Préparation à l'IA : un manuel stratégique pour les dirigeants de l'enseignement supérieur

Le nouvel impératif académique

L'enseignement supérieur connaît une transformation structurelle façonnée par une multitude de variables. Les principaux sont les suivants : l'accélération des attentes des étudiants, les nouveaux outils et capacités d'IA et la fragilité croissante des systèmes de soutien traditionnels.

Alors que c'est terminé 72 % des institutions déclarent investir dans l'IA, uniquement 21 % se sentent confiants dans leur préparation à l'utiliser de manière éthique, sûre et efficace. Dans le même temps, la charge de travail du corps professoral augmente, les besoins de soutien des étudiants sont de plus en plus complexes et urgents, et le trimestre d'automne, en particulier ses six premières semaines, est devenu la période la plus décisive pour l'engagement et la rétention des étudiants.

La « préparation à l'automne » ne signifie plus intégrer des étudiants ou peaufiner les coques du LMS.

Cela signifie être prêt sur le plan institutionnel pour soutenir, impliquer et intervenir à grande échelle, avant que les apprenants n'abandonnent.

Les solutions d'IA promettent d'aider, mais uniquement si elles sont déployées de manière responsable. Les enjeux sont importants :

• Un chatbot mal configuré peut ébranler la confiance.
• Un évaluateur IA non évalué peut porter atteinte à l'intégrité académique.
• Un processus de gouvernance fragmenté peut stopper l'innovation avant qu'elle ne commence.

Dans le même temps, les institutions qui ont déployé des solutions d'IA éthiques et évolutives dans l'ensemble de leur infrastructure technologique montrent ce qui est possible pour les étudiants et les professeurs :

• Les assistants de support IA ont réduit les tickets d'assistance de niveau 1 de 30 à 50 %
• Les étudiants internationaux ont accès à l'aide dont ils ont besoin, grâce à des outils de support d'IA fournissant des conseils dans 107 langues.
• Les professeurs consacrent plus de temps à l'enseignement au lieu de consacrer des heures supplémentaires à la notation : la mise en œuvre d'outils de feedback et de notation basés sur l'IA leur a permis de réduire les tâches administratives, les étudiants préférant des commentaires améliorés grâce à l'IA dans 84 % des cas.

Plus intéressant encore, ces résultats ne sont pas théoriques : ils se produisent en temps réel, dans les 4 à 6 semaines suivant la mise en œuvre.

Ce que propose ce guide

Ce guide est un manuel pratique pour les dirigeants institutionnels prêts à tirer le meilleur parti de l'automne 2025 Prêt pour l'IA terme encore.

Vous y trouverez :

• Une feuille de route stratégique fondée sur la gouvernance, l'équité et les résultats
• Une visite du paysage concurrentiel avec des critères de sélection clairs
• Listes de contrôle, tableaux de bord, politiques et modèles de messagerie prédéfinis
• Exemples concrets d'institutions utilisant LearnWise pour étendre le soutien dans un souci d'intégrité, de sûreté et de sécurité

Que vous soyez vice-président de la réussite étudiante, recteur, directeur informatique ou directeur de l'enseignement et de l'apprentissage, ce document vous aidera à établir la feuille de route de votre établissement en matière de préparation à l'IA avec clarté et confiance.

Chapitre 1 : Une nouvelle ère de l'IA dans l'enseignement

Lire la salle : sentiment et stratégie des institutions

En 2025, l'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur n'est plus une activité marginale ; c'est un impératif. Selon le Étude sur le paysage de l'IA EDUCAUSE 2025, 80 % des institutions expérimentent actuellement activement l'IA, mais moins de la moitié déclarent avoir mis en place des cadres de gouvernance formels. Cela nous indique qu'un écosystème est en mouvement, mais que les politiques et les actions ne sont pas encore harmonisées.

Le L'AAC&U et l'université Elon « mènent malgré les bouleversements » Un rapport fait écho à une tension similaire : l'enthousiasme du haut vers le bas dépasse l'état de préparation des institutions. Les hauts dirigeants voient les promesses de l'IA, mais les implémentations décentralisées et les projets pilotes non coordonnés peuvent freiner la dynamique, susciter le scepticisme des professeurs et créer des expériences inégales pour les étudiants.

Le Rapport de préparation à l'IA UPCEA/EDDY 2025 met en lumière les trois principaux défis liés à la mise à l'échelle de l'IA dans les institutions :

• Manque d'alignement entre la vision du leadership et l'exécution opérationnelle
• Stratégies d'approvisionnement et de mise en œuvre incohérentes
• Infrastructure insuffisante pour prendre en charge le déploiement à l'échelle de l'établissement

Pour relever ces défis, les institutions doivent passer de l'expérimentation de l'IA à l'orchestration. Les implémentations réussies commencent par un partage stratégie: une vision partagée par les affaires académiques, la direction informatique, les centres d'enseignement et d'apprentissage et les équipes de soutien aux étudiants. L'objectif ? Concentrez vos investissements dans l'IA sur des cas d'utilisation à fort impact, tels que soutien scolaire, aide administrative, et Accessibilité 24 h/24, en particulier au cours des six premières semaines du semestre, lorsque les résultats en matière d'engagement et de rétention des étudiants sont les plus malléables.

Choisir une IA éthique : cadres directeurs pour les établissements d'enseignement

La gouvernance de l'IA dans l'enseignement supérieur ne doit pas être envisagée après coup. En tant que EDUCAUSE « L'éthique, c'est la limite » le cadre affirme que l'alignement éthique est ce qui différencie l'adoption responsable du déploiement réactif. Cela signifie qu'il faut aller au-delà des listes d'approbation des outils pour adopter un modèle de gouvernance vivant.

Les principes clés sont les suivants :

• Autonomie du corps professoral : Permettez aux professeurs de choisir la manière dont l'IA apparaît dans leurs flux de travail d'enseignement.
• Voix de l'étudiant : Incluez les apprenants dans les structures de gouvernance. Créez conjointement des politiques qui reflètent leurs besoins et leurs attentes.
• Transparence : Maintenir des centres publics de politiques en matière d'IA où les étudiants et le personnel peuvent voir ce qui est approuvé, comment il est utilisé et comment faire part de leurs préoccupations.
• Flexibilité : Reconnaissez que les outils et les risques qu'ils présentent évolueront. Il en va de même pour votre approche institutionnelle.

Mise en œuvre de la préparation à l'IA pour les établissements d'enseignement

Les personnes, les processus et la plateforme : tels sont les leviers de la préparation institutionnelle.

