Série Webinaire Alelo L'avenir de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage humain Alelo

Le rôle de l'IA dans l'éducation et la change de travail américain

Enquête du Nord-Est de 3 300 U.. Les adultes ont exploré l'impact que AI aura sur la vie et le travail des gens, les choix éducatifs qu'ils feront en réponse à cette révolution économique et les interventions potentielles de l'enseignement supérieur, du gouvernement et du secteur privé. Certaines conclusions clés incluent:

pris ensemble, ces résultats semblent être un appel de réveil pour l'enseignement supérieur, selon PK Agarwal, PDG et Doyen régional de la Silicon Silicon-Valley. Les collèges et les universités devront s'adapter en concevant un programme de 21ste siècles qui permettent aux humains de devenir «preuve de robot».

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Dans cette fonction d'invité spéciale, Mike Waas, PDG de Datometry, jette un coup d'oeil à la raison pour laquelle tant de sociétés sont remplies de Teradata et les entreprises d'erreur devraient éviter de les aider à réussir, par exemple, de réécrire la réécriture de l'ETL lorsque aller au nuage.

Analyse en temps réel de votre lac de données Enseigner l'éléphant à danser

Ce livre blanc de Imply Data Inc. présente Apache Druid et explique pourquoi la délivrance d'analyses en temps réel sur un lac de données est si difficile, les entreprises ont été prises pour accélérer leurs lacs de données et leur mobilisation de la même technologie. créer des architectures d'analyse en temps réel de bout en bout.

MLA

Ce document s'appuie sur les travaux existants des universitaires, des syndicats et d'autres institutions pour expliquer pourquoi les organisations doivent hiérarchiser le bien-être des travailleurs. Ce faisant, il explore la nécessité d'un cadre cohérent de l'AI et de la main-d'œuvre. Il tente également de prendre en compte différentes formes d'intégration d'IA sur le lieu de travail, décrit les différents cas où les travailleurs peuvent rencontrer des AI et des aspects technologiques de l'AI pouvant avoir une incidence sur les travailleurs.

AI et Initiative de prospérité partagée

Une initiative pluriannuelle, l'AI et l'initiative de prospérité partagée effectue des recherches et rassemblent des contributions multidisciplinaires pour élaborer et diffuser des cadres pratiques que l'élaboration et le déploiement de sociétés de déploiement de l'AI devraient s'assurer que l'avancement de l'AI avance une prospérité globalement partagée et non l'amélioration économique de quelques-uns au détriment de plusieurs. Le projet s'efforce d'équiper nos partenaires avec des approches pratiques pour faire du développement et du déploiement de l'AI inclusivement par design. L'AI SPI explore les moyens de guider de manière proactive l'avancement de l'AI dans la direction d'élargir les perspectives économiques des travailleurs, en particulier celles qui ont des possibilités limitées d'avancement de l'éducation.

Le rôle des données démographiques dans le traitement des biais algorithmiques

Un manque de clarté autour des utilisations acceptables pour les données démographiques a souvent été citée par PAI Partners comme barrière pour traiter les biais algorithmiques dans la pratique. Cela nous a amenés à poser la question ", lorsque et comment et comment les données démographiques devraient-elles être collectées et utilisées en service de détection et d'atténuation des biais algorithmiques?" En réponse, le partenariat sur l'AI mène un projet de recherche explorant l'accès et l'utilisation de données démographiques comme une barrière à la détection de biais. Nous effectuons actuellement une série d'entretiens pour mieux comprendre les défis pouvant empêcher la détection ou l'atténuation des biais algorithmiques.

