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L’Intelligence Artificielle au service de la prévision du décrochage scolaire : présentation du GTnum #DescolIA

Résumé

Résumé en français

S’appuyant sur l’expérience des acteurs de terrain et sur des données issues des territoires, le GTnum #DescolIA vise à concevoir des modèles d’intelligence artificielle dédiés, équitables et explicables de prédiction du décrochage scolaire. Il implique une collaboration avec des professionnels de l’éducation pour sélectionner les données adaptées à l’étude, valider les facteurs de risque identifiés par les modèles et concevoir des tableaux de bords utiles à l’accompagnement des élèves en situation de potentiel décrochage scolaire.

Résumé en anglais

Building on the experience of field actors and data from various territories, the GTnum #DescolIA aims to design dedicated, equitable, and explainable artificial intelligence models. It involves collaboration with education professionals to select suitable data for the study, validate the risk factors identified by the models, and design dashboards useful for supporting students at risk of potential school dropout.

Résumé en espagnol

Basándose en la experiencia de los actores sobre el terreno y en datos procedentes de los territorios, el GTnum #DescolIA tiene como objetivo diseñar modelos de inteligencia artificial específicos, equitativos y explicables para predecir el abandono escolar. Implica la colaboración con profesionales de la educación para seleccionar los datos adecuados para el estudio, validar los factores de riesgo identificados por los modelos y diseñar cuadros de mando útiles para el acompañamiento de los alumnos en situación de riesgo de abandono escolar.

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Journée d’étude du GTnum LS2N #IA_EO (17/06/21) : IA et prédiction du risque de décrochage scolaire

Résumé

Résumé en français

Retour sur la journée d’étude du GTnum LS2N #IA_EO (17/06/21), sous le format atelier, qui s’est tenue sur le thème de la prédiction du décrochage scolaire.

Résumé en anglais

Review of the GTnum LS2N #IA_EO study day (17/06/21), in the workshop format, which was held on the theme of predicting school dropout.

Auteurs

Fahima Djelil, Maîtresse de Conférence à IMT Atlantique Bretagne Pays de Loire, Lab-Sticc, Brest / Nicolas Hernandez, Maître de conférences, Université de Nantes, LS2N / Serge Garlatti, Professeur émérite, IMT Atlantique Bretagne Pays de Loire, Lab-Sticc / Mélanie Pauly Harquevaux, Cheffe de projet international à l’Université de Nantes

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