Annonce historique : les inscriptions et l’activité de 2024 sont terminées. La date initiale de la Chaire, le 6 septembre 2024, est conservée. Programme, capacité, fonctions, contacts et transports correspondent à l’annonce d’origine, non à une invitation actuelle.
Dans cette page
L’IA générative ouvrait de nouvelles formes de collaboration en éducation. Bien qu’encore naissants, les usages des grands modèles suscitaient intérêt et réflexion sur les pratiques. Pour en explorer le potentiel scolaire, le Centre national de recherche en ingénierie du cyberapprentissage et des technologies intelligentes, CIT, annonçait une deuxième formation avancée sur l’enseignement collaboratif avec l’AIGC, réunissant experts et entreprises pour examiner rôles et limites des modèles.
Aperçu de la deuxième formation
Caractéristiques
1. Un apprentissage varié associant théorie et pratique
Le programme associait conférences, principes des agents, conception de classes innovantes et projets collectifs, en ligne et en présentiel.
2. Un accompagnement pratique individuel
Experts et assistants devaient guider chaque participant individuellement, avec l’objectif de lui permettre d’achever un agent IA.
3. Des projets fondés sur les besoins de l’enseignement
Les équipes concevraient des cours et agents pour des situations réelles, notamment en mathématiques et technologies de l’information.
4. Des classes collaboratives adaptées aux disciplines
Participants et experts exploreraient des modèles innovants par discussion et remue-méninges collectif.
5. Expérimenter grands modèles et agents
Des activités d’enseignement vocal heuristique et une plateforme de test de Turing permettraient de découvrir les modèles linguistiques et les tendances de l’IA.
6. Partager des pratiques d’enseignement collaboratif
Le programme présenterait applications en classe et résultats pour inspirer l’innovation pédagogique.
7. Rôles enseignant–élève–machine à l’ère de l’AIGC
Les participants échangeraient sur les rôles collaboratifs des enseignants, machines et élèves et sur de futurs modèles éducatifs.
Organisateur
Centre national de recherche en ingénierie du cyberapprentissage et des technologies intelligentes
Date et lieu
Date :21 septembre 2024.
Lieu : Institut d’apprentissage intelligent de l’Université normale de Pékin,12e étage, bâtiment A, immeuble Jingshi des sciences et technologies,12 Xueyuan South Road, district de Haidian, Pékin.
Programme
Le tableau transcrit l’image initiale. L’annonce de la Chaire précisait que l’organisation définitive suivrait les informations communiquées sur place le jour de l’activité.
| Phase | Format | Contenu |
|---|---|---|
| Activités préalables en ligne | Conférence | Présentation de la théorie des grands modèles |
| Activités préalables en ligne | Conférence | Pratiques et exploration des grands modèles en enseignement collaboratif |
| Activités préalables en ligne | Pratique des agents | Apprentissage et exercice des opérations de base des agents IA |
| 21 septembre 2024, matin | Études de cas | Pratiques collaboratives d’enseignants de terrain |
| 21 septembre 2024, matin | Études de cas | Applications exploratoires d’agents dans l’enseignement |
| 21 septembre 2024, matin | Travail collectif | Projet d’équipe de conception de classes innovantes en collaboration humain–IA |
| 21 septembre 2024, après-midi | Travail collectif | Création et amélioration itérative des agents |
| 21 septembre 2024, après-midi | Présentations | Résultats des projets d’équipe |
| 21 septembre 2024, après-midi | Échanges | Rôles des enseignants, élèves et machines |
| 21 septembre 2024, après-midi | Clôture | Photo de groupe et certificats |
Transcription de l’image d’origine. Elle précise matin et après-midi sans horaires et ne date pas les activités préalables en ligne. Ces renseignements n’ont pas été déduits du compte rendu.
Voir l’image originale du programme
Informations historiques sur les inscriptions
Publics concernés
L’annonce s’adressait aux enseignants scolaires de Chine, en priorité en mathématiques et informatique ; responsables éducatifs ; enseignants professionnels et universitaires ; étudiants, notamment en informatique pour futurs enseignants, technologies éducatives, technologies éducatives modernes, mathématiques et mathématiques appliquées et enseignement des mathématiques ; étudiants de troisième cycle en activité et autres personnes intéressées par l’IA.
La capacité annoncée était de 30 personnes. La formation était gratuite ; hébergement, repas, déplacements et autres frais restaient à la charge des participants.
Modalité initiale d’inscription — close
L’annonce renvoyait à un lien, un QR ou l’option de lecture de l’original sur WeChat. Cette page conserve seulement le QR historique et ne recueille pas d’inscriptions.
Date limite initiale : samedi 14 septembre 2024 à 20:00.
L’annonce de 2024 demandait des informations exactes et indiquait un traitement confidentiel limité à l’inscription et à l’examen des candidatures. Il s’agit ici du rappel de cette déclaration historique.
