Comment le collège n° 2 de Wuhu a intégré l’IA dans plusieurs disciplines

Comment l’établissement secondaire n° 2 de Wuhu utilise l’IA pour faire évoluer l’enseignement et l’apprentissage  

Ge Lunwu, Zhou Zhenghu, Zheng Wei  

Second Lycée de la ville de Wuhu  

Résumé:Cet exemple explore en détail la voie de transformation éducative de l’École secondaire n°2 de Wuhu, sous l’impulsion de la technologie de l’intelligence artificielle, grâce à la coopération entre les différentes départements et aux pratiques innovantes des groupes de recherche disciplinaire. Les départements tels que le service de gestion académique, le service de recherche et développement, et le centre d’information, par des innovations mécaniques ainsi que par les activités pratiques des groupes de recherche disciplinaire en langue chinoise, en mathématiques, en politique et en chimie dans l’enseignement intégrant l’IA, montrent comment l’école brise les limites de l’éducation traditionnelle basée sur la sagesse, crée un écosystème éducatif « naturellement intelligent » et offre des exemples pratiques au niveau micro de la transformation numérique de l’éducation régionale.    

Mots-clés:Éducation intelligente ; Intelligence artificielle renforcée ; Intégration des disciplines ; Pratique des groupes de recherche en enseignement ; Transformation de l’éducation    

Dans le courant éducatif engendré par l’intelligence artificielle, le Second Lycée de Wuhu a réalisé une réforme complète de la gestion éducative, de l’enseignement et de l’évaluation grâce à l’innovation en IA. La dynamique de cette transformation provient de la planification stratégique et des efforts conjoints des enseignants. En établissant un système de gestion de l’enseignement intelligent, les enseignants du Second Lycée, centrés sur les cours et guidés par des questions, ont réussi à intégrer efficacement les technologies de l’IA dans l’enseignement, explorant ainsi une voie de transformation. Cet article explorera la collaboration interservices et des exemples de pratiques disciplinaires, révélant la transition du Second Lycée de l’application des technologies de l’information à l’innovation éducative basée sur l’IA.  

I. Contexte de la transformation : nouvelles explorations dans l’éducation sous la vague technologique  

(1) Réflexions éducatives suscitées par les changements technologiques  

Avec le développement des technologies de l’intelligence artificielle, leur potentiel d’application dans l’enseignement et l’éducation commence à se manifester progressivement. Bien que l’éducation intelligente traditionnelle existante ait déjà intégré initialement des ressources numériques et mis en œuvre une application simple de données de base à certains niveaux, il reste encore beaucoup à améliorer en termes de personnalisation poussée de l’enseignement, d’extension de la fusion interdisciplinaire et d’amélioration de la précision des décisions éducatives. Le second lycée de Wuhu a reconnu que la technologie AI n’est pas seulement une mise à jour des outils d’enseignement, mais elle pourrait devenir une force clé pour l’optimisation des concepts, modèles et écosystèmes éducatifs. Par conséquent, l’école doit explorer davantage les moyens d’intégrer la technologie AI dans l’enseignement et l’éducation sur la base de l’éducation intelligente existante, afin de former des étudiants capables de répondre aux besoins du développement social futur.  

(2) Le double impulsion de la politique et de l’époque  

Le « Plan de modernisation de l’éducation chinoise 2035 » propose de promouvoir la intégration profonde des nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle dans l’éducation, et le « Plan de développement de la nouvelle génération d’intelligence artificielle » encourage également la création d’un nouveau système éducatif. En même temps, les réformes « trois nouveautés » et la politique « double réduction » imposent des exigences plus élevées en matière de qualité de l’enseignement et de l’éducation. Comment réduire la charge des étudiants tout en utilisant la technologie pour assurer une enseignement plus précis et une formation différenciée ? En tant qu’établissement disposant de 3 campus, comment améliorer l’efficacité de la distribution des ressources éducatives et résoudre les problèmes pratiques de la gestion « une école, trois campus » ? Tous ces aspects constituent des facteurs clés qui poussent les écoles à explorer la transformation de l’éducation par l’intelligence artificielle. 

