Zone d’apprentissage Microsoft est le nouveau compagnon d’apprentissage de Microsoft sur Window, qui utilise l’IA dans les PC Copilot+ pour aider les enseignants à générer facilement des leçons personnalisées et interactives pour leurs étudiants en fonction des objectifs d’apprentissage, du groupe d’âge, des normes et du contenu d’apprentissage de référence.
La solution utilise un modèle Phi Silicon disponible sur les appareils Copilot+ PC, ainsi qu’un modèle LLM cloud pour générer des leçons interactives et personnalisées, qui incluent un mélange de contenu et de diapositives d’exercices dans plusieurs formats, avec des commentaires immédiats pour l’étudiant. Dans le processus de génération, un plan de la leçon est d’abord généré et l’enseignant peut facilement l’examiner et l’affiner. Ensuite, le plan est utilisé pour générer la leçon interactive réelle. Une fois généré, l’enseignant peut modifier, réorganiser, ajouter et supprimer des diapositives en fonction des besoins, afficher le contenu hiérarchique source de ces diapositives et ajouter des images à partir de fichiers chargés ou d’images de stock. Une fois satisfait du résultat, l’enseignant peut choisir d’afficher un aperçu de la leçon, de l’affecter à ses étudiants ou de la partager avec des collègues.
Dans le cadre de la modification de la leçon, l’enseignant peut régénérer des diapositives spécifiques, simplifier le langage des diapositives ou ajouter d’autres diapositives à l’aide de l’IA ou choisir de le faire manuellement.
Les étudiants peuvent jouer aux leçons qui leur sont attribuées sur n’importe quel appareil. Un étudiant qui joue la leçon peut passer en revue son temps d’entraînement et sa progression. Les enseignants partageant des leçons avec les étudiants peuvent également passer en revue l’engagement et la maîtrise des étudiants.
Comment fonctionne la génération de leçons ?
La génération de leçons est créée à l’aide d’un modèle de petit langage d’apprentissage automatique appelé Phi Silicon et d’un modèle de langage de grande taille basé sur le cloud. Les modèles sont formés sur un grand nombre d’exemples de texte disponibles publiquement. Par conséquent, les modèles de langage génèrent des leçons qui semblent avoir été écrites par un humain.
Pour réduire le risque de contenu inapproprié généré par modèle, la réponse est transmise via plusieurs validateurs et étapes de filtrage de modération de contenu.
Comment les créateurs doivent-ils utiliser la génération de leçons ?
Les enseignants qui créent une leçon dans Zone d’apprentissage peuvent afficher un aperçu des leçons par eux-mêmes, les partager avec leurs collègues ou leur affecter des étudiants. Il incombe au créateur d’examiner et de modifier le contenu pour en vérifier la pertinence et l’exactitude avant de le partager avec d’autres personnes. Bien que nous employions divers filtres et protections pour limiter le contenu douteux ou inapproprié, Elthe technologie sous-jacente des modèles de langage, a été formé sur un large éventail de sources Internet, et peut générer des informations inexactes, donc nous comptons sur les créateurs pour confirmer la pertinence et l’exactitude de l’activité finale.
Les leçons sont conçues pour améliorer l’efficacité et l’engagement du processus d’apprentissage, mais peuvent ne pas couvrir l’intégralité du matériel d’apprentissage et doivent donc être utilisées avec le matériel d’étude.
Notez que les leçons générées sont conçues pour l’introduction de sujets, de pratiques et d’évaluations formatives, et non à des fins d’évaluation, car les réponses peuvent souvent être fournies dans le corps des expériences, et les enseignants doivent les utiliser en conséquence.
Quelles mesures de protection sont utilisées lors de la génération du passage ?
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Les créateurs de leçons sont invités à examiner et approuver le contenu de la leçon avant de l’utiliser et avant de le partager avec d’autres personnes (par exemple, leurs étudiants et collègues).
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Une notification descriptive s’affiche pour le créateur s’il n’a pas examiné l’une des diapositives avant d’enregistrer la leçon.
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La modération du contenu est utilisée sur les leçons avant qu’elle ne soit présentée au créateur.
Limitations du modèle
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La génération de leçons est actuellement limitée en anglais et en espagnol uniquement.
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Le modèle utilise uniquement une entrée textuelle pour créer les leçons. Les images et autres objets inclus dans l’entrée sont ignorés par le modèle. Le code et les expressions mathématiques ne sont pas gérés correctement.
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Les fichiers d’entrée sont utilisés comme référence à la génération de la leçon ; les leçons peuvent ne pas couvrir le contenu complet des fichiers.
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La taille du document d’entrée doit être inférieure ou égale à 50 Mo, et jusqu’à 125 000 caractères ou moins, des fichiers plus volumineux qui ne pourront pas être téléchargés.
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Malgré une formation intensive et des garde-fous d’IA responsable utilisés, les services d’IA sont par nature faillibles et probabilistes. Il est donc difficile de bloquer complètement tout contenu inapproprié, ce qui entraîne des préjugés, des stéréotypes ou des erreurs de fond potentiels dans les leçons générées.
Langues prises en charge
La génération de leçon a été validée et prise en charge pour les langages suivants : es-ES, es-MX, en-US, en-GB.
Les modèles d’IA générative sont entraînés à l’aide de grandes quantités de données, et ces données sont le plus souvent en anglais. Cela peut parfois entraîner de meilleures performances en anglais par rapport aux langues non anglaises. Comme pour tout déploiement de modèles d’IA générative, nous encourageons les utilisateurs à être conscients des limitations de ces systèmes pour leur cas d’usage spécifique et les contextes culturels et linguistiques.
Microsoft prévoit d’ajouter d’autres langues et locaux pris en charge à la génération de leçons IA. Cet article sera mis à jour à mesure que d’autres langues seront prises en charge.
