives pendant la pratique. Enseigner des stratégies d'auto-explication s.o. Améliorer la compréhension des textes scientifiques, accroître la motivation à apprendre et maintenir l'engagement, Gratuit s.o. Jackson, T., Boonthum-Denecke, C., & McNamara, D. (2015). Natural language processing and game-based practice in iSTART. Journal of Interactive Learning Research, 26(2), 189-208.
Whatfix https://whatfix.com/digital-adoption-platform/ Payant Suite 450, Bayshore Plaza, 2107 N 1st St, San Jose, CA 95131 USA. 2014 Commercial Post-secondaire (18 ans et plus) et Autres acteurs de l’éducation Analytique 0 Whatfix Whatfix permet de former des élèves ou des employés en utilisant une IA pour fournir le bon contenu au bon moment pour que la formation soit complète et que les apprentissages soient bien réalisés. Ça favorise la formation en ligne. Analyse des données, L'IA fournit les bonnes formations et les bons contenus au bon moment. Formation des étudiants ou des employés s.o. Personnalisation de l'apprentissage, augmente la productivité et l'engagement des utilisateurs. s.o.
Apereo Open Learning Analytics Platform https://www.apereo.org/projects/learning-analytics-processor Gratuit USA 2015 Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus), Enseignant(e)s et Chercheur(e)s Analytique 0 Apereo Foundation and Society for Learning Analytics Research (SoLAR) Learning Analytics Processor est un projet qui vise à accélérer l'avenir de l'analyse prédictive de l'apprentissage par le développement d'un outil flexible et hautement évolutif. Puissant outil de «big data», une bibliothèque de modèles prédictifs ouverts pourra être partagée dans l'enseignement supérieur sans frais pour permettre aux établissements de collaborer à l'amélioration de ces modèles au fil du temps. Analyser les apprentissages des étudiants. S.O. Meilleur suivi des étudiants. Apprentissages personnalisés. S.O. Flanagan, B., & Ogata, H. (2017, November). Integration of learning analytics research and production systems while protecting privacy. In The 25th International Conference on Computers in Education, Christchurch, New Zealand (pp. 333-338).
Khan Academy analytics https://www.khanacademy.org/ Gratuit USA 2011 Académique - Scolaire Préscolaire (0-5 ans), Primaire (6-11 ans) et Secondaire (12-17 ans) Analytique 0 David Hu Les contenus de Khan Academy proposent des cours et des exercices fiables couvrant les mathématiques, les sciences et bien plus encore. Toujours gratuit pour les apprenants et les enseignants. Avec Khan Academy, les enseignants peuvent identifier les lacunes dans la compréhension de leurs élèves, adapter l’enseignement et répondre aux besoins de chaque élève. S.O. Apprentissages personnalisés S.O. http://david-hu.com/2011/11/02/how-khan-academy-is-using-machine-learning-to-assess-student-mastery.html
Dytective https://www.changedyslexia.org/en Gratuit Carrer del Dr. Trueta, 183, 08005 Barcelona, Espagne Académique - Scolaire Préscolaire (0-5 ans), Primaire (6-11 ans) et Apprenants à besoins spéciaux Analytique 270 000 Change Dyslexia Dytective est un outil capable de détecter la dyslexie en une quinzaine de minutes. Il propose également des exercices sous forme de jeux pour les apprenants dyslexiques, afin de les aider à surmonter leurs difficultés en écriture et en lecture. L’application comprend un mélange de tests en ligne et d’applications d’apprentissage automatique prédictif associées. Détecter la dyslexie et aider les apprenants dyslexiques à surmonter leurs difficultés s.o. Détecter la dyslexie, Aider les apprenants à surmonter leurs difficultés en écriture et en lecture. s.o. Rello, L., Ballesteros, M., Ali, A., Serra, M., Alarcón, D., & Bigham, J. P. (2016). Dytective: Diagnosing risk of dyslexia with a game. Proc. Pervasive Health, 16.
Martha https://it.gwu.edu/learn-more-about-martha-gws-virtual-agent-pilot-project Gratuit 801 22nd Street, NW B101, Washington, DC 20052, USA Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus) et Enseignant(e)s Traitement du langage naturel et Analytique 0 George Washington University Martha est un agent virtuel utilisé par les étudiants de l'Université George Washington pour rechercher des informations, créer des demandes de service et vérifier l'état de vos demandes en attente, à tout moment, via une interface conversationnelle intuitive. Agent virtuel utilisé par les étudiants AI pour apprendre et traiter les demandes des étudiants. s.o. Accéder aux informations dont vous avez besoin, à tout moment. Réduire la charge des agents du centre de services. s.o.