(3) Les besoins intrinsèques du développement de l’école  

En tant que école modèle dans l’éducation intelligente régionale, le modèle d’école intelligente « 125 » construit au début par la deuxième école secondaire a donné des résultats notables. Les salles de classe intelligentes ont atteint une couverture complète, et les manuels d’apprentissage personnalisés ont fourni un certain soutien à l’apprentissage aux étudiants. Les étudiants ont également obtenu de nombreux résultats dans les compétitions de science et technologie. Cependant, avec le progrès continu de la technologie AI, l’utilisation des données dans le modèle original est relativement limitée, se limitant à l’analyse des résultats ; il existe des différences significatives dans la compétence AI des enseignants, et certains enseignants rencontrent des difficultés dans l’utilisation des nouvelles technologies pour enseigner ; de plus, la coordination entre les différentes étapes et scénarios d’enseignement est insuffisante, et l’effet de synergie ne est pas pleinement exploité. Par exemple, bien que les salles de classe intelligentes puissent collecter les données des réponses, elles ne prêtent pas suffisamment attention aux changements cognitifs profonds au cours de l’apprentissage des étudiants ; bien que les manuels personnalisés aient la possibilité de proposer des exercices, il manque une planification systématique complète du parcours d’apprentissage des étudiants. Par conséquent, l’école a un besoin urgent de passer par une transformation pour surmonter les obstacles au développement.  

II. Fondement de la transformation : les fondations du développement de l’accumulation de l’éducation intelligente  

(1) Installations matérielles : de la construction de cours d’enseignement intelligent de base aux applications préliminaires d’IA  

1. Essais de mise à jour des salles de classe intelligentes

Dans certaines salles de classe intelligentes, les écoles ont installé des appareils terminaux dotés de fonctions d’interaction de base, qui permettent de collecter et d’analyser les données de réponses en classe. Par exemple, dans le cours de mathématiques, l’enseignant peut utiliser les appareils terminaux pour connaître en temps réel l’exactitude des réponses des élèves, et en fonction de cela, ajuster à l’origine le contenu et le rythme du cours.  

2. Construction préliminaire du laboratoire de recherche et innovation

L’école a réussi à créer des laboratoires « AI + innovation scientifique », équipés de plusieurs ordinateurs et de kits de outils de développement de robots de base. Sous la supervision attentive des enseignants, les étudiants peuvent pratiquer des exercices de programmation de base et des entraînements de contrôle des robots, développant progressivement des compétences préliminaires en intelligence artificielle et en manipulation.  

3. Exploration préliminaire de la gestion des données

L’école a mis à niveau la plateforme d’éducation intelligente, en tentant d’intégrer les données relatives aux activités d’enseignement, les données du processus d’apprentissage et les données liées à la vie scolaire, ce qui a permis la création d’un ensemble initial de données éducatives. Une analyse simple des données offre des références précieuses pour les stratégies d’enseignement des enseignants et les décisions de gestion de l’école. Par exemple, en analysant les devoirs des étudiants, il est possible de comprendre clairement le niveau de maîtrise des différents concepts par les étudiants.  

(2) Équipe enseignantes : créer une équipe d’enseignants adaptée à l’éducation par l’IA  

1. Formation hiérarchisée en compétence AI

À l’échelle de la promotion globale, l’école a organisé avec soin une série de projets de formation de base en intelligence artificielle. Par des conférences, des séminaires et divers autres moyens, elle a expliqué en détail aux enseignants l’utilisation étendue de la technologie de l’intelligence artificielle dans l’enseignement et l’apprentissage, telle que la correction intelligente des devoirs et l’aide de l’IA pour la préparation des cours, afin d’améliorer le niveau de compréhension et les compétences de base en utilisation de la technologie AI des enseignants. En 2024, des dizaines d’activités de formation ont été menées, et le taux d’utilisation des outils de base en intelligence artificielle par les enseignants a augmenté.  

Niveau d’amélioration des enseignants clés : sélectionner certains enseignants clés pour former un « groupe d’exploration de l’enseignement par l’IA », participer à des formations spécialisées en éducation par l’IA organisées en dehors de l’école, et tenter de intégrer et appliquer les technologies de l’IA dans l’enseignement disciplinaire.  

Niveau de développement professionnel : Les écoles offrent aux enseignants intéressés des opportunités de formation liées à l’IA, afin de les encourager à combiner la théorie de l’éducation avec l’application technologique, et à mener des recherches pédagogiques liées à l’éducation par l’IA.  

