Les tuteurs en IA dans l'enseignement supérieur : le guide institutionnel complet (2025)

Dans le paysage des technologies de l'éducation, nous savons que les solutions d'IA pour les tuteurs sont omniprésentes, qu'il s'agisse de chatbots ou de générateurs de quiz pilotés par l'IA, mais la plupart ne sont pas conçues pour répondre à la complexité de l'enseignement supérieur. Qu'il s'agisse de garantir la confidentialité des données des étudiants ou de préserver l'intégrité académique, les institutions ont aujourd'hui besoin de bien plus qu'un simple chatbot. L'enseignement supérieur ouvre de nouveaux horizons : comment intégrer les solutions de tutorat basées sur l'IA dans la vie quotidienne des étudiants ? Comment s'assurer que ces outils edtech répondent aux normes de sécurité et de confidentialité les plus strictes, tout en maintenant une intégrité pédagogique et des normes d'apprentissage élevées ?

Ce guide vous guidera à travers 10 sections et vous expliquera ce qu'il faut pour adopter des solutions de tutorat basées sur l'IA qui soutiennent réellement l'apprentissage, de manière sécurisée, éthique et efficace, tout en aidant les étudiants dans leurs divers parcours d'apprentissage, à chaque étape du processus.

Tout d'abord, le guide expliquera ce qu'est Tuteur IA est (et ce qu'il n'est pas). Vous découvrirez ensuite quelques-uns des principaux cas d'utilisation du tutorat en IA dans l'enseignement supérieur, puis vous comparerez les solutions disponibles sur le marché actuel des technologies de l'éducation. Le guide abordera la différence entre le feedback sur l'IA (pour les éducateurs) et le tutorat sur l'IA (pour les étudiants), ainsi que des cas d'utilisation par rôle. Les dernières sections traitent de l'éthique dans les applications edtech en mettant l'accent sur le tutorat pour les étudiants, y compris les garde-fous, la gouvernance et la conception optionnelle. Enfin, le guide propose une comparaison des plateformes avec des plateformes populaires telles que ChatGPT, Khanmigo et Mindgrasp, et se termine par une courte liste de contrôle des fournisseurs que les responsables pédagogiques peuvent suivre avant de choisir de piloter un tuteur en IA dans leur établissement.

Chapitre 1 : Qu'est-ce qu'un tuteur en IA (et qu'est-ce qui ne l'est pas)

Les tuteurs en IA émergent rapidement dans le paysage éducatif, mais la plupart des outils commercialisés sous le nom de « tuteurs IA » se situent aujourd'hui dans l'un des deux extrêmes suivants :

• Expériences de chatbot légères qui manquent de contexte ou de profondeur académiques
• Modèles d'IA trop complexes qui sont difficiles à gérer ou à intégrer dans les flux de travail institutionnels

Pour l'enseignement supérieur, la barre est plus haute. Un Le tuteur en IA doit faire plus que discuter. Il doit interagir avec le contenu académique, s'aligner sur les pratiques pédagogiques et s'intégrer parfaitement à votre écosystème d'apprentissage numérique.

Caractéristiques d'un tuteur IA conçu pour l'enseignement supérieur :

• Intégré au LMS/VLE, pas seulement intégré ou externe
• Supports apprentissage personnalisé basé sur des cours, et non des flux de questions-réponses génériques
• Respectes données vie privée (FERPA/GDPR) et intégrité académique
• Augmente, et non remplace, enseignement humain
• Offres design transparent et rapide, analyses et contrôle institutionnel

Ne le considérez pas comme un « ChatGPT avec un programme de cours », mais comme un compagnon d'apprentissage adapté aux cours qui aide les étudiants à comprendre dans des limites académiques fiables.

Ce que ce n'est pas :

• Un chatbot destiné aux consommateurs modernisé pour l'enseignement
• Un outil qui tire parti de inconnu sources ou contenu participatif
• Un agent universel qui n'a aucun rôle à jouer et qui n'a aucune connaissance des politiques
• Un invisible couche dépourvue de faculté, de contrôle ou d'auditabilité

Cette compréhension fondamentale est essentielle pour aider les institutions à sélectionner des outils qui correspondent à la pédagogie, à la confidentialité et à l'aspect pratique, et pas seulement à la nouveauté.

