Ce dossier historique de 2024 réunit les 18 premiers cas « IA + enseignement supérieur » sélectionnés par le ministère de l’Éducation : travaux pratiques, assistants de cours, culture, évaluation, alertes sur les études et apprentissage personnalisé. Tous les cas et chiffres du texte d’origine sont conservés, avec les liens associés. Fonctions, échelles et possibilités d’inscription décrivent la période d’origine.
Répertoire des cas
- 01 Université de Pékin
- 02 Université Tsinghua
- 03 Université Beihang
- 04 Institut de technologie de Pékin
- 05 Université des postes et télécommunications de Pékin
- 06 Université normale de Pékin
- 07 Université de communication de Chine
- 08 Institut de technologie de Harbin
- 09 Université normale de Chine de l’Est
- 10 Université du Sud-Est
- 11 Université du Zhejiang
- 12 Université des sciences et technologies de Huazhong
- 13 Université agricole de Huazhong
- 14 Université normale de Chine centrale
- 15 Université Jiaotong de Xi’an
- 16 Université Xidian
- 17 Université A&F du Nord-Ouest
- 18 Université ouverte de Chine
01 Université de Pékin
Le laboratoire intelligent de simulation virtuelle en odontologie de l’Université de Pékin est un laboratoire de formation multidimensionnel et intégré, reposant sur la simulation virtuelle et les mégadonnées. Il associe connectivité, gestion, apprentissage et évaluation intelligents.
Il comprend des espaces d’enseignement, de formation en ligne et de simulation virtuelle. L’espace en ligne permet des travaux pratiques de simulation et une évaluation automatisée ; celui de simulation propose plusieurs modalités de formation et d’évaluation avec retour d’effort.
Lien indiqué dans l’original : https://www.ai.pku.edu.cn · Cette adresse correspond à l’Institut d’intelligence artificielle de l’Université de Pékin, pas à un accès direct au laboratoire dentaire.
02 Université Tsinghua
L’Université Tsinghua se mobilise constamment pour les grandes priorités et stratégies nationales et se situe à l’avant-garde de l’intelligence artificielle. Son programme pilote d’enseignement enrichi par l’IA a été retenu dans cette sélection.
Tsinghua a expérimenté huit cours en utilisant comme plateforme et socle technologique GLM4, un grand modèle développé de manière indépendante, doté de droits de propriété intellectuelle propres et de paramètres de l’ordre de cent milliards. Des données pédagogiques existantes, des publications et des ressources de MOOC ont servi à ajuster GLM4 pour créer des modèles spécialisés par cours. Des assistants pédagogiques dédiés génèrent des exemples et des questions, répondent aux interrogations, effectuent des calculs et des raisonnements, et accompagnent l’évaluation et l’orientation.
Lien indiqué dans l’original : https://www.xuetangx.com
Zhipu Qingyan repose sur le grand modèle bilingue chinois-anglais ChatGLM. Un préentraînement sur mille milliards de caractères de texte et de code, associé à un ajustement supervisé, permet des réponses générales, des dialogues à plusieurs tours, l’écriture créative, la génération de code, les conversations simulées, la création d’images et l’interprétation de documents et d’images.
Lien indiqué dans l’original : https://chatglm.cn/main/alltoolsdetail
03 Université Beihang
Le cas « Plateforme d’enseignement interactif en ligne couvrant l’ensemble du processus, enrichie par l’IA » mobilise les grands modèles génératifs, l’apprentissage profond et d’autres technologies pour relier toutes les étapes de l’enseignement en ligne et en présence. Il ferme la boucle entre préparation, cours, révision et questions sur le cours. Les ressources enregistrées sont traitées numériquement à partir de l’infrastructure des 323 salles intelligentes de l’université.
Cette plateforme couvrant tout le processus sert de base à un compagnon intelligent de questions-réponses, disponible en permanence pour aider à résoudre les problèmes rencontrés pendant l’apprentissage.