2. Mise en place de mécanismes de collaboration interdisciplinaires

L’école dispose d’un groupe de recherche pédagogique initial appelé « Groupe d’exploration de l’enseignement par l’IA », composé de enseignants en informatique et de professeurs clés dans les disciplines, qui organisent régulièrement des activités de discussion. Les enseignants de disciplines partagent les problèmes rencontrés dans l’enseignement, tandis que les enseignants en informatique proposent des solutions techniques, afin de découvrir ensemble l’application des technologies de l’IA dans l’enseignement des disciplines. Les enseignants du département de langue et littérature, en collaboration avec les enseignants en informatique, utilisent les technologies de l’IA pour améliorer la correction et l’analyse des essais, et ainsi renforcer les compétences d’écriture des élèves.  

(3) Système de cours : une première tentative de fusion des ressources et de l’IA  

1. Exploration de l’intégration de l’IA dans les cours de base

Enseignement de la langue : système intelligent de correction de rédactions, aidant les étudiants à identifier et corriger les erreurs de grammaire, améliorant ainsi la précision de leur expression linguistique. Mme Wan Lingli a combiné la technologie de l’intelligence artificielle et les méthodes d’enseignement traditionnelles pour créer un nouveau processus de travail, comprenant une évaluation initiale par l’IA, une évaluation mutuelle entre les étudiants et une évaluation approfondie par l’enseignant. Par exemple, pour la rédaction de textes argumentatifs, le système IA fournit des notes et des suggestions, les étudiants modifient leurs rédactions en fonction de ces retours, puis effectuent une évaluation mutuelle au sein du groupe, et enfin Mme Wan explique en détail les problèmes communs. Cette méthode d’enseignement a considérablement augmenté l’enthousiasme des étudiants pour la rédaction, faisant doubler le nombre de rédactions excellentes. Dans le domaine de l’enseignement de la lecture, Mme Wan utilise les outils d’analyse de l’IA pour aider les étudiants à comprendre profondément les œuvres littéraires. Grâce aux exercices de dialogue simulés par l’IA, la compréhension et l’intérêt des étudiants pour la littérature se sont renforcés, augmentant ainsi efficacement l’interactivité en classe.  

Enseignement de la physique : En utilisant des programmes de laboratoire virtuel, les enseignants de physique utilisent des outils tels que PhET et Our Teacher pour planifier les expériences, offrant ainsi une couverture complète. Cela permet aux étudiants d’effectuer sur ordinateur des expériences physiques de base, comme la connexion de circuits électriques ou les tests mécaniques, afin de réduire les coûts et les risques liés aux expériences, tout en améliorant la compréhension des étudiants de la théorie des expériences.  

Enseignement de la chimie : l’enseignement expérimental en chimie s’inspire de technologies de l’IA pour être innovant. M. Wang Tao utilise un laboratoire virtuel de l’IA afin que les étudiants effectuent des expériences simulées et bénéficient d’un suivi en temps réel, ce qui permet de réduire les erreurs lors de l’exécution pratique. La technologie de reconnaissance d’images par l’IA est utilisée pour analyser les résultats des expériences des étudiants et fournir des évaluations et conseils appropriés. En même temps, grâce au projet « Conception d’expériences innovantes en chimie assistées par l’IA », les étudiants peuvent concevoir des plans d’expériences personnalisés, ce qui stimule leur esprit d’innovation.  

Enseignement politique : la technologie de l’IA apporte une nouvelle dynamique à l’éducation idéologique. L’enseignante Xu Lixia utilise la technologie de l’IA pour regrouper en temps réel les sujets actuels, et en combinant le contenu des manuels, elle crée des exemples pédagogiques vivants. Dans la section « Relations internationales », le système IA organise les événements de conflits internationaux, et l’enseignante Xu guide les étudiants dans des discussions analytiques, leur permettant de comprendre profondément la complexité des relations internationales. L’enseignante utilise la technologie de l’intelligence artificielle pour organiser des « débats virtuels » afin de développer les capacités d’analyse et les compétences en expression orale des étudiants. De plus, l’IA analyse les performances des étudiants en classe, fournissant des données détaillées pour l’évaluation par processus.  

