Enhancing Student Engagement in online through Artificial Intel-ligence

Résumé

Dans un paysage éducatif en constante évolution, l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) s'impose comme une force transformatrice, en particulier dans le domaine des cours en ligne. Cet article explore l'utilisation de solutions basées sur l'IA pour améliorer l'engagement des étudiants dans les environnements d'apprentissage virtuels. En exploitant des algorithmes intelligents, l'apprentissage automatique et l'analyse des données, les éducateurs peuvent personnaliser l'expérience d'apprentissage, adapter la diffusion des contenus et fournir des retours d'information ciblés, répondant aux besoins individuels des étudiants. L'étude examine diverses stratégies basées sur l'IA visant à favoriser l'engagement des étudiants, notamment l'analyse prédictive pour identifier les étudiants à risque, les chatbots pour un soutien instantané et les plateformes d'apprentissage adaptatif pour une offre de programmes personnalisée. En outre, l'article aborde les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans l'éducation, en traitant des préoccupations relatives à la vie privée, aux biais et à l'interface humain-machine. À travers une revue complète de la littérature existante et des études de cas, cette recherche vise à fournir des perspectives sur l'efficacité de l'IA dans la promotion de la participation active des étudiants, de la collaboration et de la motivation dans les cours en ligne. Enfin, elle explore les défis potentiels et les orientations futures de l'intégration de l'IA dans l'éducation, en soulignant l'importance d'une approche équilibrée et éthique pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie dans le développement d'un environnement d'apprentissage plus engageant et inclusif.

Mots-clés : Intelligence artificielle (IA), Engagement des étudiants, Apprentissage en ligne, Apprentissage personnalisé, Apprentissage automatique, Analyse des données.

Classification JEL :  O10

Type du papier : Recherche théorique