Le secteur public de Google et la Ross School of Business de l’Université du Michigan (Michigan Ross) ont dévoilé un programme pilote d’assistant d’enseignement virtuel (TA) propulsé par les modèles Gemini de Google lors du sommet ASU-GSV aujourd’hui. L’agent d’IA vise à personnaliser l’apprentissage des élèves tout en offrant aux enseignants des données précieuses.
L’AGENIC AI Virtual TA offre aux étudiants un soutien 24h / 24 et facilite l’apprentissage autodirigé. Les éducateurs peuvent le personnaliser pour intégrer des détails spécifiques au programme, en fournissant des explications à la demande et des conseils de résolution de problèmes sans donner de réponses directes afin que les étudiants puissent penser de manière critique.
« Le Virtual TA est un excellent exemple de la façon dont une solution personnalisable à base de Gemini peut faire avancer l’avenir de l’apprentissage et aider à former le marché des travaux de prochaine génération », a déclaré Chris Hein, directeur de la technologie Field, le secteur public de Google.
Le Michigan Ross pilote l’AT virtuel dans les cours, notamment la technologie financière, la stratégie opérationnelle, l’analyse des opérations et les statistiques. Les premiers résultats suggèrent une augmentation de l’engagement des élèves et des informations plus approfondies sur les modèles d’apprentissage des élèves. Le TA virtuel fournit:
- Analyse en temps réel: Offre des données actuelles sur l’engagement des étudiants.
- Résumés: Donne un aperçu des questions couramment posées.
- Retour: Rassemble des commentaires sur l’efficacité de l’agent d’IA.
«Nous avons vu les premières indications de succès dans la mise à profit de la TA virtuelle alimentée par l’IA et nous sommes impatients d’utiliser cet outil pour faire progresser l’apprentissage», a déclaré Jun Li, professeur de technologie et d’opérations de Jun Li, Michigan Ross.
Le Michigan Ross incorporera des informations pilotes dans une étude de recherche impliquant environ 9 000 étudiants, 72 cours et 26 écoles. Cela vise à élaborer des lignes directrices pour un déploiement optimal d’IA dans divers contextes éducatifs, marquant l’un des plus grands déploiements d’un agent d’IA en éducation.