Normes de publication pour responsables AI

AI / ml est appliqué dans des contextes de plus en plus élevés et touche à augmenter les parties de notre vie quotidienne, il devient de plus en plus important de considérer l'impact social plus large de l'AI / ML de recherche et d'atténuer les risques de Utilisation malveillante, conséquences inattendues et accidents, afin que nous puissions tous profiter des nombreux avantages potentiels de cette technologie de transformation. Le partenariat sur l'AI entreprend un projet multipartite qui vise à faciliter l'exploration et le développement réfléchi des pratiques de publication pour l'AI responsable.

apporter des systèmes de reconnaissance faciale à la lumière

opérationnaliser les principes AI responsables est un processus complexe et l'écart entre l'intention et la pratique est grand. Pour aider à combler cet écart, le partenariat sur l'AI a lancé des lacunes de clôture dans les AI responsables, une multiphase, un projet multipartite visant à relever des défis saillants et d'évaluer des solutions potentielles à la mise en œuvre organisationnelle de l'AI responsable.

À propos de ML - Annotation et analyse comparative sur la compréhension et la transparence de la vie d'apprentissage de la machine

Le comité de pilotage de l'intégrité de l'AI et des médias est un organe formel des organisations partenaires de PAI axées sur des projets visant à faire face à la menace émergente des effets des MIS / Désinformation, des médias synthétiques et de l'AI générés par l'AI sur le discours public.

sur la compatibilité légale des définitions d'équité

"L'intelligence artificielle (AI) permet d'améliorer considérablement l'éducation en fournissant aux apprenants des expériences personnalisées immersifs, de donner aux enseignants d'être plus efficaces et de donner aux administrateurs analytiques prédictifs pour atteindre des résultats supérieurs. L'AI augmente également considérablement l'accès des apprenants et réduit les coûts et aide à surmonter certaines des lacunes de compétence les plus persistantes de la main-d'œuvre mondiale. La distanciation sociale due à Covid-19 transformait rapidement l'éducation et la formation, ce qui entraîne de nouvelles opportunités et de nouvelles opportunités pour les systèmes d'apprentissage axés sur l'AI.

Cette série de webinaires examine l'impact de l'IA sur l'expérience des apprenants et des enseignants, maintenant et à l'avenir, et considère l'impact sur l'industrie mondiale de l'éducation et de la formation et de l'économie mondiale. Les intervenants Webinar comprennent des experts en Alelo et d'autres dirigeants de la pensée dans la communauté mondiale d'intelligence artificielle dans l'éducation. "

Enregistrements Webinaire

Dans ce webinaire, les membres de l'équipe de direction d'Alelo ont discuté des opportunités uniques qu'elles voient pour Alelo en 2021. La technologie d'avatar intelligente d'Alelo aide les personnes à développer rapidement de nouvelles compétences. Le passage à l'apprentissage en ligne due à Covid-19 a entraîné une augmentation significative du nombre de personnes tirant parti de la formation de Alelo. L'utilisation en 2020 a augmenté de 200% par rapport à l'année précédente, avec plus de 500 000 inscriptions à ce jour. En ce qui concerne l'avenir, nous projetons une expansion persistante pour les produits éducatifs Alelo dans les écoles américaines et sur le plan international. Entre-temps, nous avons projeté une demande élevée en 2021 pour les solutions de formation qui aident les personnes rapidement à satisfaire et à se qualifier pour de nouveaux emplois dans l'économie post-pandémie. La technologie d'intelligence artificielle fondée sur le cloud de Alelo est très évolutive, ce qui nous permet de répondre rapidement à des opportunités mondiales sur le marché.