Le Rapport de préparation à l'UPCEA/EDDY révèle que même si l'enthousiasme pour l'IA est élevé, 44 % des institutions n'ont pas de plan de formation officiel à l'IA pour le personnel. La préparation ne consiste pas seulement à choisir des outils, mais à permettre aux gens de les utiliser de manière responsable et efficace.

Votre stratégie de préparation opérationnelle doit inclure :

• Cartographie de la progression de: Où est actuellement utilisée l'IA (de manière formelle ou informelle) ? Qu'est-ce qui fonctionne ?
• Escouades interfonctionnelles: Formez des équipes comprenant des responsables du corps professoral, de l'informatique, des affaires étudiantes et de l'accessibilité.
• Triage des cas d'utilisation: Utilisez une matrice d'impact par rapport à la faisabilité pour hiérarchiser les initiatives d'IA (commencez par les domaines à fort impact et peu complexes).
• Formation et perfectionnement professionnel: Lancer un développement professionnel axé sur l'alphabétisation rapide, l'atténuation des préjugés et les meilleures pratiques d'intégration.

Sauts technologiques institutionnels : infrastructure d'IA et investissements dans l'éducation

Selon le Rapport Horizon 2025 d'EDUCAUSE, les institutions qui prospèrent grâce à l'IA ont une caractéristique commune : elles ont modernisé leur infrastructure. De la connectivité LMS au contrôle de la base de connaissances en passant par les autorisations des utilisateurs, chaque choix technique devient stratégique.

Votre plan de préparation doit inclure :

• Audit de la dette technique: Quels systèmes existants bloquent l'intégration ou ralentissent l'accès aux données ?
• Stratégie d'intégration d'abord: Les plateformes doivent prendre en charge le LTI 1.3, le SSO et le RBAC. Les API doivent être accessibles et documentées.
• Outils d'IA tenant compte des rôles: une IA qui sait faire la différence entre un étudiant et un professeur, et personnalise l'assistance en conséquence.
• Pipelines d'analyse: Sans données fiables et sans points de référence clairs, il n'y a aucun moyen de mesurer l'impact.

La préparation à l'automne concerne autant les bases numériques que les priorités stratégiques.

Chapitre 2 : Garanties éthiques en matière d'IA pour l'enseignement supérieur

Sélection et vérification des solutions d'IA

Toutes les plateformes d'IA ne sont pas créées de la même manière. Alors que les modèles génératifs tels que ChatGPT offrent de nombreuses fonctionnalités, la préparation des institutions dépend moins du modèle que de ce qui l'entoure. Dans l'enseignement supérieur, il est primordial de respecter des normes de sécurité élevées, de garantir la confidentialité des données et de préserver l'intégrité universitaire. Il est essentiel de choisir des solutions d'IA éthiques et responsables.

Lors du choix de votre solution d'IA, les principales questions de sélection à poser aux fournisseurs sont les suivantes :

• Est-ce qu'il s'intègre profondément avec votre LMS, ne vous contentez pas de rester au top ?
• Peut-il ingérer votre connaissances institutionnelles et retournez réponses contextuelles?
• Vos équipes informatiques, T&L et Accessibilité peuvent-elles contrôler son comportement ?
• Est-ce qu'il prend en charge l'humain au courant des flux de travail pour la notation, le tutorat ou les interactions avec les services ?
• Les coûts d'utilisation sont-ils prévisible et transparent, en évitant la volatilité basée sur les jetons ?

Allez au-delà des expériences « similaires à celles de ChatGPS ». Priorisez les plateformes qui sont :

• LMS natif
• Gouverné par la connaissance
• Sensible aux rôles
• Sécurisé et exportable
• Performances et mises à jour transparentes
  

Calendrier d'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur

Au fil du temps, nous avons découvert que les institutions réussissaient le mieux à adopter l'IA lorsqu'elles s'efforçaient de mettre en œuvre des politiques d'IA flexibles et sécurisées qui permettent l'innovation tout en maintenant les garanties institutionnelles en matière de données pour les étudiants et les professeurs en tant que priorité absolue. En outre, la gestion du changement est essentielle : chaque partie prenante, en particulier le corps enseignant, a besoin de temps, de confiance et de formation pour intégrer l'IA à ses tâches quotidiennes, en tant qu'assistant et assistant avant tout.

Nous savons déjà que les outils Gen-AI sont utilisés par 92 % des étudiants universitaires britanniques, alors que jusqu'à 61 % des professeurs déclarent avoir utilisé des outils d'IA dans leur enseignement. Ajoutez à cela le fait que 93 % des professionnels de l'enseignement supérieur prévoient d'étendre leur utilisation de l'IA au cours des deux prochaines années, et les tendances deviennent évidentes : la question n'est pas de savoir si l'IA deviendra une priorité politique institutionnelle, mais quand.

L'avènement de l'IA dans l'enseignement supérieur n'est pas sans poser de (bonnes) inquiétudes : le personnel s'inquiète des biais et de la confidentialité des données, avec 49 % citent le biais potentiel dans les décisions fondées sur l'IA comme un obstacle à une adoption potentielle et 59 % craignent que la confidentialité et la conformité des données ne constituent un défi.

Entrez dans la gestion du changement : une pièce clé du puzzle que constitue l'adoption institutionnelle de l'IA. Il est impératif de suivre deux missions clés : aider votre communauté d'apprenants et votre personnel à adopter l'IA grâce à la participation directe des étudiants et des professeurs, et impliquer les apprenants et les éducateurs dès le plus jeune âge. Qu'il s'agisse d'applications intensives telles que des évaluations des besoins, des groupes de discussion, des hackathons ou des laboratoires de test ou d'applications non intensives telles que des sondages et des concours de dénomination de vos outils d'IA, ces approches permettent un atterrissage en douceur lors de la mise en œuvre de la technologie d'IA.

Dans ce processus, la gestion du changement est essentielle. Toutes les parties prenantes, en particulier les professeurs, ont besoin de temps, de confiance et de formation pour faire de l'IA un partenaire et non une menace.

À l'heure actuelle, les institutions réussissent le mieux lorsqu'elles définissent l'adoption de l'IA selon trois axes qui se chevauchent :

1. Victoires rapides (0 à 6 semaines) :
   Lancez l'IA pour les FAQ administratives, l'assistance aux cours et l'intégration des étudiants, les domaines à volume élevé et à fort impact avec un retour sur investissement clair.
   