Lien indiqué dans l’original : https://spoc.buaa.edu.cn/aidemo
04 Institut de technologie de Pékin
Le cas « Construction et utilisation d’un système d’enseignement intelligent piloté par les graphes de connaissances » comporte « un noyau, quatre plateformes et de multiples situations ». Un système de construction et de services de graphes de connaissances disciplinaires constitue le noyau. Quatre plateformes adaptées — Lexue, Yanhe Classroom, analyse des mégadonnées des études et gestion pédagogique — fournissent l’infrastructure. Le robot personnalisé « 艾比特 » introduit une nouvelle forme de service et d’interaction avec les connaissances.
Les graphes de connaissances favorisent la construction et l’utilisation de systèmes d’enseignement intelligents. Ils aident les éducateurs à organiser efficacement les contenus et offrent aux étudiants des parcours et ressources personnalisés, enrichissant les méthodes et l’expérience d’apprentissage.
Lien indiqué dans l’original : https://www.yanhekt.cn/show · Accès restreint lors de la vérification
05 Université des postes et télécommunications de Pékin
La plateforme de programmation « 码上 » utilise les grands modèles pour apporter une aide intelligente à l’enseignement de la programmation.
Elle crée un nouvel environnement intelligent d’apprentissage pour les enseignants et étudiants. Les premiers transmettent plus efficacement les connaissances ; les seconds approfondissent leur compréhension par la pratique et l’interaction.
Lien indiqué dans l’original : https://ezcoding.bupt.edu.cn · Cette ancienne adresse redirige actuellement vers la communauté Trufar de BUPT.
L’une de ses fonctions majeures est le tutorat individuel : correction de code, réponses aux questions et explication du code.
06 Université normale de Pékin
Le système innovant d’évaluation intelligente de l’enseignement en classe de l’Université normale de Pékin s’appuie sur des salles dotées de serveurs avancés, de caméras, de dispositifs audio et de partage d’écran intelligents, tous interconnectés. Un système de gestion observe l’enseignement en temps réel et fournit des services personnalisés.
Le système « IA+ » observe et analyse en temps réel les comportements pédagogiques des enseignants, les activités d’apprentissage des étudiants, les contenus et l’organisation de la classe. Il quantifie et visualise plusieurs indicateurs, dont le style de présentation des enseignants, l’attention des étudiants et les notions enseignées.
Lien indiqué dans l’original : https://aic-fe.bnu.edu.cn/index.html
07 Université de communication de Chine
Le cas « L’AIGC au service de la transmission et de l’innovation de la culture traditionnelle » explore les rapprochements entre grands modèles et culture traditionnelle. Après apprentissage de vastes corpus culturels, les contenus générés par l’IA peuvent reconstituer numériquement certaines formes menacées de disparition et mieux en préserver le contenu et les modalités.
L’AIGC peut aussi accompagner tout le processus de création, favorisant la transformation numérique et l’innovation des activités culturelles créatives.
Un troisième axe concerne l’innovation des modèles, formats et technologies : la pratique devient enseignement, le cours devient projet et l’expérience devient éducation. Les formats peuvent combiner classe inversée, approche par les résultats et gains d’efficacité intelligents ; les technologies comprennent le montage vidéo et la création d’images par IA.
Lien indiqué dans l’original : https://www.cuc.edu.cn/main.htm
08 Institut de technologie de Harbin
L’Institut de technologie de Harbin a lancé un projet d’enseignement expérimental en électrotechnique et électronique utilisant l’IA. Plus interactif et personnalisé, il vise à améliorer l’efficacité pédagogique et celle de l’apprentissage. Plateforme de travaux pratiques à distance, assistants intelligents et enseignants virtuels : l’IA s’intègre à la construction des plateformes, à la production des ressources et à toutes les étapes des travaux pratiques.
Lien indiqué dans l’original : https://eelab.hit.edu.cn/2024/0407/c13879a341498/page.htm · Page d’information lors de la vérification
Les étudiants peuvent préparer le cours de « Chimie inorganique et analytique » grâce à un système d’apprentissage par IA. Les réponses de l’assistant clarifient les points importants et difficiles. Les professeurs de l’École de chimie et de génie chimique chargés du cours reprennent ensuite, dans les salles intelligentes en présence, les questions issues du travail autonome pour proposer des explications ciblées.