Dans ce webinaire, les écoles et les institutions de plus en justice apprendront à quel point les humains virtuels et les avatars d'AI asynchrones - peuvent aider vos élèves à améliorer leurs compétences en communication parlée en anglais et dans d'autres langues. Les sujets couverts comprendront:

> Comme les classes reprennent cette chute, les enseignants découvrent à quel point leurs élèves ont perdu la terre perdue. Les étudiants dont les études ont été perturbées par Covid-19 peuvent être tombées autant qu'une année de retard. Ce webinaire discutera de la manière dont les technologies de l'intelligence artificielle (AI) peuvent aider les apprenants à la langue à suivre et à rester sur la bonne voie. Les apprenants peuvent rapidement rafraîchir et récupérer leurs compétences par la pratique de la conversation, l'évaluation animée et l'apprentissage personnalisé. Les enseignants peuvent rapidement identifier les étudiants qui luttent, perdent la motivation et ont besoin d'aide. Ces capacités continueront d'être importantes car Covid-19 perturbe l'éducation de manière inattendue. Les participants au webinaire auront un accès gratuit aux ressources qu'ils peuvent utiliser avec leurs étudiants.

La pandémie de Covid-19 et le passage obtenu à l'apprentissage en ligne exposé des inégalités et des lacunes dans le système éducatif. Les technologies d'AI peuvent et doivent jouer un rôle constructif pour résoudre ces problèmes et ne pas certainement pas les aggraver. Dans ce webinaire, les présentateurs discuteront de la manière dont les technologies d'AI peuvent entraîner des expériences d'apprentissage améliorées et plus équitables. Les questions à discuter incluent en garantissant un accès large et équitable aux technologies de l'AI et à promouvoir la collaboration et la communauté chez les apprenants qui se retrouvent isolés et séparés des enseignants, des pairs et des ressources d'apprentissage.

Abstrait

La transformation numérique induit des changements rapides et profonds dans l'enseignement supérieur et la recherche (elle). Avec cette prévoyance, Inrae et Engenenium, deux publics français de ses institutions centrées sur la nourriture, l'agriculture et l'environnement, explorent les défis auxquels ils sont confrontés dans un monde de plus en plus dépendants des ressources numériques. Quatre scénarios générés via une analyse morphologique fournissent des chercheurs, des enseignants et des institutions un cadre heuristique pour anticiper les risques et les opportunités en termes de: la plate-forme de la recherche, la marchandisation des connaissances et l'ascendance des données; appuyer sur des demandes de répondre aux urgences planétaires; Renouvellement de relations multi-parties prenantes entre la société civile et la communauté académique; et des limites d'énergie et de matières premières consacrées aux utilisations numériques.

Introduction

Pour comprendre les multiples processus au travail derrière la transformation numérique, nous avons adopté une approche systémique générant quatre scénarios plausibles et contrastés montrant les changements possibles situés à l'avance. Nous avons identifié des opportunités et des risques associés à la transformation numérique dans chacun des quatre scénarios, spécifiant où les planificateurs et les décideurs peuvent agir. Notre objectif était de susciter une conversation sur les implications de la transformation numérique dans l'enseignement supérieur public et la recherche d'une manière à la fois conviviale et reconnaît plusieurs visions de l'avenir.

Méthodologie

S'engager dans un exercice de prévoyance qui créerait de l'espace pour incertitude, interdépendances et controverse - i. ., Pour transmettre la nature systémique de la question - nous avons adopté une approche scénario basée sur une analyse morphologique (Zwicky, 1967; Godet, 2011) et, autant que possible, un processus multi-acteur «futur-intelligence collecte» (miles, Saritas, & Sokolov, 2016).

Les gens

L'équipe de projet et le groupe de travail ont formé la partie centrale du projet. Ils créent ce papier. L'équipe de projet a organisé des réunions de groupe de travail de tous les deux mois sur une période de 18 mois de janvier 2018 à juin 2019. Au cours de dix ateliers d'une journée complète, les membres du groupe de travail ont effectué les étapes clés décrites ci-dessous, fournies avec des matériaux préparés par l'équipe de projet qui a également traité des résultats de l'atelier. L'équipe de projet a également organisé deux groupes de discussion pour une journée complète ou une demi-journée. Leur travail est détaillé ci-dessous à la troisième étape.