Enseignement de l’art : Mise en place de cours d’intérêt intitulés « Introduction à la peinture par IA ». Les étudiants peuvent utiliser des interfaces d’opération intuitives et faciles à utiliser, exploiter librement les outils de l’IA et exprimer pleinement leur créativité, créant ainsi une série de œuvres imagées qui stimulent l’étincelle artistique en eux.  

2. L’ouverture préliminaire des cours spéciaux AI

Cours obligatoires : Un cours intitulé « Premiers concepts de la pensée en IA » est proposé dans les classes de collège. À l’aide de cas et d’activités simples, les élèves comprennent les concepts fondamentaux et les modes de pensée liés à l’IA, ce qui stimule leur intérêt pour les technologies de l’IA.  

Cours optionnels : Des cours optionnels tels que « Fondements des robots » et « l’IA et la vie » sont proposés. Les étudiants peuvent choisir ceux qui les intéressent pour approfondir leur compréhension et leurs compétences en matière d’application des technologies de l’IA.  

Cours pratiques : En tenant compte de la réalité de l’école, mettre en œuvre des projets pratiques sur « l’utilisation de l’IA dans les campus », comme l’utilisation de technologies de l’IA pour la promotion de la classification des déchets dans les campus ou pour la surveillance de l’environnement du campus, afin que les étudiants ressentent la valeur pratique des technologies de l’IA dans la réalité.  

(4) Modèle de gestion : de la gestion basée sur l’expérience à la prise de décision assistée par données  

1. Optimisation de la gestion de l’enseignement

Grâce à l’intelligence artificielle et aux grandes données, nous avons créé une plateforme intelligente de « Internet + éducation ». Actuellement, 196 espaces pédagogiques, 2135 espaces pour étudiants et 45 espaces de classe ont été créés. En utilisant la plateforme de notation en ligne « Zhixuewang », plus de 1000 tests de développement et de diagnostic académique ont été réalisés. Après chaque examen, les étudiants reçoivent un manuel d’apprentissage personnalisé basé sur leurs données d’apprentissage, qui leur indique la meilleure voie d’apprentissage. Les expériences montrent que, après l’utilisation de ce manuel, les étudiants progressent en moyenne de 15 points sur les points faibles. Par exemple, en mathématiques au premier année de lycée, avant l’utilisation du manuel, les résultats étaient environ cinquième dans la ville ; après un semestre d’utilisation, ils sont passés au deuxième rang, avec une marge très faible par rapport au premier. Le manuel a ensuite été diffusé dans toutes les classes de sciences de la deuxième école de Wuhu, avec un taux d’utilisation de 100 %. De plus, en analysant les données de progression pédagogique des enseignants et les résultats des étudiants, cela permet aux enseignants d’ajuster leurs stratégies pédagogiques, aidant ainsi les enseignants à renforcer spécifiquement les compétences des étudiants dans certains points clés.  

2. Se concentrer sur le développement des élèves

Créer un dossier de croissance numérique, qui enregistre les résultats scolaires des élèves, leurs intérêts et activités, afin de comprendre la personnalité et les besoins des élèves à travers l’analyse de données, et offrir des conseils personnalisés. L’école, grâce à la plateforme campus intelligent, développe les contenus pédagogiques, organise des activités de club et des cours extrascolaires, propose des cours pratiques variés, ouvre des laboratoires scientifiques, encourage l’utilisation de technologies de pointe telles que l’intelligence artificielle, l’impression 3D et les robots créatifs, et construit un système éducatif innovant, afin de stimuler l’enthousiasme des élèves pour l’exploration et l’innovation.  

3. Améliorer les services universitaires

En matière de sécurité du campus, un système de surveillance vidéo de base a été installé pour assurer une surveillance en temps réel de l’état de sécurité du campus. En ce qui concerne les services logistiques, en se basant sur l’analyse des données de repas des étudiants, l’offre des plats dans la cantine a été améliorée, ce qui a augmenté la satisfaction des étudiants.  

