Halima Bazoui

I profondi cambiamenti attualmente in corso sulla scena educativa internazionale, a seguito della globalizzazione e dell'ascesa delle tecnologie digitali, stanno spingendo i sistemi educativi a ripensare le proprie pratiche didattiche per abbracciare pienamente la societ dell'informazione e della conoscenza. I risultati rivelano che, nonostante gli insegnanti abbiano una percezione molto positiva dell'utilit pedagogica delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione, la loro effettiva integrazione nelle pratiche didattiche rimane limitata e spesso si riduce a un uso occasionale del videoproiettore. Questa situazione pu essere spiegata da diversi limiti principali, in particolare l'inadeguatezza della formazione specializzata degli insegnanti, la mancanza di infrastrutture e attrezzature adeguate, l'assenza di risorse didattiche digitali adattate all'SVT, il sovraccarico dei programmi e la mancanza di supporto e manutenzione tecnica.Pertanto, qualsiasi strategia volta a generalizzare le pratiche didattiche che integrano le tecnologie dell'informazione e della comunicazione in SVT deve imperativamente tenere conto di questi ostacoli, al fine di garantire un'integrazione efficace, sostenibile e contestualizzata delle tecnologie digitali nell'insegnamento.

Os chatbots utilizam tecnologias avan adas, tais como o processamento de linguagem natural (NLP) e a aprendizagem autom tica (ML), para interagir com os aprendizes, com o objetivo de facilitar a sua aprendizagem, por um lado, e por outro, com os professores, ajudando-os no desempenho das suas tarefas, reduzindo assim o esgotamento profissional. Um estudo de caso mostra que o chatbot desenvolvido com a estrutura Xatkit e uma proposta de framework Encoder-Decoder para o reconhecimento de inten es (o codificador codificado sob a forma de representa es contextuais utilizando um transformador bidirecional (CamemBERT) e o descodificador de classifica o de inten es para detetar a inten o do estudante) melhora a compreens o dos t picos pelos estudantes e reduz a carga de trabalho dos professores. Noutro estudo, os investigadores exploraram como a personaliza o das intera es dos chatbots pode melhorar o envolvimento dos utilizadores, adaptando o estilo de comunica o do chatbot personalidade do utilizador. Isto melhorou e simplificou o ensino para os professores e a aprendizagem para os estudantes, al m de reduzir o esgotamento profissional.

Chatboty wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML), aby wchodzic w interakcje z uczniami w celu ulatwienia im nauki z jednej strony, a z drugiej z nauczycielami, pomagając im w wykonywaniu zadań, redukując w ten spos b wypalenie zawodowe. Studium przypadku pokazuje, że chatbot opracowany w oparciu o framework Xatkit oraz zaproponowany framework Encoder-Decoder do rozpoznawania intencji (enkoder zakodowany w formie reprezentacji kontekstowych przy użyciu dwukierunkowego transformera (CamemBERT) oraz dekoder klasyfikacji intencji do wykrywania intencji studenta) poprawia zrozumienie temat w przez student w i zmniejsza obciążenie pracą nauczycieli. W innym badaniu naukowcy sprawdzali, w jaki spos b personalizacja interakcji chatbot w może zwiększyc zaangażowanie użytkownik w poprzez dostosowanie stylu komunikacji chatbota do osobowości użytkownika. Usprawnilo to i uprościlo nauczanie dla profesor w oraz uczenie się dla student w, a także zredukowalo wypalenie zawodowe.

Les chatbots utilisent des technologies avanc es; telles que le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning (ML) pour interagir avec les apprenants dans le but de leur faciliter l'apprentissage d'une part et d'autre part avec les enseignants, en les aidant dans l'accomplissement de leur tache r duisant ainsi leur puisement professionnel. Une tude de cas montre que le chatbot d velopp avec le framework Xatkit et proposons un framework Encoder-Decoder pour la reconnaissance d'intention (l'encodeur cod sous forme de repr sentations contextuelles l'aide d'un transformateur bidirectionnel (CamemBERT) et le d codeur de classification d'intention pour d tecter l'intention de l' tudiant) am liore la compr hension des sujets par les tudiants et r duis la charge de travail des enseignants. Dans une autre tude les chercheurs ont explor comment la personnalisation des interactions des chatbots peut am liorer l'engagement des utilisateurs en adaptant le style de communication du chabot la personnalit de l'utilisateur. Ce qui a am lior et simplifi l'enseignement pour les professeurs et l'apprentissage pour les tudiants, et r duit l' puisement professionnel.