Les candidats retenus devaient recevoir un courriel et un SMS dans les deux jours suivant la clôture.
Ce QR est conservé comme document historique. Sa validité actuelle n’a pas été vérifiée ; aucun formulaire ni lien actif d’inscription n’est proposé ici.
QR historique — inscriptions closes
Contacts historiques
Ces coordonnées publiques figuraient dans l’annonce de 2024. Elles constituent une archive et ne sont pas des canaux d’inscription actuels.
Contact Da :15389200168 ; le même numéro était indiqué pour WeChat.
Contact Chen :13161092527 ; le même numéro était indiqué pour WeChat.
Informations pratiques de l’annonce initiale
Certificat
L’annonce indiquait que les participants achevant la formation pourraient obtenir un certificat de CIT, Université normale de Pékin.
Transports
L’annonce de 2024 indiquait les bus 92, 645, 620, 16, 510 et 579 jusqu’à la porte sud de l’université, puis la marche vers le bâtiment A de l’immeuble Jingshi. La même destination était donnée aux automobilistes.
Équipe d’experts annoncée
CIT portait l’initiative. L’annonce évoquait recherche et coopération universitaire et industrielle en enseignement collaboratif, avec professeurs, chercheurs du centre, ingénieurs principaux et doctorants.
Zhang Jinbao
Zhang Jinbao était professeur associé à la faculté d’éducation, directeur du centre de recherche en pensée informatique et adjoint à la direction de l’institut d’éducation scientifique de l’Université normale de Pékin. Figuraient aussi une vice-présidence du comité d’enseignement scolaire des technologies de l’information de la Société chinoise d’éducation et la présidence chinoise du défi international Bebras. Il avait dirigé ou accompagné des dizaines de projets ministériels et provinciaux d’informatisation éducative.
Zhu Lixin
Zhu Lixin était docteur de l’Institut d’automatisation de l’Académie chinoise des sciences et avait été chercheur associé et postdoctoral à Michigan State University, aux États-Unis. La notice le présentait comme ingénieur principal au laboratoire national d’ingénierie du cyberapprentissage et des technologies intelligentes de l’université et directeur du laboratoire de conception et d’évaluation des environnements d’apprentissage. Il travaillait sur IA et STEM, robotique éducative, données éducatives, classes intelligentes, informatique en périphérie et développement et industrialisation des environnements. Il était aussi présenté comme chercheur invité à l’Institut de physique des hautes énergies et conseiller de Hongtai Intelligent Manufacturing, en Chine.
Wang Huanhuan
Wang Huanhuan était chercheuse adjointe et postdoctorante en technologie éducative à l’université, titulaire d’un doctorat Learning, Design and Technology de Purdue University, aux États-Unis. Ses domaines comprenaient personnalisation, retours pédagogiques, motivation, analytique et expérimentations sociales de l’IA éducative. Elle participait à des projets d’IA et éducation future, d’éducation, apprentissage et évaluation hybrides avec UNESCO-IBE et d’expérimentation éducative. La notice mentionnait des publications SSCI, EI et CSSCI et des contributions à deux rapports anglais, deux chapitres anglais et deux manuels ou autres ouvrages.
Da Ting
Da Ting était postdoctorante à l’université et responsable du projet d’évaluation des grands modèles de CIT, consacré à leurs évaluations et applications éducatives. Elle avait effectué une année doctorale conjointe, financée publiquement, à Johns Hopkins University. La notice mentionnait plus de dix projets provinciaux ou nationaux, dont le programme Nouvelle génération d’IA du ministère des Sciences et Technologies, plus de dix articles internationaux et la participation à des conférences, dont des événements ACM.
Chen Hongyu
Chen Hongyu était chercheur au centre d’ingénierie de robotique éducative de l’Institut d’apprentissage intelligent, ingénieur de CIT et responsable du programme d’innovation en IA pour la jeunesse, dit programme Yuanzhuo.
Certificat, transports, équipe et cinq biographies sont disponibles en texte accessible. L’affiche complète est conservée ci-dessous, sans recadrage ni retouche des portraits.
Voir l’affiche originale des experts et informations pratiques
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Deuxième formation : activités et résultats
Sources et images
Les 48 unités initiales ont été comparées à l’annonce officielle de SLI du 9 septembre 2024 et à son affiche des experts. Quatre images complètes sont reprises : couverture, programme, QR historique et affiche, optimisées localement en WebP sans recadrage. Les huit anciennes adresses d’images renvoient 404 ; leur récupération n’est pas revendiquée. Deux images supplémentaires de la première formation sont exclues. L’annonce reste distincte du compte rendu : les 30 places prévues ne sont pas l’effectif réellement accueilli.
Lien original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-8487-fr/