III. Pratiques de transformation : exploration de scénarios clés soutenus par l’IA  

(1) Modèle d’enseignement : de l’enseignement unidirectionnel à l’exploration interactive  

1. Pratiques pédagogiques personnalisées basées sur l’analyse des données

Avant le cours : Les enseignants utilisent les plateformes pédagogiques pour analyser les devoirs et les résultats des tests des élèves, afin de déterminer avec précision leur maîtrise des connaissances, et pour concevoir des activités d’enseignement en fonction de cela. Par exemple, avant de présenter le sujet « Monotonie des fonctions » en mathématiques, M. Xue Peitao a constaté, à travers l’analyse, que le taux d’erreurs des élèves dans le module « Concept de fonction » était élevé. Il a donc conçu trois types de tâches de préparation, incluant des microcours, des analyses de cas et des documents complémentaires. Avant de enseigner « Le Poème de Chibi » en langue chinoise, M. Shen Zhaojing a analysé les devoirs des élèves et a constaté que les élèves avaient des difficultés dans l’usage des mots figurés en chinois. Il a donc créé des tableaux comparatifs et des cartes mentales, et a diffusé des matériaux de préparation.  

En classe : L’enseignant utilise des appareils intelligents pour des activités de réponse en temps réel, afin de suivre en continu la compréhension des élèves et d’ajuster les stratégies d’enseignement en conséquence. M. Li Zuming utilise des appareils intelligents dans les cours de physique pour envoyer des plans d’expériences et collecter des données ; le système AI aide à identifier les problèmes communs, et M. Li souligne les points importants à respecter lors des expériences. Mme Chen Xiaoyan lance des défis de réponse différenciés en cours d’anglais ; le système AI indique le taux de réussite et aide à analyser les types d’erreurs, tandis que Mme Chen organise des discussions en groupe pour renforcer la compréhension.  

Après les cours : Les enseignants offrent un soutien personnalisé en fonction des devoirs et des résultats des élèves. Mme Park Chuanying met en place des plans de soutien pour les cours de chimie pour des élèves de différents niveaux, incluant des cartes mémoratives, des exercices de base et des cours vidéo individuels. Mme Wang Jing, dans les cours d’histoire, établit des plans de révision adaptés aux résultats des élèves, comprenant des packs de mémorisation vocale, des tâches d’analyse et des séances de présentation simulées.  

2. Pratique d’apprentissage par projet interdisciplinaire

L’école met en œuvre un apprentissage par projets interdisciplinaire, combinant la technologie de l’IA et les connaissances de différentes disciplines, afin que les étudiants développent une compétence globale en résolvant des problèmes réels. Par exemple, dans le projet « IA et protection de l’environnement », les étudiants doivent utiliser les connaissances en biologie, en mathématiques, en informatique, etc., pour concevoir un modèle simple d’IA, analyser et prédire les données environnementales autour du campus, et proposer des suggestions et plans de protection de l’environnement. Au cours de la mise en œuvre du projet, les enseignants de disciplines et les enseignants en informatique guident les étudiants, les aidant à résoudre les problèmes rencontrés. Le projet « Yue Yan Xiyang Lake : construction d’un campus écologique » de Cui Kai et Chen Liping a été sélectionné comme ressource excellente en éducation pratique pour les écoles primaires et secondaires de la province ; le projet « Exemples de pratiques interdisciplinaires en géographie » de Zhang Weiwei et autres a remporté le premier prix municipal.  

(2) Écologie de l’apprentissage : de l’apprentissage passif à l’implication active  

1. Rôle de soutien des outils d’apprentissage intelligent

L’école a introduit des entités intelligentes d’apprentissage intelligent, qui fournissent aux étudiants des ressources et outils d’apprentissage en ligne. Les étudiants peuvent utiliser ces entités pour apprendre, pratiquer et tester les connaissances, et l’entité génère des rapports d’apprentissage personnalisés en fonction de l’état d’apprentissage de l’étudiant, aidant ainsi à comprendre son progrès et ses points faibles. De plus, l’entité offre une fonction de réponse aux questions en ligne, permettant aux étudiants de demander des conseils aux enseignants et aux camarades de classe rapidement lorsqu’ils rencontrent des problèmes durant l’apprentissage.  

2. Cultivation de l’innovation des étudiants

L’école encourage les étudiants à utiliser les technologies de l’IA pour mener des activités pratiques innovantes, à organiser des concours de créativité en IA, etc., afin de stimuler leur pensée innovante et leur créativité. Les étudiants peuvent, en fonction de leurs intérêts et idées, utiliser les connaissances et outils liés à l’IA appris pour concevoir et développer des applications ou œuvres créatives simples basées sur l’IA. Par exemple, les œuvres conçues par les étudiants, telles que le « système de gestion intelligente des livres » ou l’« assistant vocal IA », ont obtenu de bonnes performances dans les concours.  