   
2. Flux de travail évolutifs (1 à 2 termes) :
   Élargissez l'IA à l'aide à la notation, aux interventions auprès des étudiants et à l'automatisation des connaissances sur les campus.
   
   
3. Optimisation continue (1 an et plus) :
   Utilisez les analyses pour affiner les instructions, détecter les lacunes en matière de connaissances et améliorer le parcours des étudiants.

Où les établissements d'enseignement peuvent-ils d'abord déployer l'IA ?

Les institutions qui souhaitent déployer des solutions d'IA peuvent utiliser une matrice d'impact x faisabilité pour trier leur séquence de lancement.

Commencez par où :

• Le volume de demandes est élevé
• La nature de l'information est répétitive
• Le risque d'erreur est faible (par exemple, questions et réponses administratives)
• Les étudiants s'attendent déjà à un accès 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 (par exemple, orientation, conseils, aide financière)

Zones de déploiement les plus importantes de l'automne :

• Aide à l'inscription et à l'intégration
• Tutorat spécifique à un cours au sein du LMS
• FAQ sur le routage pour l'aide financière et les services du campus
• Génération de commentaires alignée sur les rubriques

Des outils tels que LearnWise aident à hiérarchiser ces zones en fournissant intégrations prédéfinies et agents multilingues formés sur le contenu institutionnel.

Au-delà de ChatGPT : liste de contrôle de la valeur des fournisseurs pour les solutions d'IA dans le secteur de l'éducation

En tenant compte des garde-fous institutionnels, des préoccupations en matière de confidentialité et des normes de protection des données, nous avons compilé ce qui devrait figurer sur votre liste de produits incontournables lorsque vous considérez les fournisseurs du secteur :

• Intégrations profondes pour supprimer le changement de contexte
• Un aperçu clair des données, de l'approvisionnement des données institutionnelles pour réduire les hallucinations
• Modèle de tarification prévisible (pas de pics liés à l'utilisation)
• Exportabilité des données pour les analyses et les pistes d'audit
• Autorisations et contrôle administratif clairs
• Références du monde réel provenant de campus comme le vôtre, pas seulement de prototypes

Garde-corps et points de contrôle institutionnels

Les garde-corps garantissent le bon fonctionnement des outils d'IA vous l'intention, pas seulement la façon dont ils sont construits.

Lors de l'élaboration de votre cadre de gouvernance de l'IA, tenez compte des points suivants :

• Contrôle rapide du système: Quelles règles guident le ton, la personnalité et la portée de l'IA ?
• Visibilité de l'utilisation des données: Quelles sont les sources extraites ? Qu'est-ce qui est exclu ? Qu'est-ce qui est privé ?
• Comportement basé sur les rôles: L'IA peut-elle distinguer les demandes du personnel des demandes des étudiants ?
• Autorisations d'agence: Pouvez-vous définir les actions (par exemple, répondre à des tâches ou lancer des tâches) que l'IA est autorisée à effectuer ?

L'opérationnalisation de ces garde-corps est possible de plusieurs manières :

• Création modèles de programme et d'intégration pour les professeurs
• En développement Journaux de comportement de l'IA accessible aux administrateurs
• Permettant contrôle de version pour les instructions et les configurations
  

Déploiement de l'IA dans l'enseignement : évaluation de la confiance, des risques et de la gestion des données

Déploiement de l'IA dans l'enseignement : évaluation de la confiance, des risques et de la gestion des données

Pour les institutions qui adoptent l'IA, la confiance n'est pas négociable. Alors que la rapidité et les fonctionnalités dominent souvent les premières conversations, le succès à long terme dépend de l'intégrité, du contrôle et de la transparence des données. Les dirigeants doivent s'assurer que les systèmes d'IA, en particulier ceux qui interagissent avec les étudiants ou qui fonctionnent dans le cadre des flux de travail universitaires, respectent les mêmes normes rigoureuses que celles attendues de tout système d'entreprise de l'enseignement supérieur.

Gouvernance ne concerne pas seulement les documents politiques, mais aussi la façon dont la technologie se comporte sous la pression du monde réel. Que se passe-t-il lorsqu'un outil d'IA ingère du contenu obsolète ? Qui contrôle l'invite du système qui façonne ses réponses ? Les professeurs ou les administrateurs peuvent-ils auditer ce que l'IA a dit à un étudiant la semaine dernière ?

Pour répondre à ces questions en toute confiance, les institutions devraient intégrer des évaluations de confiance et de gestion des données à chaque phase de l'approvisionnement et du déploiement de l'IA. La diligence raisonnable doit couvrir :

• Sous-processeurs et routage des données
• Harmonisation GDPR/FERPA
• Configuration SSO et RBAC
• Historique rapide des versions
• Journaux d'audit et analyses d'utilisation
• Exportation et intégration avec des tableaux de bord BI

Recherchez des fournisseurs proposant une documentation de conformité transparente (par exemple, ISO 27001, SOC 2), une liste publiée de sous-processeurs et un contrôle modulaire de chaque fonctionnalité. Si une plateforme n'est pas en mesure de fournir cela, c'est qu'elle n'est pas prête pour les entreprises.

Chapitre 3 : Feuille de route pour les responsables du secteur de l'éducation : liste de contrôle de préparation à l'IA

Le cadre de préparation à l'IA : de la stratégie aux systèmes (Macro → Meso → Micro)

L'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur n'est plus un cas expérimental, mais une évolution intercampus. Mais de nombreuses institutions considèrent toujours l'IA comme un achat technique ou comme un projet pilote isolé. C'est pourquoi tant d'efforts sont bloqués après le déploiement d'un seul chatbot ou une expérience de notation ponctuelle.

La réalité est que, La préparation à l'IA est un changement stratégique, opérationnel et pédagogique, pas simplement un ensemble d'outils. Les institutions qui réussissent à étendre l'adoption de l'IA comprennent que la préparation doit être coordonnée à trois niveaux :

• Macro: Vision stratégique, gouvernance visible et alignement du leadership
• Méso: Facilitation interdépartementale et planification opérationnelle
• Micro: Interactions directes avec les apprenants, les professeurs et le personnel grâce à des outils adaptés aux cours et aux rôles

Ce cadre à plusieurs niveaux, tiré du Étude Quo Vadis, le Cadre Horizon 2025 d'EDUCAUSE, aide les dirigeants institutionnels à séquencer leur stratégie d'IA en étapes gérables et alignées sur leur mission.

