Forum de l’ACPRI sur l’intelligence artificielle
L’événement a réuni des experts et des participants qui ont discuté des aspects fondamentaux et des meilleures pratiques en matière d’IA/TLN en s’appuyant sur des cas pratiques pour vous aider à améliorer votre rapport avec les données.
Les enregistrements et les présentations sont accessibles ici avec une adhésion payante de l’ACPRI.
Simon Bates, Ph. D. est un professeur enseignant plusieurs fois récompensé du département de Physique et Astronomie de l’UBC, campus de Vancouver. Il occupe également les fonctions de vice-recteur et de vice-président adjoint de l’Enseignement et de l’Apprentissage. S’étendant sur une vingtaine d’années, ses travaux concernant l’amélioration de l’enseignement et de la recherche au moyen de la technologie ont porté sur trois questions élémentaires : Dans quelle mesure les cours que nous donnons aident-ils les étudiants à apprendre? Comment pouvons-nous obtenir de meilleurs résultats à cet égard? Comment saurons-nous si nous y sommes parvenus?
Résumé de l’exposé:
Les outils d’IA générative offrent des possibilités phénoménales pour offrir un soutien adapté aux étudiants dans leur apprentissage. Or, ils représentent également des défis et des restrictions de taille qui peuvent susciter chez les enseignants des sentiments allant du scepticisme raisonnable à la ferme opposition lorsqu’il s’agit de ce que ces outils signifient pour l’apprentissage. Pendant cet exposé, j’aborderai certaines idées concernant la façon de faire face à ces tensions et, en me basant sur des travaux expérimentaux, je donnerai des exemples de leur fonctionnement une fois mises en application.
Jason Simon, Ph. D. est vice-président adjoint de la Data, Analytics and Institutional Research (DAIR) à l’University of North Texas. Il est à la tête d’une équipe de 13 personnes qui administre un vaste entrepôt de données portant sur l’ensemble de l’établissement. Cette équipe exploite des sources de données partout sur le campus pour promouvoir la prise de décision appuyée sur des données. Comptant 30 années d’expérience dans le milieu de l’enseignement supérieur, Jason Simon a souvent été invité à des conférences locales, régionales et nationales pour parler de données, d’analyse, d’IA/TLN et de culture institutionnelle.
Résumé de l’exposé:
Les technologies d’IA/TLN (ChatGPT) étant maintenant chose commune, les dirigeants et les enseignants de tous les domaines doivent composer avec les promesses et les périls associés à ces outils. Pendant son exposé, M. Simon explorera les aspects fondamentaux et les meilleures pratiques en matière d’IA/NLP et utilisera des cas pratiques pouvant aider les professionnels de la RI à augmenter l’efficacité de la recherche institutionnelle. Quoi que vous pensiez de l’IA, cet exposé vous aidera à adopter une approche plus critique à l’égard de cet outil et de ce qu’il peut faire pour les étudiants et les établissements.