09 Université normale de Chine de l’Est
Shuishan Online est une initiative personnalisée à grande échelle visant à améliorer la culture numérique du public. Elle intègre enseignement, apprentissage, pratique, tests, évaluation et création dans une communauté complète, avec des expériences pédagogiques adaptées aux éducateurs. Elle répond aux besoins et intérêts d’étudiants de différents horizons tout en renforçant leur culture numérique.
Lien indiqué dans l’original : https://www.shuishan.net.cn
10 Université du Sud-Est
Le « Système d’assistant pédagogique intelligent pour la physique universitaire » enrichit le cours de physique par l’IA. Il permet de :
Visualiser les connaissances au moyen d’un graphe du cours pour aider les étudiants à construire un ensemble de connaissances complet et exact ;
Relier chaque notion à différentes ressources et enregistrer les informations et données d’apprentissage pour élaborer des profils précis, puis personnaliser les recommandations et l’accompagnement ;
Mieux comprendre la situation et les besoins des étudiants afin d’adapter rapidement les stratégies pédagogiques. Le dialogue humain-IA apporte un accompagnement et des réponses intelligentes, stimulant l’intérêt et la motivation intrinsèque.
Lien indiqué dans l’original : https://www.seu.edu.cn · Accès restreint lors de la vérification
11 Université du Zhejiang
La « Plateforme Zhihai », nouvelle génération de plateforme pour la recherche et l’éducation, accompagne un enseignement précis par micro-cours centrés sur les notions. Elle aide à concevoir et mettre en œuvre des contenus mieux ciblés et efficaces, améliorant l’efficacité et la motivation des étudiants. Elle comporte trois axes majeurs :
1. Intégrer les ressources numériques autour des notions : vidéos, documents audio, cas pratiques et présentations PowerPoint sont organisés en ressources structurées par point de connaissance.
2. La plateforme pratique interactive Zhihai–Mo (momodel.cn) propose un enseignement immersif et interactif, l’apprentissage par la pratique et le développement de modèles en ligne avec un seuil d’accès réduit.
3. Le grand modèle éducatif intelligent Zhihai–Sanle (sanle.hep.com.cn) offre des fonctions personnalisées, notamment des réponses immédiates et des recommandations de ressources, par la plateforme de services cloud de Higher Education Press.
Lien indiqué dans l’original : https://momodel.cn · En maintenance lors de la vérification
12 Université des sciences et technologies de Huazhong
L’Université des sciences et technologies de Huazhong construit un mécanisme intelligent d’alerte sur les difficultés d’études et d’accompagnement coordonné. L’analyse avancée des données et les technologies intelligentes repèrent les risques et permettent une aide rapide et collective pour soutenir chaque étudiant. L’analyse précise et les interventions personnalisées rendent cette aide ciblée.
Ce système d’alerte appartient à une plateforme intelligente de services « à guichet unique » pour la communauté étudiante ; il sert au repérage des difficultés d’études et à l’accompagnement.
À partir des données historiques des résultats aux cours, l’université a conçu un modèle et un système d’alerte fondés sur l’IA. Ils analysent l’apprentissage, anticipent la situation du semestre en cours et classent les alertes selon les problèmes et difficultés, permettant un accompagnement pédagogique ciblé.
Selon les chiffres historiques de l’université, le système a été lancé en septembre 2021 pour le service des affaires étudiantes et 42 écoles et départements, couvrant 30 000 étudiants de premier cycle. En décembre 2023, il avait signalé 2 486 étudiants en difficulté. Une aide avait été apportée à 1 135 étudiants, dont 840 repérés par le système, à travers 4 520 interventions ; 490 étudiants étaient sortis de la difficulté scolaire.
13 Université agricole de Huazhong
L’Université agricole de Huazhong concentre ses applications d’IA sur les laboratoires et la gestion pédagogique. Son cas retenu est le système « 有教灵境 » de gestion de l’enseignement expérimental en laboratoire intelligent. Il associe simulation virtuelle, travaux pratiques intelligents, stages pratiques intelligents et gestion de laboratoire. Les enseignants transmettent les démonstrations et supports aux grands écrans et terminaux interactifs des étudiants, qui peuvent tout voir clairement sans se rassembler autour de la paillasse.