MACRO : Alignement stratégique et gouvernance visible

Au niveau macroéconomique, la stratégie d'IA doit s'aligner sur la mission, les valeurs et les obligations réglementaires de l'institution. La gouvernance n'est pas qu'une simple liste de contrôle : c'est votre infrastructure de confiance. Les parties prenantes doivent comprendre non seulement que les outils sont approuvés, mais pourquoi, comment, et par qui ils sont surveillés.

Principales actions :

• Etablir un Conseil de gouvernance de l'IA avec une composition interfonctionnelle (affaires académiques, réussite des étudiants, informatique, juridique, accessibilité)
  
• Publier principes institutionnels de l'IA liés à votre mission (équité, accès, intégrité)
• Lancez un centre de ressources public sur l'IA avec des outils, des politiques, des cas d'utilisation et des formations approuvés
• Conduite annuelle évaluations des risques et des opportunités dans le cadre de votre feuille de route numérique

Conseil de pro : Les politiques relatives à l'IA ne devraient pas figurer dans un PDF enfoui sur votre intranet. Rendez-les visibles, révisables et détenus conjointement par les étudiants, les professeurs et le personnel. Révision tous les 6 à 12 mois.

MESO : Intégration opérationnelle et habilitation du personnel

Au niveau méso, la stratégie devient la mise en œuvre. C'est là que l'ambition institutionnelle se heurte souvent à des frictions, en particulier si les départements manquent de clarté quant aux rôles, au soutien ou à la formation.

Principales actions :

• Attribuer Les pistes d'adoption de l'IA au sein de chaque unité (T&L, bibliothèques, services aux étudiants, informatique, etc.)
  
• Créer un partage feuilles de route de mise en œuvre qui couvrent les départements et assurent le suivi des livrables
  
• Alignez les déploiements sur cycles universitaires semestres (p. ex., formation continue en été, déploiement en automne)
  
• Fournir parcours de développement professionnel afin que le personnel et les professeurs puissent utiliser l'IA de manière sûre et créative
  

Le savais-tu ? Uniquement 42 % des institutions interrogées par l'UPCEA en 2025 proposent des programmes de perfectionnement professionnel spécifiques à l'IA. Ceux qui signalent 3 fois plus de confiance du corps professoral dans l'utilisation de l'IA.

MICRO : Outils sensibles aux rôles et aux cours

Au niveau micro, l'IA interagit avec les personnes : les étudiants posent des questions d'assistance, les professeurs révisent les devoirs, les conseillers recommandent des interventions. À cette couche, intelligence contextuelle devient critique. Les outils génériques ne suffiront pas.

Principales actions :

• Prioriser Outils natifs du LMS qui ingèrent le contenu des cours et les documents de politique
  
• Garantir différenciation des rôles (par exemple, étudiant contre professeur contre administrateur) est intégré à la plateforme
  
• Activer personnalisation et contrôle rapides par les facultés, les départements ou les organes de gouvernance
  
• soutien flux de travail axés sur l'humain, suggère l'IA, les humains décident
  
• Etablir boucles de rétroaction les réponses inexactes ou inutiles s'améliorent donc à l'échelle du système
  
  

LearnWise répond à tout ce qui précède avec :

• Sans couture LMS, SIS, Sharepoint, service d'assistance et plus de 400 autres intégrations edtech
• Agents de support multilingues pour l'IA lié au savoir institutionnel
  
• Gestion des requêtes en fonction des rôles qui respecte la FERPA et le contexte utilisateur
  
• Outils de génération de commentaires aligné sur les rubriques, les préférences de ton et les résultats du cours

Mise en œuvre éthique et évolutive : la liste de contrôle de la mise en œuvre de l'IA

Mettre en œuvre l'IA avec succès dans l'enseignement supérieur ne se résume pas à sélectionner les bons outils. Il s'agit d'orchestrer la gouvernance, la conformité, l'alignement des parties prenantes et des résultats mesurables de manière coordonnée et rapide. Alors que les institutions se préparent pour 2026, cette liste de contrôle présente les critères de préparation de base qui permettent un déploiement rapide et responsable de l'IA dans des contextes universitaires et administratifs.

Chaque section de cette liste de contrôle correspond directement au cadre de préparation à l'IA (Macro → Meso → Micro) et garantit que votre déploiement est non seulement techniquement solide, mais aligné sur le plan pédagogique, régi par l'éthique et mesurable sur le plan opérationnel.

Utilisez-le à la fois comme guide de lancement et comme outil de suivi partagé entre les services.

Gouvernance et propriété

La fiabilité des outils d'IA dépend de la gouvernance qui les entoure. En établissant une propriété interfonctionnelle, par l'intermédiaire d'un conseil ou d'un groupe de pilotage sur l'IA, vous créez un alignement et une responsabilisation institutionnels. La publication de votre position politique et de votre plan de déploiement renforce non seulement la confiance interne, mais garantit également la transparence pour les étudiants, les professeurs et les parties prenantes externes.

• Création d'un conseil interfonctionnel sur l'IA
  
• Lancement d'un site public de politiques et de ressources en matière d'IA
  
• Plan de communication pour les parties prenantes (étudiants, professeurs, personnel)
  
  

Pourquoi c'est important : En l'absence d'une stratégie claire axée sur les propriétaires et le public, l'adoption de l'IA reste fragmentée et risque d'éroder la confiance.

Données et conformité

La sécurité des données et la confidentialité des utilisateurs sont au cœur de toute initiative d'IA, en particulier celles qui concernent les dossiers des étudiants ou les flux de travail des professeurs. Il n'est pas négociable de s'assurer que vos fournisseurs respectent les normes ISO, RGPD et FERPA. L'activation du SSO et du RBAC garantit un accès contrôlé et vérifiable qui respecte les limites des rôles et les politiques institutionnelles.

• Sous-processeurs et flux de données examinés
  
• Conformité au RGPD, à la FERPA et à la norme ISO 27001 validée
  
• SSO, RBAC et journalisation des audits activés
  
  

Pourquoi c'est important : La conformité n'est pas une case à cocher. Il s'agit d'une protection opérationnelle quotidienne contre les abus, les erreurs de configuration et les risques d'atteinte à la réputation.

Vérification des outils

Le choix d'un partenaire IA n'est pas qu'une question de fonctionnalités, c'est aussi une question d'adéquation. Les outils doivent s'intégrer à votre LMS, respecter les politiques d'intégrité académique et respecter les normes d'accessibilité et d'inclusion. Les tests en sandbox et la validation des références sont essentiels pour réduire les risques liés au déploiement et définir des attentes réalistes avec les parties prenantes.