Kialo Edu https://www.kialo-edu.com/ Gratuit USA 2017 Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus) Traitement du langage naturel et Analytique 0 Kialo Plateforme de débat en ligne, où la disposition des différents arguments sont faciles à retrouver. Les élèves peuvent poser une question à débattre, ajouter des arguments, répondre à un autre élève et voter pour la pertinence des interventions précédentes. Analyse des arguments des élèves. S.O. Facilite la compréhension des arguments. S.O. Beck, J., Neupane, B., et Carroll, J. M. (2018). Managing Conflict in Online Debate Communities: Foregrounding Moderators' Beliefs and Values on Kialo.
RevisionAid https://www.writable.com/2019/05/13/revisionaid/ Payant 16469 Shadow Mountain Drive, Pacific Palisades, CA 90272 United States Commercial Primaire (6-11 ans), Secondaire (12-17 ans) et Enseignant(e)s Analytique 0 Writable, Inc RevisionAid utilise des recommandations à la demande basées sur l'IA pour aider les élèves à améliorer leurs révisions (rédactionnelles), et il aide les enseignants à gagner du temps et à suivre les progrès des élèves. RevisionAid donne aux étudiants une rétroaction précoce et ciblée, en particulier dans les domaines de la structure, du développement et de l'organisation. Recommandations de révision automatisées Apprentissage d'anglais (écriture) s.o. Aider les étudiants à améliorer leurs révisions, Gain de temps pour la notation des enseignants, suivi des progrès des élèves s.o.
Four Little Trees https://www.4littletrees.com/ Payant Unit 02-03, 39/F, Singga Commercial Centre, 144-151 Connaught Road West, Sai Ying Pun, Hong Kong, Chine 2017 Commercial Enseignant(e)s et Autres acteurs de l’éducation Reconnaissance visuelle et Analytique 0 Find Solution Ai Limited Four Little Trees est un système d'apprentissage adaptatif qui modifie la présentation du matériel en réponse aux performances des élèves. Il utilise des technologies d'intelligence artificielle (détection du visage et des yeux et reconnaissance des émotions) pour capturer la réponse de l'utilisateur, l'analyser, fournir des informations sur les utilisateurs et donc fournir des suggestions et des prévisions de résultats académiques. Apprentissage adaptatif s.o. Expérience d'apprentissage adaptative et personnalisée, Améliorer l'engagement des élèves, Détection d'émotions et transmission de rapports aux enseignants et aux parents s.o.
MathTutor https://mathtutor.web.cmu.edu/ Gratuit 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA Académique - Scolaire Secondaire (12-17 ans) Analytique 0 Carnegie Mellon University MathTutor est une plateforme qui aide les collégiens à apprendre les mathématiques. Il permet à un enseignant d'affecter des tuteurs individuels à un seul élève, à un groupe d'élèves ou à une classe entière. Les tuteurs intelligents fournissent une aide et des commentaires étape par étape, selon les besoins. Pendant que les élèves travaillent, des dossiers détaillés sont stockés et permettent à un enseignant de voir quels élèves ont besoin de plus d'attention. Les étudiants peuvent également consulter leurs rapports. AI pour fournir une aide et des commentaires étape par étape Apprentissage des mathématiques s.o. soutenir un apprentissage plus approfondi et plus robuste, Améliorer les compétences de détection d'erreurs, Disponible gratuitement s.o. http://www.cs.cmu.edu/~bmclaren/projects/AdaptErrEx/publications.html
Leeruniek https://leeruniek.nl/ Payant Oudezijds Achterburgwal 237, 1012 DL Amsterdam, Pays-Bas Commercial Primaire (6-11 ans) et Enseignant(e)s Analytique 0 Leeruniek Leeruniek enables personalised learning by providing insight in pupils' progress across subjects. The tool aggregates multiple data streams, e.g. test scores, educational games or daily exercises, and turns this data into actionable insights for educators. Apprentissages analytiques Permettre un apprentissage personnalisé en donnant un aperçu des progrès des élèves s.o. Analyser pour personnaliser l'apprentissage, améliorer les résultats d'apprentissage et la motivation, gagner du temps aux enseignants s.o.