Conclusion : les outils AI Tutor sont conçus en tenant compte des principes pédagogiques.

Il est essentiel de concevoir des systèmes de feedback basés sur l'IA qui améliorent l'enseignement et l'apprentissage sans compromettre l'intégrité académique. Lorsqu'ils sont mis en œuvre de manière réfléchie, les outils AI Tutor peuvent fournir des conseils personnalisés à grande échelle, favoriser des parcours d'apprentissage plus approfondis et accroître l'engagement des étudiants. Mais en l'absence de limites claires, ces mêmes outils risquent d'éroder la confiance des étudiants, d'introduire des biais ou de permettre des raccourcis qui nuisent à l'apprentissage authentique.

Alors, comment faites-vous ? concevoir une IA une solution de tutorat qui n'est pas seulement intelligente, mais aussi éthique, transparente et conforme aux valeurs académiques ?

Les modèles éducatifs traditionnels ont souvent du mal à répondre aux divers besoins de chaque apprenant. Les étudiants peuvent avoir des styles d'apprentissage, des rythmes et des niveaux de connaissances préalables différents. Les approches universelles peuvent laisser certains étudiants à la traîne sans en mettre d'autres au défi. Certains d'entre eux ont alors l'impression d'avoir échoué, ce qui entraîne un manque d'engagement et de motivation des étudiants.

La solution est bâtiment un assistant de tutorat basé sur l'IA qui exploite la puissance de la personnalisation, de l'apprentissage actif et de la gestion de la charge cognitive pour créer un environnement d'apprentissage plus engageant et plus efficace. Il est intentionnel d'aligner la conception des produits sur ces piliers : il s'agit d'approches pédagogiques fondamentales pour un apprentissage efficace, soutenues par la recherche et particulièrement bien adaptées pour être améliorées par l'IA.

Ici, nous allons nous concentrer sur trois concepts pédagogiques clés :

• Apprentissage personnalisé : Adapter l'enseignement aux besoins, aux préférences et aux objectifs de chaque élève.
• ‍ Pratique active d'apprentissage et de récupération : faire participer les étudiants à des activités qui les obligent à traiter et à mémoriser activement des informations grâce à un élément de gamification, attirant ainsi un public plus large au sein du corps étudiant. Une tendance majeure dans tous les secteurs, et dans le monde des technologies de l'éducation, correspond aux attentes des étudiants en matière d'apprentissage actif, non seulement en classe mais en dehors de celle-ci. ‍
• Gestion de la charge cognitive : optimisation de l'effort mental requis pour l'apprentissage en minimisant les distractions et en rationalisant l'accès à l'information.

Regardons-les un par un :

1. Apprentissage personnalisé : le parcours unique de chaque élève

Ce que c'est : L'apprentissage personnalisé reconnaît que chaque élève possède une combinaison unique de forces, de faiblesses, de styles d'apprentissage et d'objectifs. L'apprentissage personnalisé s'éloigne d'une approche standardisée de l'enseignement et se concentre plutôt sur l'adaptation de l'expérience d'apprentissage aux besoins individuels.

Cela peut impliquer d'ajuster le rythme de l'enseignement, le type de contenu présenté et les méthodes d'évaluation (Bray & McClaskey, 2015). Le concept s'inspire largement de la théorie constructiviste de l'apprentissage, selon laquelle les apprenants construisent activement leurs propres connaissances et leur compréhension en fonction de leurs expériences et de leurs interactions (Piaget, 1954).