• RFP/RFI inclut l'ingestion de données LMS, un contrôle rapide et un alignement de l'accessibilité
  
• Accès au bac à sable et références requis de la part de tous les fournisseurs
  
• Critères de détection et d'analyse des lacunes en matière de connaissances évalués
  
  

Pourquoi c'est important : Les plateformes qui ne peuvent pas être testées, tracées ou ajustées ne sont pas viables à grande échelle. Choisissez des outils qui fonctionnent à l'intérieur vos systèmes, pas ceux qui les entourent.

Préparation du corps professoral et du personnel

Aucun déploiement de l'IA ne sera un succès sans l'adhésion des éducateurs et du personnel de première ligne. Les établissements doivent fournir aux professeurs un langage de programme clair, des conseils sur l'utilisation appropriée et une formation facultative. La mise en place de voies de signalement permet aux professeurs de faire part de leurs préoccupations et de participer à la gouvernance, au lieu de se sentir ignorés par celle-ci.

• Partage du langage et des directives du programme d'IA
  
• Sessions d'intégration et ateliers d'inscription organisés
  
• Mécanismes de feedback et de reporting disponibles pour tous les utilisateurs
  
  

Pourquoi c'est important : Les professeurs font le pont entre les objectifs de l'établissement et l'expérience des étudiants. Il est essentiel de leur donner plus de clarté et de contrôle.

Préparation aux KPI et aux analyses

La mesure du succès est ce qui distingue les projets pilotes des programmes évolutifs. Les établissements doivent établir des indicateurs critiques de référence avant le lancement, notamment le délai de résolution, les taux de déflexion et la fraîcheur des connaissances, et partager ces indicateurs de performance clés avec les sponsors exécutifs et les dirigeants universitaires. Les rapports continus garantissent la responsabilisation et l'amélioration continue.

• Délai de résolution pour les demandes de niveau 1 (base de référence)
  
• Suivi de l'utilisation de l'IA basée sur les rôles
  
• Actualisation des connaissances et mesures en libre-service configurées
  
• Les taux de déflexion et d'escalade sont revus chaque semaine
  
  

Pourquoi c'est important : Si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pourrez pas le gérer ou le financer l'année prochaine. Des indicateurs solides permettent de prouver la valeur et d'améliorer la stratégie à long terme.

LearnWise comme modèle de référence

Les institutions qui utilisent LearnWise appliquent déjà ce cadre. Voici comment procéder :

Assistance AI Campus: Des chatbots multilingues intégrés au LMS (Canvas, Moodle, Brightspace) et aux portails institutionnels (SharePoint, WordPress), répondant aux questions concernant les inscriptions, l'orientation, l'aide financière et la vie universitaire, le tout alimenté par un contenu approuvé par l'établissement et une gouvernance des connaissances.

Tuteur étudiant en IA: Assistant d'étude intégré au LMS qui génère des questionnaires pratiques, guide les étudiants à travers des contenus difficiles et explique les concepts sur la base de supports de cours réels, et non de résultats Web génériques. L'IA est consciente des rôles et respecte les limites de la FERPA.

Feedback et évaluateur sur l'IA: Assistant de notation natif du LMS qui aide les professeurs à générer des commentaires adaptés aux rubriques, au ton institutionnel et aux résultats d'apprentissage au niveau des cours. Permet la révision humaine et les annotations, avec transparence intégrée.

Analyses : Les tableaux de bord révèlent les lacunes en matière de connaissances, les principales requêtes, l'engagement de l'IA par type d'utilisateur et l'évolution du délai de résolution. Cela favorise l'amélioration continue de l'outil et des processus institutionnels.

LearnWise prend en charge le déploiement progressif, afin que les institutions puissent commencer avec un module (par exemple, Support) et l'étendre au fil du temps sans avoir à refaire les contrats, intégrations, ou en formation.

Chapitre 4 : Mise en œuvre de l'IA en quelques semaines (et non en quelques mois)

Le déploiement de l'IA dans l'enseignement supérieur ne doit pas nécessairement suivre le modèle d'entreprise « 9 à 12 mois avant la rentabilité ». Les institutions qui mettent en œuvre avec succès ont quelques points communs : des outils pré-approuvés, des garde-fous clairs, des équipes interfonctionnelles et, surtout, la rapidité. Le retour sur investissement est un facteur de différenciation concurrentiel.

Pourquoi la vitesse est importante

Selon Sondages rapides EDUCAUSE, les institutions donnent la priorité résilience interne, en particulier dans des domaines tels que la planification stratégique, les services de soutien aux étudiants et les opérations informatiques. Compte tenu des budgets limités, des attentes plus élevées et de la complexité croissante de l'aide aux étudiants, chaque retard a un impact sur les coûts.

En fait, Éducause Horizon 2025 souligne que les « interventions au début de l'automne » constituent l'un des principaux domaines dans lesquels l'IA peut entraîner des gains mesurables en termes d'engagement et de rétention des étudiants et de soutien à l'équité.

Le lancement avant le début du trimestre et l'amélioration au cours des six premières semaines constituent désormais la norme de préparation, et non l'objectif.

L'avantage du déploiement de LearnWise

LearnWise est conçu pour les institutions qui ne peuvent pas se payer le luxe de longs cycles d'intégration ou d'équipes d'activation de l'IA composées de 10 personnes. Voici comment il permet une mise en œuvre rapide, sécurisée et évolutive :

• LTI 1.3, SSO et RBAC prêt à l'emploi
• Connecteurs préfabriqués pour les LMS (Canvas, Brightspace, Moodle), SharePoint, WordPress et les systèmes de billetterie (Zendesk, Freshdesk, Salesforce, etc.)
• Modèle d'intégration accéléré :
  Configuration technique = 3 à 7 jours ouvrables
  Intégration institutionnelle (formation, téléchargement de contenu, configuration du garde-corps) = 3 à 5 semaines
• Des ingénieurs de solutions académiques dédiés avec une formation en LMS, en pédagogie et en informatique
• Playbooks de déploiement par étapes pour un projet pilote, une expansion progressive ou un lancement institutionnel complet

De nombreux clients de LearnWise se lancent avec de petites équipes du côté des partenaires, qui étendent leurs activités universitaires et administratives au cours du même semestre.

Calendrier de rentabilisation (6 semaines)

Personnes-processus/plateforme : la liste de contrôle de la préparation opérationnelle

La mise en œuvre rapide et évolutive de l'IA ne se limite pas à la sélection des fournisseurs, il s'agit également d'aligner les bonnes personnes, d'affiner vos processus internes et de garantir que votre base technologique peut prendre en charge des systèmes intelligents et intégrés. Les partenaires de LearnWise qui réussissent mettent constamment en avant une leçon : la préparation opérationnelle est ce qui transforme la vision en vitesse.