Les pièces

La production de scénarios contrastés pour l'avenir est un moyen de faire face à l'incertitude et d'offrir un outil pour les décideurs et pour le débat public (Johansen, 2018). Les scénarios clarifient la gamme des contrats à terme possibles et aide les décideurs à développer des stratégies en conséquence. Pour construire des scénarios exploratoires, nous avons adopté une approche scénario basée sur une analyse morphologique (Godet, 2011). Cette méthode explore la dynamique des systèmes complexes tout en incluant des perturbations, des changements non linéaires et des hypothèses normatives telles que des objectifs, des valeurs et des motivations (Ritchney, 2011). C'est un outil pratique avec lequel un grand nombre d'hypothèses de changement et de leurs combinaisons peuvent être facilement visualisés et manipulés (Amer, Daim et Jetter, 2013). Nous avons effectué cette étude via un processus en quatre étapes (Fig. 1).

Dans notre première étape, nous avons défini notre système de précurseur. Notre groupe de travail a d'abord identifié un grand nombre de problèmes associés à la transformation numérique en elle. Nous avons regroupé la grande masse de réponses obtenues dans environ 30 variables, puis a regroupé ces variables en "composants" plus importants. Après avoir assuré l'exhaustivité et l'élimination des licenciements et des chevauchements entre variables, nous avons obtenu sept ensembles ou composants, chacun d'entre eux étant décrit par trois à cinq variables pour un total de 27 variables globales. Nous avons donné ces titres suivants: (1) Contexte: Société, économie et gouvernance; (2) son organisation et sa direction; (3) la pratique de la recherche; (4) la pratique de l'enseignement et de la formation; (5) données; (6) interactions entre elle et la société; (7) Culture numérique et éthique.

Notre deuxième étape consistait à effectuer une analyse rétrospective et à créer des connaissances partagées sur les tendances passées pour chacune des 27 variables qui composent les sept composantes. À cette fin, nous avons effectué une analyse de la littérature des tendances passées et courantes, identifiant des signaux faibles et des perturbations potentielles. Nous avons complété ce travail avec trois conférences invitées en direct: sur l'avenir des sciences de l'éducation, la technologie numérique dans les stratégies vétérinaires et l'intelligence artificielle dans l'apprentissage humain.

Au cours de notre troisième étape, nous avons produit les blocs de construction de nos scénarios. Pour chacune des variables 27, nous avons d'abord formulé trois à cinq changements possibles survenus entre le moment présent et 2040. Cet exercice a donné 94 hypothèses, que nous combinaisons au niveau du composant pour générer un nombre réduit et plus gérable d'hypothèses agrégées, qui prennent la forme de courts récits. Nous avons également enrichi ces hypothèses de changement en les exposant à la critique des participants des deux groupes de discussion. Ils ont fourni leur contribution concernant les deux composantes principales de notre système de prélèvement: "la pratique de la recherche" et "la pratique de l'enseignement et de la formation". Le nombre élevé de participants a ajouté de la diversité au groupe de travail et a renforcé nos hypothèses initiales avec des expériences telles que la formation interne des chercheurs et des enseignants, des travaux d'enseignement de la classe et de laboratoire, ainsi que des perspectives différentes sur l'innovation, la politique, l'économie et le rôle de Civil. société.

Notre quatrième et dernière étape, centrée sur la table morphologique, devait construire les scénarios. Pour chacun des sept composants, le tableau comprend trois à quatre hypothèses agrégées alternatives décrivant la condition ou l'état du composant en 2040. En théorie, les combinaisons de cette matrice peuvent décrire tous les états futurs de notre système. En pratique, seules des combinaisons plausibles et contrastées ont été envisagées pour le bâtiment de scénario. Pour jeter les bases de l'action stratégique future et explorer ce que les scénarios impliquent pour ses institutions et pratiques, nous avons consacré un dernier atelier d'une journée à un swot collectif - force, faiblesse, opportunité, analyse - analyse pour identifier les opportunités et les risques associés au numérique transformation dans chacun des quatre scénarios.

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