Génération de passage des affectations de progression de lecture

Comment fonctionne la technologie de génération de passage ? 

La génération de passage est alimentée par un modèle Machine Learning appelé GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui est essentiel pour améliorer l’apprentissage en ligne et l’éducation à distance. Ce modèle est formé sur un vaste éventail d’échantillons de texte provenant d’Internet et génère un nouveau texte qui imite l’écriture humaine. Les enseignants peuvent spécifier la rubrique, l’âge des étudiants, la longueur du passage et la langue à partir d’une liste prédéfinie, et gpT crée des passages de lecture personnalisés.

Le modèle intègre également des mots pratiques sélectionnés dans le passage, garantissant ainsi que le texte est adapté aux besoins des étudiants. Cet outil piloté par l’IA prend en charge les salles de classe virtuelles, l’apprentissage mixte et les environnements d’apprentissage hybrides en fournissant des supports éducatifs numériques personnalisés et attrayants. Il améliore l’engagement des étudiants en ligne et l’apprentissage interactif, ce qui en fait un atout précieux dans diverses plateformes d’e-learning et paramètres d’apprentissage à distance.

Une fois généré, les enseignants ont la possibilité de mettre à jour le texte et d’ajuster sa complexité à l’aide de l’IA générative, ce qui le rend idéal pour l’apprentissage en ligne et l’éducation numérique. Chaque passage est créé à l’origine, bien qu’il ne soit pas toujours factuel. Pour réduire le risque de contenu inapproprié, la liste de mots d’entrée et le texte généré par l’IA subissent plusieurs étapes de modération du contenu.

Pour améliorer l’exactitude des faits et impliquer les étudiants, certains passages sont basés sur le contenu wikipédia. Toutefois, ces passages sont destinés à être des documents de lecture attrayants plutôt que du contenu d’apprentissage strictement factuel.

Cet outil piloté par l’IA prend en charge les salles de classe virtuelles, l’enseignement à distance et diverses plateformes d’e-learning en permettant aux enseignants de personnaliser et d’affiner les supports de lecture. Il est bénéfique pour les environnements d’apprentissage mixte, d’apprentissage hybride et d’apprentissage à distance, garantissant que les étudiants reçoivent des expériences d’éducation numérique personnalisées et attrayantes. En intégrant l’IA générative dans la technologie éducative (EdTech), cette fonctionnalité améliore l’engagement des étudiants en ligne, l’apprentissage interactif et l’apprentissage auto-rythmé.

La possibilité de modifier la complexité du texte le rend adapté à l’apprentissage adaptatif et au tutorat en ligne, prenant en charge les environnements d’apprentissage asynchrones et synchrones. Cette fonctionnalité innovante s’aligne sur les pratiques d’éducation en ligne modernes, contribuant à l’efficacité des systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS) et des environnements d’apprentissage virtuel (VLE). En utilisant l’IA avancée, les enseignants peuvent créer des ressources en ligne de haute qualité et pertinentes, ce qui améliore l’expérience d’apprentissage en ligne globale.

Comment les enseignants doivent-ils utiliser la génération de passage ? 

Les enseignants peuvent utiliser la génération de passage pour créer rapidement des opportunités de pratique pour leurs étudiants, en améliorant l’apprentissage en ligne et l’éducation à distance. Cet outil permet de créer rapidement des passages de lecture personnalisés, fournissant des ressources précieuses pour les salles de classe virtuelles et l’éducation numérique.

Il est essentiel pour les enseignants d’examiner et de modifier le contenu généré pour vérifier son adéquation et sa précision avant de l’attribuer aux étudiants. Alors que divers filtres et protections sont en place pour limiter les contenus douteux ou inappropriés, la technologie d’IA derrière la génération de passage est formée sur un large éventail de sources Internet. Par conséquent, les enseignants jouent un rôle essentiel dans la confirmation de l’adéquation du passage final.

Cette fonctionnalité prend en charge l’apprentissage mixte, l’apprentissage hybride et diverses plateformes d’e-learning, offrant ainsi des opportunités d’apprentissage flexibles et interactives. En tirant parti de l’IA dans la technologie éducative (EdTech), les enseignants peuvent améliorer l’engagement des étudiants en ligne et l’apprentissage auto-rythmé. Cet outil prend également en charge l’apprentissage adaptatif et le tutorat en ligne, ce qui en fait un atout précieux pour les pratiques d’éducation en ligne modernes.

Quelles mesures de protection sont utilisées lors de la génération du passage ? 

• Les enseignants sont invités à examiner et approuver le passage avant de le partager avec leurs étudiants.

• La sortie de la génération de passage sera d’environ 1 000 mots.

• Les mots de défi présentés à l’enseignant à sélectionner sont fournis en fonction des devoirs publiés précédents. Tous les autres paramètres sont extraits de listes fermées prédéfinies. 

• La modération du contenu est utilisée sur le passage avant d’être présentée à l’enseignant.

• Les passages générés sont enregistrés uniquement dans le cadre de l’affectation et ne sont pas stockés dans d’autres emplacements.

Limitations du modèle 

• Dans le formulaire de création de progression de lecture, seuls cinq mots de défi maximum peuvent être sélectionnés, et uniquement lorsque la langue sélectionnée est l’anglais. 

• À partir du rapport Éducation Insights, la génération de passage est disponible uniquement en anglais, et le sujet, l’âge et la longueur ne peuvent pas être choisis. Au moins un mot pratique et jusqu’à 10 mots doivent être sélectionnés pour générer un passage. 

• Les métriques d’évaluation de l’adéquation à l’âge sont basées sur des textes en anglais et des statistiques linguistiques des anglophones natifs. Pour les autres langues, l’évaluation est effectuée sur la version anglaise du passage, ce qui peut créer un score de lisibilité moins précis. En outre, la disparité entre les locuteurs natifs et les apprenants de langue seconde doit être prise en compte. 

Classification des données pour le passage généré 

Le texte généré par l’IA appartient à l’enseignant à l’aide de la fonctionnalité . Pour plus d’informations sur les limitations d’utilisation et les conditions d’accès aux données et d’utilisation, consultez le programme Contrat client Microsoft sous « Service Azure OpenAI ». 

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Questions fréquentes (FAQ) sur la génération de passage de progression en lecture