Cette liste de contrôle est conçue pour aider les responsables de la mise en œuvre (par exemple, les directeurs informatiques, les coordinateurs T&L, les chefs de projet) à se préparer à un lancement en douceur à l'échelle de l'institution, qui minimise les perturbations tout en maximisant l'impact précoce.

Gens

Les outils d'IA les mieux conçus échoueront toujours s'ils ne sont pas pris en charge par les institutions. C'est pourquoi la préparation à l'IA doit commencer par leadership interfonctionnel et plaidoyer interne. De la gouvernance aux premiers utilisateurs, ce sont les personnes qui concrétisent le déploiement.

• Une équipe de gouvernance de l'IA a été formée et dotée de ressources
  Une équipe intercampus composée de représentants des affaires académiques, de l'informatique, de la réussite étudiante, des bibliothèques, de l'accessibilité et de la voix des étudiants.
  
  
• Prospects fonctionnels nommés
  Propriétaires au niveau des départements qui coordonnent la communication, la formation et la configuration dans leurs domaines respectifs.
  
  
• Les champions du corps professoral et les premiers utilisateurs sont informés
  Identifiez les formateurs souhaitant piloter des outils de feedback ou une assistance pédagogique, et intégrez-les aux conversations sur la conception des produits
  
• Plan de communication approuvé
  Définissez les délais de messagerie internes pour le corps professoral et le personnel, ainsi que les messages externes pour les étudiants.
  
  

Pourquoi c'est important : Les lancements institutionnels d'IA sont des projets de gestion du changement, et pas seulement des déploiements technologiques. La clarté de la propriété, de la communication et de la défense des intérêts par les pairs garantit l'alignement et accélère l'adoption.

Procédé

Même la plateforme la plus puissante tombera à plat sans les flux de travail appropriés. Vos processus de soutien, académiques et politiques doivent être cartographié, testé et renforcé pour garantir que les outils d'IA fonctionnent en harmonie avec les systèmes humains.

• Politiques examinées (confidentialité, programme, escalade, ton)
  Vérifiez que vos politiques couvrent l'utilisation de l'IA dans l'enseignement, le soutien et les interactions avec les étudiants.
  
  
• Flux de travail de support cartographiés pour le transfert/l'escalade
  Définissez ce qui se passe lorsque l'IA ne peut pas répondre à une question : qui la reçoit, comment elle est remontée et comment elle est suivie.
  
  
• Chatbot et tuteur testés avec du contenu réel
  Utilisez des requêtes réelles des étudiants et des documents institutionnels pour tester les performances de l'IA (avant que les étudiants ne la touchent).
  
  
• Les agents de chat en direct et les équipes du service d'assistance sont intervenus
  Assurez-vous que le personnel de soutien de niveau 1 et de niveau 2 sait quand et comment il sera mis en contact.
  
  

Pourquoi c'est important : Les outils d'IA qui fonctionnent en dehors des processus de votre établissement frustreront les utilisateurs et fragmenteront l'expérience des étudiants. L'alignement des flux de travail est ce qui transforme la nouveauté en valeur réelle.

Plateforme

Une fois que les personnes et les processus sont prêts, la configuration de votre plateforme garantit que tout fonctionne de manière sécurisée, contextuelle et avec des résultats mesurables. La préparation technique comprend intégrations, configuration et analyses qui permettent aux outils d'IA de fonctionner à l'intérieur l'écosystème d'apprentissage, qui n'est pas adjacent à celui-ci.

• Connecteur LMS activé (Canvas, Brightspace, Moodle)
  Le système doit être entièrement intégré. Pas de connexions supplémentaires, pas de sauts de tabulation.
  
  
• SSO activé et défini par rôle
  Les étudiants, les professeurs et le personnel doivent chacun accéder à la plateforme via des informations d'identification institutionnelles, avec des autorisations spécifiques au rôle.
  
  
• RBAC configuré pour séparer les cas d'utilisation des étudiants et des professeurs
  L'IA devrait se comporter différemment selon les personnes qui interagissent avec elle.
  
  
• Flux d'ingestion de connaissances cartographiés et hiérarchisés
  Connectez SharePoint, LMS et d'autres sources de connaissances en fonction de la demande d'assistance (commencez par les FAQ, les pages de politiques, les documents de cours).
  
  
• Hooks analytiques activés et mesures de base collectées
  Suivez l'utilisation, le temps de résolution, le taux de déviation et l'engagement des étudiants/professeurs par rôle et par cours.
  
  

Governance-in-the-loop : les garde-fous en action

À quoi s'attendre au cours du premier mandat

Le rapport des partenaires de LearnWise le plus réussi :

• Déflexion du support de niveau 1 de 30 à 50 %
• Temps moyen de résolution des requêtes des étudiants environ 62 % plus rapide
• 3 à 5 heures par semaine économisées par formateur grâce aux commentaires
• Temps de lancement 10 fois plus rapide que celui des fournisseurs de chatbots ou des copilotes génériques

Les institutions qui mesurent les KPI chaque semaine et les répètent en fonction des analyses, voir ROI composé, en particulier lors de l'utilisation de l'IA pour trier les interventions précoces pour les élèves à risque.

Chapitre 5 : Le paysage concurrentiel de l'IA pour l'enseignement (Guide de l'acheteur)

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère dans l'enseignement supérieur, les établissements sont confrontés à un éventail croissant de solutions, allant des outils de tutorat génériques aux systèmes de gestion de dossiers d'entreprise. Choisir la bonne plateforme n'est plus seulement une question de fonctionnalité ; il s'agit ajustement, concentration et pérennité.

Pour aider les institutions à prendre des décisions éclairées, nous décrivons les quatre principales catégories de solutions de soutien à l'IA en 2025 et analysons leurs différences selon les dimensions clés.