SimStudent http://www.simstudent.org/project Gratuit 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus), Enseignant(e)s et Chercheur(e)s Traitement du langage naturel 0 Carnegie Mellon University SimStudent est un agent artificiel intelligent qui est capable d'acquérir des compétences procédurales en observant les exemples de saisie de l'utilisateur. Il y a trois utilisations principales de SimStudent: (1) Comme il est bien connu que les étudiants apprennent en enseignant aux autres, nous pouvons créer un environnement d'apprentissage en ligne où SimStudent agit en tant que tuteur de pairs ; (2) Les SimStudents peuvent être utilisés comme des étudiants simulés avec lesquels les chercheurs peuvent mener diverses études contrôlées pour explorer les théories de l'apprentissage; (3) L'utilisation de SimStudent dans les outils de création de tuteurs cognitifs (CTAT) permet aux auteurs de créer un tuteur cognitif simplement en enseignant à SimStudent comment résoudre des problèmes. SimStudent est un agent intelligent artificiel Modèle informatique de l'apprentissage humain s.o. Enseignable par l'apprenant, Modèle informatique d'apprentissage, Construire des tuteurs intelligents. s.o. Matsuda, N., Yarzebinski, E., Keiser, V., Raizada, R., Stylianides, G. J., Cohen, W. W., & Koedinger, K. R. (2011, June). Learning by teaching SimStudent–An initial classroom baseline study comparing with Cognitive Tutor. In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 213-221). Springer, Berlin, Heidelberg.
OU Analyse https://analyse.kmi.open.ac.uk/ Gratuit Royaume-Uni 2017 Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus) et Apprenants à besoins spéciaux Analytique 0 Knowledge Media Institute Projet pilote basé sur l'apprentissage automatique pour l'identification précoce des étudiants à risque d'échec. Tous les étudiants présentant un risque d'échec ont à chaque semaine à leur disposition les tuteurs du cours et des équipes de soutien aux étudiants pour envisager un soutien approprié. Identifier les élèves à risque d'échec. S.O. Détecte les élèves à risque d'échec. S.O. Rienties, B., Cross, S. et Zdrahal, Z., 2017. Implementing a learning analytics intervention and evaluation framework: What works?. In Big data and learning analytics in higher education (pp. 147-166). Springer, Cham.
TeachLivE http://teachlive.org/about/about-teachlive/ Gratuit 12494 University Blvd., Orlando, FL 32816, USA 2013 Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus) et Enseignant(e)s Traitement du langage naturel, Reconnaissance vocale et Analytique 0 UCF Center for Research in Education Simulation Technology TLE TeachLivE ™ est une classe de réalité mixte avec des élèves simulés qui offre aux enseignants la possibilité de développer leur pratique pédagogique dans un environnement sûr qui ne met pas de vrais élèves en danger. Apprentissage expérientiel, personnages basés sur des avatars, imitation de voix, du vocabulaire et des gestes humains Formation des enseignants s.o. Les enseignants peuvent apprendre les compétences d'enseignement et de gestion, Les enseignants en exercice peuvent perfectionner et affiner leurs compétences, Examiner comment les participants réagissent à un environnement de classe en évolution, Expérimenter une nouvelle idée d'enseignement ne présente aucun danger pour l'apprentissage de tout étudiant réel s.o. Dieker, L. A., Rodriguez, J. A., Lignugaris/Kraft, B., Hynes, M. C., et Hughes, C. E. (2014). The potential of simulated environments in teacher education: Current and future possibilities. Teacher Education and Special Education, 37(1), 21-33.
Brainquake https://www.brainquake.com/ Payant 331 Poe St. Ste. 4, Palo Alto, California, 94301, United States 2013 Commercial Grand public Analytique 0 BrainQuake Inc. La plateforme propose des milliers de casse-tête créatifs qui développent des compétences en résolution de problèmes, en réflexion critique, en sens des nombres, en pensée algébrique et en raisonnement proportionnel. Jeu sérieux, apprentissage adaptatif et principes pédagogiques différenciés pour ajuster le contenu, outils de reporting Apprentissage des mathématiques s.o. Engager les apprenants à interagir activement pendant de plus longues périodes, maximiser la motivation s.o. Cully, K., Atienza, S., Burke, R., et Matlen, B. (2018). BrainQuake Game-Based Learning and Assessment Applications with Direct Representation of Mathematics.
