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Former ou Déformer ?

Pourquoi avoir recours à la RV en formation ?

Pourquoi avoir recours à la RV en formation ?

Les vingt dernières années ont été marquées par de grandes transformations dans nos manières d’apprendre, principalement influencées par le développement fulgurant du web. Aujourd’hui, les mots "apprentissage” et "digital” vont de pair, et une grande tendance s’est dessinée dans le paysage du learning : la commodité. Désormais, n’importe qui peut (en théorie) apprendre à n’importe quel moment, à n’importe quel endroit, sur ses devices de prédilection et à son rythme. Cette nouvelle réalité est matérialisée par le e-learning.

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Les réseaux développementaux au service du développement des compétences des collaborateurs

Les réseaux développementaux au service du développement des compétences des collaborateurs

Bonjour à tous les deux. L’année dernière, vous avez expérimenté un dispositif pédagogique auprès d’étudiants du master " Humanités et Management ", de l’Université Paris Nanterre basé sur la théorie des " réseaux développementaux ". Pouvez-vous nous en dire plus ?

J-R H. Tout débute avec la thèse que j’ai mené à Skema de 2014 à 2017. Durant mes recherches, je découvre la théorie des  " réseaux développementaux " développée par Monica C. Higgins et Kathy E. Kram . Leur analyse les amène à considérer qu’aujourd’hui, du fait de la complexité de notre environnement, le mentorat classique, à savoir :

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Retours d’expériences et Témoignages sur « Le digital dans la formation professionnelle »

Retours d’expériences et Témoignages sur « Le digital dans la formation professionnelle »

Un bel événement inter-réseaux le 20 septembre 2019, au CNAM, à Paris.

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Les applications de l’intelligence artificielle dans l’éducation

Les applications de l’intelligence artificielle dans l’éducation

Les définitions de l’intelligence artificielle sont très nombreuses. Ce sont des techniques qui visent à imiter ou simuler l’intelligence humaine dans des machines. Dans la pratique, des fonctions très isolées de cette intelligence sont traitées. Elles le sont avec des performances qui vont en deçà ou au-delà des capacités humaines.

Les domaines où les machines nous dépassent sont la mémoire et la capacité de calcul. Cela se retrouve dans les fonctions du machine learning appliquées à de gros volumes de données d’entraînement et qui permettent de faire des prévisions chiffrées ou des classifications d’objets divers. Le traitement des images est un autre domaine où l’IA fonctionne très bien. Le deep learning qui s’est développé depuis 2012 permet de repérer des formes et objets dans les images avec une précision et une vitesse qui dépassent maintenant régulièrement les capacités humaines.

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