Les quatre catégories de plateformes de support à l'IA - à intégrer dans le tableau

Plateformes complètes de soutien à l'enseignement de l'IA : LearnWise AI

Ces plateformes sont spécialement conçues pour soutien universitaire et administratif en matière d'IA au sein de l'écosystème numérique de l'établissement. LearnWise est le leader dans cette catégorie grâce à :

• Profond LMS intégration (et plus de 40 intégrations d'outils dans les piles technologiques institutionnelles)
• Ingestion, bien sûr contenu, des documents politiques, des portails et des bases de connaissances, pour réduire les hallucinations liées à l'IA
• Une IA sensible aux rôles qui se comporte différemment pour les étudiants, les professeurs et le personnel
• Assistance de notation alignée sur les rubriques, native des flux de travail LMS
• Analyses à l'échelle de l'établissement pour la détection des lacunes en matière de connaissances, ainsi que pour la gestion et l'amélioration continues
• Licences à tarif fixe et mise en œuvre échelonné sur une base hebdomadaire
  

Pourquoi LearnWise gagne en matière d'adoption responsable de l'IA

Chapitre 6 : Objections courantes à la mise en œuvre de l'IA dans l'enseignement

Même lorsque l'adoption de l'IA correspond aux objectifs institutionnels, le rejet est inévitable. Les responsables informatiques s'inquiètent de l'exposition des données. Les professeurs soulèvent des préoccupations concernant le contrôle et intégrité. Les équipes financières posent des questions sur la durabilité et le retour sur investissement. Et les organes de gouvernance veulent avoir l'assurance que l'utilisation éthique n'est pas une question secondaire.

Ce chapitre vous donne les moyens de répondre à ces questions de manière claire, crédible et à l'aide de preuves.

Objection 1 : Comment la plateforme gère-t-elle la confidentialité des données, l'accès basé sur les rôles, la conformité et les risques liés aux tiers ?

Les responsables informatiques obtiennent un ensemble complet de documentation technique, y compris des diagrammes d'architecture de sécurité, des attestations de conformité et des plans de réponse aux incidents. Voici quelques moyens par lesquels LearnWise répond à des normes de sécurité élevées :

• Certifié ISO 27001 avec des cadres de sécurité complets
  
• Conforme au RGPD et à la FERPA avec des limites strictes autour des données des étudiants
  
• SSO (SAML, OAuth2) et RBAC pour définir l'accès et le comportement par rôle
  
• Transparence des sous-processeurs via un portail de confiance publié
  
• Pistes d'audit pour chaque interaction avec l'IA et chaque action de l'utilisateur
  
• Aucune donnée n'a été utilisée pour former les LLM; les données institutionnelles restent dans vos limites
  

Objection 2 : Quel est le retour sur investissement ? À quelles améliorations pouvons-nous nous attendre, et quand ?

• 30 à 50 % de réduction sur les tickets d'assistance de niveau 1, comme en témoignent de nombreuses institutions de production
• Amélioration de 62 % du temps moyen de résolution (MTTR) pour les interactions entre les services
• 3 à 5 heures par professeur économisées chaque semaine sur la notation et les commentaires
• Période d'amortissement de 9 à 12 mois pour des déploiements à l'échelle de l'établissement
• Tableaux de bord analytiques pour suivre l'engagement, les taux en libre-service, la déviation et les lacunes en matière de contenu

Les licences LearnWise sont tarif fixe, en évitant la volatilité de la tarification de l'IA basée sur la consommation.

Objection 3 : « Est-ce abordable et prévisible ? »

Cela va-t-il entraîner une hausse du budget ? Comment s'inscrit-elle dans notre cadre d'approvisionnement ?

• Licence annuelle forfaitaire, pas de facturation basée sur l'utilisation, de jetons ou de dépassements
• Contrats pluriannuels s'aligner sur les cycles budgétaires et proposer des renouvellements à prix réduit
• Compatible avec les cadres d'approvisionnement comme Chest (Royaume-Uni), HEERF (États-Unis) et les contrats edtech de l'État
• Le modèle SaaS inclut toutes les fonctionnalités, mises à jour et maintenance, sans frais supplémentaires

Le coût total de possession de LearnWise est inférieur à celui des outils de chat CRM d'entreprise ou des modules complémentaires autonomes AI copilot si l'on tient compte des intégrations, de la formation et de la prolifération des licences.

Objection 4 : « Cela perturbera-t-il les flux de travail des professeurs ? »

L'IA l'emportera-t-elle sur le jugement des instructeurs ou ajoutera-t-elle une nouvelle charge technologique ?

• Assistant de feedback natif du LMS s'intègre aux vues Canvas SpeedGrader et LMS, et à Brightspace Grader
  
• L'instructeur conserve le contrôle total: accepter, modifier ou rejeter les suggestions de l'IA
  
• Pas de connexion externe ni de téléchargement de fichiers, tout fonctionne dans le flux de notation existant
  
• Le corps enseignant guide l'alignement du ton, du niveau et des rubriques de l'IA avec paramètres modifiables
  
• L'IA peut être désactivée par devoir, cours ou instructeur
  
  

Objection 5 : « Mais nos données ne sont pas prêtes... »

Nous n'avons pas de connaissances centralisées. L'IA ne va-t-elle pas simplement semer la confusion ?

• LearnWise est conçu pour fonctionner avec des données incomplètes: Vous pouvez lancer avec 10 à 15 sources de grande valeur (par exemple, des pages SharePoint, des documents d'aide LMS, des programmes, des PDF de politiques) et développer votre base de connaissances au fur et à mesure.
  
• Détection intégrée des lacunes en matière de connaissances signale des informations manquantes ou contradictoires
  
• Outils de gouvernance du contenu vous permettent d'approuver, de restreindre ou de mettre à jour automatiquement les sources
  
• Analyse des commentaires mettre en évidence les questions des élèves concernant des politiques peu claires
  
• Modèle d'amélioration progressive: lancez-vous avec ce que vous avez, améliorez-vous chaque semaine
  
  

Les établissements lancent souvent leurs activités par étapes, par exemple uniquement avec un soutien académique ou une FAQ sur les inscriptions, avant élargir le contenu à un contenu plus large.

Objection 6 : « Comment savons-nous ce que fait l'IA ? »

Pouvons-nous voir comment cela fonctionne ? Pouvons-nous modifier son comportement ? La réponse courte est oui.

• Les instructions du système sont modifiables: vous contrôlez le ton, les instructions et le langage de la clause de non-responsabilité
• Journaux d'audit comportemental suivre les réponses, le volume d'utilisation, les indicateurs des utilisateurs et les commentaires au fil du temps
• Les professeurs peuvent prévisualiser et tester l'IA avant de le déployer dans les cours en direct
• Contrôle de version permet aux administrateurs d'examiner les modifications apportées aux instructions comportementales et aux sources d'ingestion de l'IA
  
• Aucune formation sur les données institutionnelles, toutes les réponses de l'IA sont extraites uniquement du contexte
  
  

LearnWise prend en charge le travail en équipe rouge, les tests en bac à sable et les évaluations rapides pendant les phases d'approvisionnement et de mise en œuvre.