L'approche LearnWise pour un apprentissage personnalisé :

• Reconnaissance des utilisateurs : la plateforme fournit une assistance personnalisée en identifiant les données critiques des utilisateurs et en adaptant les réponses en fonction de l'historique et des préférences de l'apprenant. Cela crée une expérience d'apprentissage plus intuitive et pertinente
• Parcours d'apprentissage personnalisé : les étudiants sont souvent sensibilisés à leurs pièges grâce aux commentaires des professeurs, à l'évaluation par les pairs ainsi qu'à des évaluations formatives et sommatives, mais ils sont rarement équipés pour passer à l'action. Notre assistant IA permet aux étudiants de créer des flashcards, de réviser et de répondre à des questions sur un contenu spécifique qu'ils trouvent difficile, ou d'approfondir les sujets qui les intéressent.
• Assistance personnalisée : la possibilité de créer un plan d'études personnalisé pour un cours spécifique améliore la gestion du temps, en fournissant aux étudiants une feuille de route réaliste tout en allégeant la charge de travail des professeurs qui doivent répondre aux besoins individuels de chaque étudiant. LearnWise agit en tant que tuteur virtuel et soutient des parcours d'apprentissage personnalisés.

Impact : En proposant une expérience d'apprentissage personnalisée, LearnWise aide les étudiants à se sentir vus, soutenus et responsabilisés. Cela entraîne une motivation et un engagement accrus et, en fin de compte, de meilleurs résultats d'apprentissage pour les étudiants.

2. Pratique active d'apprentissage et de récupération : mobiliser l'esprit pour une compréhension plus approfondie

Ce que c'est : L'apprentissage actif englobe toute méthode pédagogique qui engage les élèves dans le processus d'apprentissage, les obligeant à faire des activités d'apprentissage significatives et à réfléchir à ce qu'ils font (Prince, 2004). Un élément clé de l'apprentissage actif est la pratique de récupération, également connue sous le nom de rappel actif. Cela implique de récupérer activement des informations de la mémoire, ce qui s'est avéré améliorer de manière significative la rétention et la compréhension à long terme par rapport aux méthodes d'étude passives telles que la relecture (Karpicke et Roediger, 2008).

L'approche LearnWise de l'apprentissage actif :

Plans d'étude et questionnaires pratiques : L'AI Tutor génère des plans d'étude personnalisés et des questionnaires pratiques qui encouragent les étudiants à s'engager activement dans la matière et à récupérer des informations de mémoire. Ces questionnaires ne sont pas uniquement destinés à l'évaluation ; ils sont conçus comme des outils d'apprentissage pour aider les étudiants à identifier les lacunes en matière de connaissances et à renforcer leur compréhension. L'outil permet également de développer des cartes mémoire, aidant les étudiants à faire preuve de persévérance et de compréhension à long terme.

Gamification : les solutions AI Tutor encouragent les étudiants à jouer avec le contenu des cours, en adaptant le type de questions à poser, en modifiant leur ordre ou en leur demandant de répondre correctement avant de passer à la question suivante, ce qui rend le processus d'étude moins fastidieux et répétitif pour les étudiants.

Génération d'auto-questionnaires : les étudiants peuvent utiliser AI Tutor pour générer des questionnaires personnalisés à partir des supports de cours, favorisant ainsi davantage la pratique active du rappel et de la récupération. Cela permet aux étudiants de jouer un rôle plus actif dans leur apprentissage et d'évaluer leur compréhension de la matière.

Demandes instantanées spécifiques aux cours : les tuteurs IA fournissent des réponses immédiates sur les notes, les délais, les agendas, etc., permettant aux étudiants de clarifier rapidement leurs doutes et de participer activement au contenu des cours.

Disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 : les étudiants peuvent poser des questions et recevoir des explications à tout moment, ce qui les encourage à rechercher activement des éclaircissements et à s'intéresser à la matière chaque fois qu'ils rencontrent des difficultés.

Impact : En promouvant l'apprentissage actif et la pratique de la recherche, LearnWise aide les élèves à aller au-delà de la compréhension superficielle et à acquérir une compréhension plus approfondie et plus durable de la matière.

3. Gestion de la charge cognitive : ouvrir la voie à l'apprentissage

Qu'est-ce que c'est : La théorie de la charge cognitive (CLT) s'intéresse aux limites de la mémoire de travail. Cela suggère que notre mémoire de travail a une capacité limitée et qu'un enseignement efficace devrait être conçu pour minimiser la charge cognitive superflue (effort mental non lié à l'apprentissage) et optimiser la charge cognitive pertinente (effort mental directement lié à l'apprentissage) (Sweller, 1988). La charge superflue peut être causée par des facteurs tels que des instructions confuses, des matériaux mal conçus ou la nécessité de rechercher des informations auprès de plusieurs sources.