Les enseignants observent chaque paillasse en temps réel, évaluent les compétences pratiques et adaptent leurs conseils. Ils peuvent diffuser plusieurs vues sur les écrans et terminaux pour comparer les pratiques. Les démonstrations et manipulations sont enregistrées et déposées automatiquement sur la plateforme, permettant de revoir tout le processus et d’accumuler des ressources de cours. Depuis leur poste, les enseignants suivent simultanément les manipulations des étudiants. Le système collecte aussi les activités de classe et utilise l’analyse statistique par IA pour produire des données pédagogiques visualisables au service de la recherche et de l’évaluation de l’enseignement.
Lien indiqué dans l’original : https://www.hzau.edu.cn · Accès restreint lors de la vérification
14 Université normale de Chine centrale
La plateforme Xiaoya mobilise l’IA pour l’innovation éducative et de nouvelles situations d’apprentissage intelligent. Intelligente, intégrée, fondée sur les données et ouverte, elle accompagne toutes les étapes de l’enseignement et de l’apprentissage.
Xiaoya est une plateforme éducative intelligente SPOC intégrée dans le cloud, développée par l’Université normale de Chine centrale. L’IA aide à créer des situations vivantes et stimulantes et améliore la participation et l’expérience des étudiants. À l’époque du reportage, elle proposait 65 000 espaces de cours en ligne, plus de 2,2 millions de ressources, plus de 160 000 utilisateurs cumulés et plus de 400 points d’observation pour recueillir dynamiquement les données pédagogiques.
Elle associe graphes de connaissances des cours, questions-réponses et recommandations intelligentes dans un environnement hybride. Ses services fondés sur les données couvrent préparation, enseignement, apprentissage, tests, évaluation, supervision et gestion. Elle concrétise les théories pédagogiques, normalise la conception des cours, transforme les comportements d’enseignement en données et précise l’évaluation des enseignants, favorisant l’intégration des mégadonnées et de l’IA dans l’enseignement supérieur.
Lien indiqué dans l’original : https://ccnu.ai-augmented.com/home
15 Université Jiaotong de Xi’an
Le cas retenu de l’Université Jiaotong de Xi’an est « Créer une plateforme d’intelligence numérique pour suivre en temps réel la qualité pédagogique et un mécanisme de gestion reposant sur quatre processus précis : collecte, évaluation, supervision et accompagnement ».
Sa plateforme de mégadonnées organise la collecte d’informations, l’évaluation, la supervision et le retour d’information. Elle analyse intelligemment les facteurs de qualité des cours et fournit des services numériques couvrant tout le processus de contrôle de cette qualité.
Lien indiqué dans l’original : http://www.xjtu.edu.cn/
16 Université Xidian
« Créer un nouveau modèle de supervision enrichie par l’IA et un nouveau moteur d’amélioration de la qualité pédagogique ».
À l’Université Xidian, la supervision enrichie par l’IA devient un moteur d’amélioration de la qualité. Les méthodes intelligentes permettent de suivre et d’évaluer l’enseignement avec plus de précision, puis d’améliorer continuellement les méthodes et stratégies.
Pour répondre à la séparation des suivis en ligne et en présence, aux évaluations incomplètes et au manque d’analyse de données, Xidian a créé un centre intégré de supervision intelligente des cours avec l’IA, les mégadonnées et d’autres technologies numériques. Il répond aux besoins de suivi global et en temps réel des cours en ligne et en présence.
Lien indiqué dans l’original : https://xidianints.xidian.edu.cn · Inaccessible lors de la vérification
17 Université A&F du Nord-Ouest
Le cas retenu de l’Université A&F du Nord-Ouest porte sur la pratique : « Pratique de production végétale intelligente ».
Les conditions de production sont complexes, changeantes et soumises au calendrier agricole. La modernisation numérique et intelligente de la collecte et du traitement de l’information, des décisions et des opérations rencontre donc de nombreux défis. La collecte concerne notamment le climat, les sols et la croissance des cultures ; les méthodes manuelles sont lentes et sujettes aux erreurs.
