Catégorie : Confidentialité
Problèmes liés à la collecte et à la protection des données des apprenants dans les systèmes éducatifs basés sur l’IA.
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Lignes directrices de l’UdeM pour une utilisation responsable de l’IA aux cycles supérieurs
5. Universitaire, Confidentialité, Évaluation des apprentissages, Formation, Intégrité académique, Politiques institutionnellesL’UdeM publie des lignes directrices encadrant l’usage de l’IAG aux cycles supérieurs, promouvant la transparence, l’intégrité et la responsabilité.
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IA pour les enseignants : un manuel ouvert
! Contenu vedette, 5. Universitaire, Analyse prédictive, Biais, Confidentialité, Éducation, Enseignement, Éthique, Gouvernance, Intégrité académique, Pratiques pédagogiques, Rapports, Ressources éducativesCe manuel explore comment diverses formes d’intelligence artificielle, et non seulement l’IAG, peuvent transformer les pratiques pédagogiques.
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Bonnes pratiques en IA : Intégration des principes confidentalité (Loi 25)
Découvrez comment le Formulaire du guide des bonnes pratiques en IA, aligné sur les principes de la Loi 25, offre des solutions pratiques pour une adoption éthique et transparente de l’intelligence artificielle. Une ressource incontournable pour les organisations et éducateurs souhaitant anticiper les défis de la gouvernance en IA.