3. Construction d’une communauté d’apprentissage

L’école a mis en place une plateforme d’apprentissage interactif, encourageant les étudiants à former des groupes d’étude et à pratiquer l’apprentissage collaboratif. Dans de tels groupes, les étudiants peuvent partager leurs expériences et informations, et surmonter ensemble les difficultés liées à l’apprentissage. Les enseignants, via cette plateforme, suivent l’avancement des étudiants et leur fournissent des conseils, afin de favoriser l’apprentissage mutuel et le progrès conjoint des étudiants. En même temps, l’école a également établi des alliances d’apprentissage avec d’autres écoles, renforçant les échanges et la coopération entre les institutions, et partageant les ressources et l’expérience en matière d’éducation en intelligence artificielle.  

(3) Évaluation de l’éducation : de l’évaluation unique à l’évaluation plurielle  

1. Améliorer l’évaluation de processus

Dans le processus d’enseignement, l’enseignant accorde de l’importance à l’évaluation du processus d’apprentissage des élèves. En observant les performances en classe, les résultats des devoirs et le travail en équipe, il comprend pleinement l’état d’étude et les capacités des élèves. Par exemple, l’enseignant prête attention au nombre de interactions des élèves, à la qualité de leurs échanges et à leur collaboration avec leurs camarades, et offre des encouragements et des félicitations en temps opportun ; lors de la correction des devoirs, l’enseignant ne se concentre pas seulement sur la précision des réponses, mais aussi sur les stratégies de résolution des problèmes et la pensée innovante des élèves.  

2. Évaluation de la qualité globale de la recherche

L’école s’efforce de mettre en place un système d’évaluation des compétences complètes, évaluant les élèves de manière globale à partir de plusieurs dimensions : les résultats académiques, le potentiel d’innovation, les compétences pratiques et les responsabilités sociales. Par le biais de diverses activités pratiques et projets de service volontaire, on enregistre l’évolution des élèves, permettant une évaluation complète de leurs compétences. Par exemple, les performances des élèves dans la participation à des compétitions scientifiques ou à des activités de service communautaire constituent des éléments importants dans l’évaluation de leurs compétences complètes.  

3. Optimisation de l’évaluation des enseignants

L’école a mis en place un système de notation des enseignants complet, qui ne se concentre pas uniquement sur l’efficacité pédagogique des enseignants, mais aussi sur l’innovation pédagogique et le développement professionnel. Par diverses méthodes telles que les opinions des étudiants, les évaluations par les collègues et l’auto-évaluation pédagogique, les capacités d’enseignement des enseignants sont évaluées de manière complète. De plus, l’école offre aux enseignants des opportunités et des plateformes pour le développement professionnel, encourageant les enseignants à mener des recherches pédagogiques et des activités d’innovation, dans le but d’améliorer leurs compétences professionnelles et leurs méthodes d’enseignement.  

(4) Système de garantie : créer un environnement de soutien pour l’éducation en IA  

1. Organisation et garanties institutionnelles

L’école a créé un comité de direction pour la transformation de l’enseignement en IA, avec le directeur comme chef de groupe, et les responsables des différentes départements ainsi que les enseignants de pointe comme membres, chargé de planifier globalement la transformation de l’enseignement en IA de l’école. Des systèmes tels que le « Plan de développement de l’enseignement en IA », le « Système de formation en IA pour les enseignants » et le « Système de gestion de la sécurité des données » ont été établis, définissant clairement les responsabilités et tâches des différents départements et enseignants, et normalisant les processus d’application des technologies en IA dans l’enseignement et l’apprentissage, offrant ainsi une garantie organisationnelle et institutionnelle pour la transformation de l’enseignement en IA de l’école.  

2. Garantie des ressources et des fonds

L’école collabore activement avec des entreprises et des universités, établissant ainsi un mécanisme de coopération des ressources diversifié. Elle collabore avec des entreprises technologiques locales pour introduire des ressources éducatives en IA et un soutien technique ; elle collabore avec l’université normale de Anqing et l’institut de génie de Anqing pour mener à bien la formation des enseignants et les projets de recherche scientifique. En même temps, l’école alloue chaque année des fonds pour l’acquisition d’équipements éducatifs en IA, la formation des enseignants et le développement de cours, afin de garantir le bon déroulement de la transformation de l’éducation en IA.  