Les objections ne sont pas des obstacles, ce sont des signaux de préparation

Lors de chaque déploiement réussi de LearnWise, des questions comme celles-ci ont été soulevées. Ils indiquaient que les équipes dirigeantes prenaient l'adoption de l'IA au sérieux.

Ce qui compte, c'est d'avoir des réponses claires et fondées sur des preuves. Avec de la documentation, des références, un accès sandbox et des preuves de valeur provenant d'institutions homologues, LearnWise aide les institutions à transformer les objections en engagements.

Chapitre 7 : Boîtes à outils et modèles pour l'adoption de l'IA dans l'enseignement

La préparation à l'IA n'est pas seulement une question de stratégie, c'est une question d'exécution. Même avec l'adhésion, le budget et la bonne plateforme, les institutions se heurtent souvent à « dernier kilomètre » du lancement car ils ne disposent pas d'outils pratiques : modèles d'appel d'offres, langage politique, plans de formation ou indicateurs de performance clés.

Ce chapitre présente des ressources prêtes à l'emploi qui vous aideront à accélérer l'adoption institutionnelle avec clarté, contrôle et crédibilité.

Liste de contrôle des fournisseurs RFP/RFI

Lors de l'évaluation des plateformes d'IA, ces fonctionnalités indispensables garantir un déploiement éthique, évolutif et durable :

Capacités de base

• Intégration native au LMS (Canvas, Brightspace, Moodle, Blackboard)
• Ingestion de données LMS (pas seulement des pings d'API, utilisation réelle du contenu)
• Sensibilisation aux rôles (différencie l'étudiant, le professeur et le personnel)
• Outils de feedback alignés sur les rubriques
• Escalade du système de billetterie (par exemple, Zendesk, Salesforce)
  

Gestion des connaissances

• Ingestion centralisée des connaissances depuis SharePoint, LMS, Web et PDF
  
• Détection des lacunes dans les connaissances et suggestions d'amélioration
• Contrôle administratif du contenu utilisé et de la manière dont il est utilisé
• Signalisation et modification des commentaires
  

Sécurité et conformité

• Conforme à la norme ISO 27001/SOC2/GDPR
• Liste des sous-processeurs et transparence de la résidence des données
• SSO (SAML ou OAuth2) et RBAC
• Aucune formation des LLM sur les données institutionnelles

Gouvernance et contrôle

• Contrôle rapide du système (comportement modifiable)
• Contrôle de version des invites et des journaux d'ingestion
• Journaux d'audit des interactions pour les demandes des étudiants et des professeurs
• Tableau de bord analytique à l'échelle de l'établissement
  

Modèle de support et déploiement

• Déploiement dans un délai de 3 à 6 semaines
• Accès au bac à sable avant de signer
• Des équipes dédiées à la mise en œuvre et au succès
• Ressources de développement et de formation du corps professoral fournies
  

Modèles linguistiques pour les politiques et les programmes

Un langage clair et cohérent renforce la confiance et protège l'intégrité académique. Vous trouverez ci-dessous un exemple de produit prêt à l'emploi clause de programme et extrait de politique institutionnelle en matière d'IA.

Exemple de déclaration de programme pour l'utilisation de l'IA :

Utilisation de l'IA dans ce cours :
Dans ce cours, les étudiants peuvent utiliser des outils d'IA approuvés par l'établissement (par exemple, LearnWise Feedback ou Tuteur) pour améliorer leur compréhension du contenu des cours. Ces outils fournissent des explications, des ressources et des suggestions, mais ne remplacent pas votre réflexion ou votre travail d'origine. Une mauvaise utilisation, telle que l'utilisation de l'IA pour soumettre des réponses ou générer des dissertations sans attribution, peut constituer une faute universitaire.

Exemple d'extrait de politique institutionnelle :

Politique de gouvernance de l'IA (Extrait) :

Les outils d'IA approuvés doivent être conformes aux normes institutionnelles en matière de confidentialité, d'intégrité académique et d'accessibilité. Seuls les outils répertoriés sur le [Institution AI Resource Hub] sont autorisés pour un usage universitaire. Toutes les réponses générées par l'IA doivent être examinées par des humains avant d'être utilisées dans des communications ou des évaluations officielles.
Les étudiants et le personnel doivent signaler tout comportement d'IA qui semble biaisé, inexact ou inapproprié via [mécanisme de signalement].

Les établissements doivent proposer aux professeurs des modèles modifiables qui peuvent être ajoutés aux grilles de cours, aux programmes et aux orientations des étudiants du LMS.

L'IA centrée sur l'humain dans l'éducation commence cet automne

L'IA dans l'enseignement supérieur n'arrive pas, elle existe déjà. La différence entre ceux qui réussissent et ceux qui luttent en 2025 se résumera à préparation.

Ce guide montre que le succès des institutions en matière d'IA dépend de trois principes fondamentaux :

1. Rendez la gouvernance visible.
   Créez des équipes interfonctionnelles. Publiez des politiques. Éduquez tout le monde. Ne cachez pas votre position en matière d'IA, allez-y.
   
   
2. Rencontrez les étudiants et les professeurs là où ils se trouvent.
   Intégrez des outils d'IA dans le LMS. Rendez-les accessibles, contextuels et éthiques. Respectez les rôles. Préservez l'agence.
   
   
3. Utilisez les analyses pour améliorer, et pas seulement pour fonctionner.
   Suivez la déviation, le temps de résolution, les modèles d'utilisation et les lacunes en matière de connaissances. Laissez les données influencer vos guides d'assistance et la conception de vos services.
   

L'avantage LearnWise

LearnWise existe pour aider les institutions à agir rapidement, à renforcer la confiance et à maintenir leur impact. Grâce à des intégrations natives dans les systèmes de votre campus, y compris des LMS tels que Brightspace, Canvas, Moodle et Blackboard, et à des cas d'utilisation couvrant le feedback académique, le tutorat et l'assistance, LearnWise occupe une position unique pour aider les institutions à :

• Déployez dans des semaines, pas des mois
• Lancez avec temps de travail limité du personnel
• Découvrez des résultats mesurables au cours du premier mandat

Prêt à agir ?

Que vous étudiiez les appels d'offres, planifiiez le déploiement de votre politique en matière d'IA ou recherchiez des conseils sur les outils de notation éthique, ce livre blanc vous fournit les cadres, les manuels et les modèles pour aller de l'avant aujourd'hui, et non pour la prochaine année scolaire.

Commencez petit ou large, mais commencez maintenant.