FUN MOOC https://www.fun-mooc.fr/ Gratuit 12 VLA DE LOURCINE 75014 PARIS 2013 Académique - Scolaire Grand public et Post-secondaire (18 ans et plus) Analytique 1 700 000 Le ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche français, INRIA, CINES et RENATER FUN MOOC est une plateforme visant à promouvoir l'utilisation des cours en ligne ouverts et massifs. Plus de 130 partenaires producteurs de MOOC et SPOC, en France et à travers le monde partagent leur formation à travers cette plateforme. Apprentissage automatique, Apprentissage et évaluation adaptatifs Enseignement de cours en ligne ouverts et massifs s.o. Apprentissage en ligne, Réduction des barrières de coût, d’emplacement et d’accès. De nombreuses écoles et universités partenaires, cours ouverts. s.o. Mongenet, C. (2016). FUN, une plate-forme de MOOCs au service des établissements d’enseignement supérieur. Annales des Mines - Réalités industrielles, mai 2016(2), 42-47. doi:10.3917/rindu1.162.0042.
EER-Tutor https://ictg.cosc.canterbury.ac.nz:8005/eer-tutor/login Gratuit Christchurch, New Zealand Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus) Traitement du langage naturel et Analytique 0 Intelligent Computer Tutoring Group, University of Canterbury EER-Tutor est un tuteur basé sur des contraintes qui enseigne la conception de base de données conceptuelle à l'aide du modèle de relation d'entité. Les étudiants disposent d'un environnement de résolution de problèmes pour concevoir un modèle de données pour un scénario du monde réel. Les dialogues du didacticiel adaptatif facilitent la discussion des erreurs dans une solution étudiante. Traitement du langage naturel, apprentissage automatique pour découvrir les comportements d'apprentissage courants, Dialogues de didacticiel adaptatif. Enseigner la conception de bases de données conceptuelles à l'aide du modèle Entity Relationship s.o. Dialogues tutoriels adaptatifs, taux d'apprentissage plus élevé s.o.
Oto https://www.oyalabs.com/ Payant San Francisco (USA) Commercial Préscolaire (0-5 ans) et Apprenants à besoins spéciaux Traitement du langage naturel et Analytique 0 Oyalabs Oto est une plateforme logicielle et matérielle IoT (Internet des objets) qui surveille le développement du cerveau et du langage d'un enfant et donne aux parents des conseils personnalisés et fondés sur des preuves pour maximiser le potentiel de leur enfant. Technologie de traitement du langage naturel pour analyser la qualité des interactions de jeu d'un enfant, y compris le nombre de mots qu'il entend et son engagement dans le processus d'apprentissage. Surveiller et améliorer le développement cognitif de l'enfant s.o. Des conseils personnalisés pour maximiser le potentiel d'un enfant, Recommandations personnalisées d'activités et de livres avec lesquels vous pouvez engager votre enfant, Suivre les progrès d'un enfant, Predicting a child's IQ and school readiness. s.o.
Ada http://www.aftabhussain.com/ada.html Gratuit Deane Road Campus, Deane Road, Bolton, BL3 5BG, USA Académique - Scolaire Post-secondaire (18 ans et plus), Enseignant(e)s, Chercheur(e)s et Autres acteurs de l’éducation Traitement du langage naturel 0 Bolton College Ada est en mesure de répondre à un éventail de demandes de renseignements des étudiants, en fournissant des réponses personnalisées et contextualisées qui s'appuient sur des données telles que les cours de l'étudiant, leurs progrès, leurs objectifs et leurs cibles individuelles. Ada est en mesure de répondre aux questions sur la bibliothèque, les services aux étudiants, les finances, l'hébergement, les transports, les carrières et les examens - et elle en apprend plus à chaque interaction. Assistant numérique pour étudiants, enseignants et équipes de soutien s.o. Réponses immédiates à tout moment, Répondre aux questions des étudiants sur une grande variété de services du Collège, réponses contextualisées aux questions posées par les étudiants, permettre aux enseignants et aux équipes de soutien de déclencher des actions et des interventions s.o.