L'approche LearnWise de la gestion de la charge cognitive :

Hub d'informations unifié : LearnWise centralise les informations provenant de différentes sources, notamment le LMS, les applications tierces et les ressources externes. Cela réduit la charge cognitive associée à la recherche d'informations sur de multiples plateformes, ce qui permet aux étudiants de concentrer leur énergie mentale sur l'apprentissage.

Mises à jour dynamiques du contenu : la plateforme adapte les réponses en fonction des modifications de contenu, garantissant ainsi aux étudiants les informations les plus récentes. Cela élimine le besoin de consacrer du temps et de l'énergie à déterminer le contenu actuel, réduisant ainsi davantage la charge cognitive.

Assistance rationalisée à la navigation dans les cours : LearnWise aide les étudiants à naviguer dans la structure de leur cours et à comprendre le programme, minimisant ainsi la confusion et leur permettant de se concentrer sur le contenu lui-même.

Un endroit, une solution : les étudiants n'ont pas à quitter la plateforme même s'ils ne trouvent pas les bonnes réponses. LearnWise est capable de poser des questions suggérées en fonction du contexte, d'assurer un suivi en conséquence et d'orienter les étudiants vers le bon département, réduisant ainsi considérablement la charge cognitive.

Impact : en rationalisant l'accès à l'information et en réduisant la charge cognitive, AI Tutors libère les ressources mentales des étudiants pour un apprentissage et un engagement plus approfondis avec le contenu des cours.

Chapitre 2 : Principaux cas d'utilisation du tutorat en IA dans les universités

Les institutions ne se demandent plus si elles doivent mettre en œuvre l'IA, mais plutôt par où commencer. Confrontés à des contraintes de temps et de budget, les établissements d'enseignement ressentent la pression de moderniser l'assistance et de personnaliser l'apprentissage. Dans ce scénario, le tutorat en IA est l'un des cas d'utilisation les plus exploitables et les plus évolutifs pour les institutions qui entament leur processus d'adoption de l'IA.

Mais pour aller au-delà des chatbots génériques ou des applications d'étude externes, les institutions doivent se concentrer sur Cas d'utilisation du tutorat d'IA liés à de véritables flux de travail d'enseignement et d'apprentissage.

Ce chapitre décrit les applications les plus percutantes de Des tuteurs d'IA intégrés au LMS et sensibles aux cours, sur la base des institutions partenaires de LearnWise, des recherches menées par EDUCAUSE et des tendances mondiales en matière d'adoption.

Pourquoi se concentrer sur le tutorat ?

Dans une étude réalisée en 2025 par ÉDUCAUSE, 68 % des institutions testant l'IA ont déclaré avoir eu le plus grand impact dans les scénarios liés à :

• Autorégulation des étudiants
• Clarification des tâches
• Révision et renforcement du contenu

Celles-ci correspondent parfaitement à ce que les tuteurs en IA font de mieux : offrir aide scolaire échafaudée à grande échelle, sans remplacer le corps enseignant ni réécrire les programmes.

Cas d'utilisation du tutorat en IA à fort impact

1. Questions et réponses sensibles au contexte

Des tuteurs d'IA intégrés au LMS peut répondre à des questions directement liées à :

• Devoirs de cours
• Diapositives ou transcriptions de cours
• Rubriques et critères de notation
• Documents de politique (par exemple, soumissions tardives, règles de mise en forme)

Exemple de requête : « Qu'entend mon professeur par « synthèse critique » dans les instructions de rédaction de la semaine 3 ? »

L'IA répond en faisant référence à la rubrique et aux notes de cours téléchargées, et non à des sources externes ou à des hypothèses. Le résultat est un faible risque d'hallucinations tout en garantissant l'exactitude des informations, en ne fournissant que des supports de cours approuvés et des connaissances institutionnelles approuvées.