3. Ambiance et culture façonnées

L’école a mis en œuvre des activités spéciales sur l’IA et des présentations des résultats de l’éducation en IA, créant ainsi un environnement culturel fort pour l’éducation en IA. En utilisant divers moyens tels que la radio de l’établissement, les panneaux d’affichage et les comptes WeChat, elle a fait connaître les progrès et les applications de la technologie IA aux enseignants, aux élèves et aux parents, renforçant ainsi leur compréhension et leur attention envers l’éducation en IA. L’école encourage également les enseignants et les élèves à participer activement aux activités pratiques liées à l’éducation en IA, et récompense les enseignants et les élèves qui se distinguent dans ce domaine, afin de stimuler leur initiative et leur esprit d’innovation.  

4. Résultats et perspectives futures  

(1) Résultats étapeux  

1. Amélioration de la qualité de l’enseignement

L’introduction préliminaire des technologies d’intelligence artificielle dans le domaine de l’éducation a stimulé la passion d’apprentissage des étudiants, tout en améliorant leur efficacité d’apprentissage. Dans certaines évaluations, les scores moyens et le pourcentage de notes élevées des étudiants ont augmenté, et leur maîtrise des connaissances est devenue plus solide. De plus, les capacités des étudiants en matière de pensée innovante et de résolution de problèmes concrets ont également été développées et améliorées.  

2. Le développement professionnel des enseignants

Les enseignants développent progressivement une meilleure compréhension et des compétences dans l’utilisation des technologies de l’IA. Certains enseignants sont désormais capables d’utiliser efficacement les outils de l’IA pour l’enseignement, ce qui rend les méthodes et outils pédagogiques plus diversifiés. Les enseignants ont accumulé une expérience précieuse dans la pratique de l’IA dans l’éducation, et ont mené une série de recherches pédagogiques et de pratiques innovantes, publiant des articles et des cas concrets pertinents.  

3. Augmentation de l’influence de l’école

Dans les recherches et pratiques dans le domaine de l’éducation en intelligence artificielle, notre établissement a initialement reçu l’attention et les éloges des autorités supérieures et de la société, et s’efforce de devenir un modèle d’éducation intelligente dans la région. Notre établissement a accueilli plusieurs groupes de visiteurs et échanges d’autres écoles, a partagé ses expériences et stratégies en matière d’éducation en intelligence artificielle, et a joué le rôle nécessaire dans la promotion du développement de l’éducation en intelligence artificielle dans la région.  

(2) Défis et réflexions  

Dans le processus de transformation de l’éducation par l’IA, les écoles sont également confrontées à certaines difficultés et problèmes. Par exemple, les coûts d’application de l’IA sont élevés, et les fonds alloués par les écoles sont limités ; la compétence des enseignants en IA varie, et certains enseignants ont des difficultés à accepter et à utiliser l’IA ; l’application de l’IA dans l’enseignement et l’éducation n’est pas encore suffisamment approfondie ou étendue, et il manque un système de cours et un modèle pédagogique organisés ; les questions de sécurité des données et de protection de la vie privée nécessitent également une meilleure gestion et réglementation.  

(3) Perspectives futures  

À l’avenir, les écoles continueront à approfondir la transformation de l’enseignement par l’IA, à perfectionner les équipements matériels et les ressources logicielles liées à l’IA, à renforcer le personnel enseignant et à améliorer la compétence en IA et les compétences pédagogiques des enseignants. Elles construiront un système de cours plus organisé et complet sur l’IA, exploreront des modèles et méthodes d’enseignement par l’IA plus efficaces, et réaliseront une intégration profonde entre l’IA et l’enseignement et l’éducation. En même temps, elles renforceront la coopération avec les entreprises et les universités, mèneront des projets de coopération entre recherche, industrie et éducation, et amélioreront le niveau de recherche en IA dans les écoles. En tenant compte des tendances de développement de la technologie en IA et des changements dans les besoins éducatifs, les écoles adapteront et optimiseront en temps opportun leurs stratégies d’enseignement par l’IA, afin de poser une base solide pour l’évolution future des étudiants.