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Former ou Déformer ?

Le rôle de l'ISQ au coeur du nouveau référentiel national de qualité

Le rôle de l'ISQ au coeur du nouveau référentiel national de qualité

Dans un secteur de la formation en pleine (r)évolution, l’ISQ accélère sa transformation digitale et s’adapte aux évolutions consécutives à la loi «pour la liberté de choisirson avenir professionnel» de septembre 2018. Le décret 2019-565 du 6 juin 2019 expose en détails le contenu du nouveau «Référentiel National de Qualité» (RNQ)auquel seront soumis les prestataires de formation. Objectif ? Obtenir la certification nationale qualité au 1er janvier 2021 !

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EDF et la formation, c'est déjà demain

EDF et la formation, c'est déjà demain

Lorsqu’une entreprise « colle » à ce point à l’esprit de la loi par anticipation, il semble intéressant de faire un focus sur la démarche et les outils. Bien entendu le « Groupe » est de taille imposante (plus de 150 000 personnes) mais on peut imaginer que les arguments développés par Fabien Lagriffoul, Directeur de la formation et professionnalisation du Groupe, et Catherine Fraissenon avec la Learning factory, puissent ruisseler malgré tout sur des organisations plus modestes. Alors, bouclez vos ceintures et suivez-nous pour cette visite :

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Trop de gamification tue la formation ?

Trop de gamification tue la formation ?

Fabrice Cohen

Apprendre en jouant, c’est un peu la promesse du siècle en formation professionnelle. Si les mécaniques liées à la gamification sont intéressantes dans l’apprentissage, elles ont toutefois leurs limites. Transformer chaque module de formation en un module dont vous êtes le héros aura le mérite de vous divertir, de vous motiver peut-être. Mais cela vous permettra-t-il d’apprendre, de comprendre et de retenir les savoirs sur la durée ? Pas si sûr.

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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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