Intelligence artificielle et éducation : IA et données à caractère personnel (PNF 2020-2021)

Résumé

Résumé en français

Support de l’atelier sur intelligence artificielle et données à caractère personnel (plan national de formation 2020-2021).

Résumé en anglais

Support for the workshop on artificial intelligence and personal data (national training plan 2020-2021).

Auteurs

François Bocquet, Axel Jean et Isabelle Masseran, chargés des dossiers IA pour l’Éducation

Bureau du soutien à l’innovation numérique et à la recherche appliquée – Sous-direction de la transformation numérique – Direction du numérique pour l’éducation

Contexte de la présentation

Plan national de formation 2020-2021 : séminaire sur le thème “Intelligence artificielle et éducation” – 08/06/21.

Objectifs du séminaire

  • informer le professeur du XXIe siècle sur les notions indispensables à connaitre propos de l’intelligence artificielle ;
  • comprendre l’impact sur l’évolution du métier (comment utiliser l’IA ? impact sur la façon d’utiliser l’IA) ;
  • comprendre comment  l’IA va transformer les gestes du métier enseignant ;
  • connaitre les actions déjà entreprises en académies ;
  • accompagner les cadres, les formateurs et leur donner des éléments pour les outiller ;
  • réaliser une cartographie des formations disponibles par académie.

Plan de l’intervention

  • Présentation des familles d’IA
  • IA et données à caractère personnel (DCP)
  • Les DCP : cadre juridique, concepts clés, démarche
  • Intervention en phase de conception
  • Récupération d’un service existant
  • Documentation de la conformité

Extrait : familles d’IA

Source : https://www.mindmeister.com/fr/1726869295/familles-d-ia-sur-les-projets-suivis-par-dne-tn2-d-c-2020?fullscreen=1#

Document à télécharger

Support de présentation de l’atelier IA et DCP (PNF 2020-2021)

A consulter aussi

CNIL. (2021). Intelligence artificielle et algorithmes. CNIL. https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle-et-algorithmes

Conseil de l’Europe. (2019). Intelligence artificielle et protection des données. Conseil de l’Europe. https://rm.coe.int/2018-lignes-directrices-sur-l-intelligence-artificielle-et-la-protecti/168098e1b8#:~:text=donn%C3%A9es%20%C3%A0%20caract%C3%A8re%20personnel%2C%20sont,utilis%C3%A9e%20dans%20les%20processus%20d%C3%A9cisionnels.

De la Higuera, C. (2021, janvier 3). Nouveau projet Européen : Artificial Intelligence for Teachers - Chaire Unesco IA-RELhttps://chaireunescorel.ls2n.fr/2021/01/03/nouveau-projet-europeen-artificial-intelligence-for-teachers/

DNE-TN2. (2020, décembre 14). Intelligence artificielle et éducation : Bibliographie [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2369

DNE-TN2, & Ancelin-Fabre, J. (2021, janvier 22). Science ouverte et plan de gestion des données de recherche [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2554

DNE-TN2. (2021a, mai 6). Point d’étape du #GTnum LS2N #IA_EO (05/05/21) : Prédire la performance académique, découverte des travaux de Luis Galárraga [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2982

DNE-TN2. (2021b, mai 10). Webinaire commun #GTnum #Scol_IA #IA_EO (26/05/21) : Outils et ressources pour se former à l’IA [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3004

Galarraga, L. (2021, février 5). GTnum #IA_EO / axe 1—Exploitation Intelligible des Learning Analytics—Webinaire 1. Webtv de l’Université de Nantes. https://mediaserver.univ-nantes.fr/permalink/v12619a3299f5xrqaxiv/

Pauly Harquevaux, M. (2021, mai 26). GTnum #IA_EO / axe 1—Exploitation Intelligible des Learning Analytics—Webinaire 2 Le projet ApLLy, test d’Auto-positionnement en Ligne des Lycées. Webtv de l’Université de Nantes. https://mediaserver.univ-nantes.fr/permalink/v1261a13af8b6hsr6jhv/

DNE-TN2. (2021, mai 22). Intelligence artificielle et éducation : Les travaux de Wayne Holmes [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3150


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