Pour remédier à un suivi inefficace des cultures, à des décisions fondées sur l’expérience seule et à des opérations mécaniques peu efficaces et insatisfaisantes, l’université a construit un système complet centré sur « IA + production végétale ».
Lien indiqué dans l’original : https://www.nwafu.edu.cn
L’architecture comprend trois modules : observation multidimensionnelle des conditions agricoles, conception numérique des systèmes de culture et interventions de précision. Elle mobilise la télédétection par drones, des capteurs, des outils de traitement, d’exploration et de visualisation des mégadonnées, ainsi que des robots et drones agricoles. La pratique développe les compétences opérationnelles et l’innovation des étudiants dans la collecte efficace de données, l’exploration de l’information, les décisions de production et les opérations intelligentes.
18 Université ouverte de Chine
Le cas retenu de l’Université ouverte de Chine est « Pratiques innovantes d’enseignement personnalisé de l’anglais à grande échelle fondées sur les grands modèles d’IA ».
L’université accueille chaque année plus de trois millions d’apprenants d’anglais aux besoins variés. Cet enseignement exige des interactions riches, des retours rapides et un accompagnement personnalisé.
À partir d’un grand modèle d’iFLYTEK, l’université a construit un système pédagogique intelligent personnalisé à grande échelle : entraînement oral avec retours immédiats multidimensionnels ; correction intelligente des rédactions avec appréciations et conseils ; ressources de cours personnalisées avec enseignants virtuels, explorant la production de ressources génératives ; apprentissage adaptatif de l’anglais pour le diplôme, fondé sur un graphe de connaissances et adapté aux besoins individuels ; enseignant virtuel répondant aux questions 24 heures sur 24, avec notions connexes et ressources citées.
Lien indiqué dans l’original : http://www.ouchn.edu.cn/
Pour prolonger la réflexion
Ces cas « IA + enseignement supérieur » peuvent enrichir les ressources des éducateurs et proposer des parcours plus efficaces et personnalisés. L’article d’origine rassemblait les sites associés aux 18 cas, invitait à consulter les sites officiels et indiquait qu’à l’époque certaines plateformes permettaient l’inscription et l’essai.
Avec le progrès technologique, l’éducation peut devenir plus intelligente et personnalisée et mieux répondre à la diversité des besoins. Ces exemples invitent les établissements à explorer « IA + éducation » selon leur propre situation, à innover avec l’IA dans l’enseignement et l’apprentissage, à étendre ses usages éducatifs et à améliorer continuellement la qualité de la formation.
Source initialement indiquée : compte WeChat Creative Planet STEAM Studio (创意星球STEAM工作室).
Sources et contexte historique
Le texte intégral suit les archives de la Chaire du 19 juillet 2024, qui citent le compte WeChat Creative Planet STEAM Studio. Les images ont été comparées au Teaching Weekly de Henan Finance University et aux reprises correspondantes de l’Université d’industrie légère de Zhengzhou. Trente et une images de cas sont présentées ; la couverture initiale reste introuvable. Certaines captures reprises diffèrent par leur version ou leurs dimensions ; il ne s’agit pas des fichiers PNG perdus de la Chaire. Les deux schémas de Beihang indiquent respectivement 423 salles/400 cours et 323 salles/410 cours. Le texte conserve les 323 salles d’origine, sans fusionner ces périmètres.
Les liens conservent leur relation historique aux sources et ont été vérifiés le 3 novembre 2026. Une page d’université n’est pas un accès direct au système du cas ; une réponse normale ne prouve ni les fonctions, ni les comptes, ni la gratuité ou l’essai. Maintenance, restrictions, déplacements et pages d’information sont signalés lorsqu’ils ont été constatés.
Références des textes, images et annonces : Archives chinoises de la Chaire · Henan Finance University, Teaching Weekly, semaine 16, pages 46–66 · Reprise de Zhengzhou, première partie · Reprise de Zhengzhou, deuxième partie · Annonce ministérielle publiée le 17 avril 2024
Trouver des cours et ressources d’apprentissage de l’IA dans le centre de ressources
Lien original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-9251-fr/
