Forme d'IA utilisée

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel un algorithme s'entraîne à une tâche en utilisant un jeu de données annotées. Chaque annotation indique le résultat attendu de l'algorithme. On considère que l'entraînement est réussi lorsque l'écart entre les prédictions de l'algorithme et les annotations est minimal. (Source : DataFranca, Grand Lexique français de l'intelligence artificielle) Les systèmes d'apprentissage supervisé sont définis par leur utilisation d'ensembles de données étiquetées pour entraîner des algorithmes permettant de classer des données ou de prédire des résultats avec précision. Ils peuvent aider les enseignants à identifier les apprenants à risque et à cibler leurs interventions. Ils peuvent également améliorer l'efficacité de l'enseignement, des évaluations et de la notation en aidant à personnaliser l'apprentissage. (Source : Lignes directrices éthiques sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et des données dans l'enseignement et l'apprentissage à l'intention des éducateurs)