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Artificial Intelligence and Inclusive Education

Speculative Futures and Emerging Practices

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Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-06-13



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Description
Cet ouvrage réunit les domaines de l'intelligence artificielle (souvent appelée I.A.) et de l'éducation inclusive afin de spéculer sur l'avenir de l'enseignement et de l'apprentissage dans des contextes éducatifs sociaux, culturels, émotionnels et linguistiques de plus en plus divers. Cet ouvrage répond à un besoin urgent de comprendre comment les pratiques éducatives futures peuvent promouvoir l'équité et l'égalité, tout en adoptant des systèmes d'I.A. orientés vers l'automatisation, la standardisation et l'efficacité. Les contributions contenues dans cet ouvrage s'adressent aux chercheurs et aux étudiants qui souhaitent acquérir une compréhension critique du développement de l'I.A. pour l'éducation, ainsi qu'un intérêt pour la façon dont les processus de l'éducation inclusive pourraient être façonnés par les technologies futures. Fondé sur un engagement théorique, définissant les principaux défis pour la pratique future et présentant les dernières recherches, cet ouvrage offre un aperçu complet des questions complexes soulevées par la convergence des technologies d'I.A. et la nécessité de développer un enseignement et un apprentissage inclusifs.


Jusqu'à présent, il y a eu peu d'association directe entre la recherche et la pratique dans ces domaines : L'I.A. est un domaine de recherche et de développement essentiellement technique, et bien que les systèmes informatiques intelligents et les logiciels " intelligents " soient de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines de l'industrie, de l'économie, de la vie sociale et de l'éducation, un engagement spécifique envers l'agenda de l'inclusion semble manquer. Bien que ces technologies offrent des possibilités intéressantes pour l'éducation, y compris des logiciels conçus pour " personnaliser " l'apprentissage ou s'adapter aux comportements des apprenants, ces développements s'accompagnent de préoccupations croissantes concernant les biais inhérents aux techniques d'apprentissage machine, qui reposent sur de " grandes données ".
Pages
206 pages
Collection
n.c
Parution
2019-06-13
Marque
Springer
EAN papier
9789811381607
EAN PDF
9789811381614
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
20
Taille du fichier
3000 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
158,24 €
EAN EPUB
9789811381614
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
20
Taille du fichier
4608 Ko
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Prix
158,24 €
Jeremy Knox is a Lecturer in Digital Education at the University of Edinburgh, UK, and Co-Director of the Centre for Research in Digital Education. His research interests include critical posthumanism, open education, and data-intensive technologies in teaching and learning. His published work includes critical perspectives on open educational resources, massive open online courses, and learning analytics.

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