Par conséquent, cela réduit le « brouillard d'apprentissage » pour les étudiants et permet aux professeurs de gagner du temps à répondre à des questions répétées.

2. Plans d'études personnalisés

L'IA peut générer des plans d'études personnalisés en :

• Extraire les informations disponibles dans le LMS, y compris les délais
• Détecter les difficultés liées à un matériel de cours spécifique afin d'élaborer un plan plus solide et personnalisé adapté aux besoins de chaque étudiant
• Adaptation en fonction des données saisies par l'utilisateur (par exemple, « Je peux étudier 2 heures par jour maximum »)

« Établissez-moi un plan d'étude qui couvre les lectures de Psych 101, Stats 102 et English Lit, avec du temps pour le réviser avant le quiz de vendredi. »

Contrairement aux calendriers statiques, ce mode propose planification dynamique de la charge de travail comportant plusieurs cours, particulièrement utile pour les étudiants de première année et les apprenants neurodivers.

3. Génération de questionnaires interactifs et de flashcards

En utilisant le contenu du cours de l'étudiant, le tuteur en IA peut :

• Générez des questions à choix multiples
• Créez des éléments d'entraînement à compléter
• Créez des jeux de cartes à partir de notes de cours ou de chapitres de manuels
• Intégrez du contenu interactif tel que H5P archives et matériel pédagogique

Cela renforce l'engagement et les soutiens récupération espacée, une technique d'apprentissage éprouvée.

Les outils d'étude de LearnWise s'alignent sur résultats des cours et taxonomie de Bloom, permettant aux professeurs d'orienter le contenu généré par l'IA vers des objectifs d'évaluation formative.

4. Clarification des enregistrements et des notes de cours

De nombreux étudiants ont du mal à traiter ou à mémoriser le contenu dense des cours, en particulier dans les environnements asynchrones, hybrides ou multilingues. Les tuteurs IA permettent aux étudiants de :

• Posez des questions sur les vidéos ou les notes de cours
• Demandez des résumés ou des exemples
• Traduire et simplifier le langage académique

Exemple de requête : « Résumez les points clés de la conférence sur les statistiques de cette semaine et donnez-moi un exemple concret. »

Ce cas d'utilisation prend en charge apprentissage inclusif et design universel en rencontrant les étudiants à leur niveau de compréhension.

5. Informations sur la politique et les délais

Les tuteurs en IA peuvent comparer les politiques des cours pour répondre à des questions telles que :

• « Puis-je soumettre ce laboratoire en retard ? »
• « Lequel de mes cours permet de manquer un message de discussion ? »
• « Que se passe-t-il si je rate une mission dans Econ/Bio ? »

Cela réduit l'anxiété, rationalise la communication et renforce l'autonomie des étudiants.

6. Gestion de la charge de travail intercours

Particulièrement utile au cours des dernières semaines du trimestre, l'IA peut aider les étudiants à :

• Visualisez les dates d'échéance de tous les cours inscrits
• Signaler les conflits ou les blocages potentiels
• Suggérer des options de rééquilibrage ou des stratégies de blocage dans le temps

7. Soutenir le routage et la navigation dans les ressources

Les tuteurs en IA peuvent également agir en tant que agent de triage de première ligne, en mettant les étudiants en contact avec des ressources institutionnelles au-delà de la salle de classe :

• Guides de bibliothèque
• Services d'accessibilité
• Outils de santé mentale ou de bien-être
• Support technique (par exemple, « Comment télécharger un PDF sur Canvas ? »)
  
  

Le tout acheminé via une interface unique qui comprend rôle utilisateur, intention, et sources de connaissances.

Pourquoi les cas d'utilisation sont importants pour l'adoption

La plupart des projets pilotes d'IA échoués dans l'enseignement supérieur n'échouent pas à cause d'une mauvaise technologie. Ils échouent car les cas d'utilisation sont les suivants :

• Trop vague (« aider les étudiants grâce à l'IA »)
• Trop restreint (uniquement les chatbots administratifs)
• Trop déconnecté des flux de travail réels (non intégré au LMS/VLE)

C'est pourquoi les tuteurs d'IA tels que LearnWise mettent l'accent cas d'utilisation pratiques et adaptés aux cours qui rencontrent les utilisateurs là où ils se trouvent et évoluent avec la maturité institutionnelle.

Cas d'utilisation : intégration de tuteurs IA au contenu des cours et aux connaissances de la bibliothèque avec l'Université de Westminster

Le Université de Westminster, qui accueille plus de 20 000 étudiants de plus de 140 pays, s'est associé à LearnWise pour renforcer l'équité, l'accès et le soutien à l'apprentissage grâce à l'IA. L'établissement avait besoin d'une solution capable de répondre à divers besoins académiques, d'une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et de réduire la charge de travail du personnel, tout en respectant la complexité du contenu des cours et des connaissances institutionnelles.

En utilisant LearnWise, l'université a déployé deux agents d'IA au sein de son écosystème :

• Liby, une assistante de bibliothèque formée à des centaines de LibGuides pour aider les étudiants à découvrir et à naviguer dans les ressources de la bibliothèque
• Maia, une assistante de cours intégrée à leur Blackboard LMS, qui répond aux questions des étudiants concernant les évaluations, les délais, le contenu des modules et peut générer des questionnaires pratiques à la demande

Voici comment un tuteur en IA a aidé l'Université de Westminster à soutenir ses étudiants dans leur parcours d'apprentissage :

• Mise en œuvre par étapes : Westminster a commencé avec un assistant général du service d'assistance, qui est ensuite devenu des agents spécialisés dans les connaissances (bibliothèque d'abord, cours ensuite). La phase précédente du service d'assistance avait révélé que les étudiants ne souhaitaient pas simplement obtenir de l'aide technique ; ils avaient besoin de réponses au niveau du cours. Cette découverte a motivé la transition vers l'intégration de l'AI Tutor directement dans Blackboard.
• Réponses adaptées aux cours : Maia est capable de répondre à des questions telles que « Quelle est la différence entre les fenêtres de soumission des évaluations ? » ou « Puis-je soumettre si tard ? » dans le contexte des règles et du programme du module. Il génère également des questionnaires destinés aux étudiants, alignés sur le matériel de cours.
• Aperçu du comportement des étudiants : le personnel enseignant est en mesure de voir les questions fréquemment posées par les étudiants, ce qui aide les professeurs à identifier les idées fausses et les lacunes de contenu qui pourraient nécessiter des mises à jour du programme ou des explications supplémentaires.
• Intégration des bibliothèques : Liby aide les étudiants à effectuer des recherches et à découvrir des ressources, en reprenant des guides de bibliothèque autrement « cachés » et en les faisant apparaître grâce à l'IA conversationnelle.
• Des résultats précoces mais prometteurs : pendant la période pilote (mars-juin 2025), Westminster a reçu des demandes répétées concernant les évaluations, les demandes de révision et la clarté des délais. Les commentaires anecdotiques des étudiants ont été positifs, notamment en ce qui concerne la capacité de Maia à simplifier la préparation aux études. Les dirigeants discutent déjà de la manière d'étendre l'outil à un plus grand nombre de modules, d'intégrer l'IA dans les services de soutien (par exemple, santé mentale, conseil) et de centraliser la gestion des connaissances institutionnelles.

Ce cas montre comment un tuteur en intelligence artificielle soigneusement défini et conscient des rôles peut faire le lien entre les domaines des bibliothèques et des cours, alléger les charges de soutien répétitives et faire ressortir les besoins d'apprentissage réels des étudiants, tout en opérant dans le cadre du LMS et des politiques de l'établissement.

Chapitre 3 : Rencontrez le tuteur IA sécurisé et conscient des rôles au sein de votre LMS

Il ne suffit pas qu'un tuteur en IA soit intelligent. Cela doit être sécuriser, sensible au contexte, et conçu pour évoluer au sein de l'écosystème numérique de votre établissement. C'est là que la plupart des outils d'IA destinés aux consommateurs échouent. Ils sont conçus pour la productivité individuelle, et non pour la confiance institutionnelle.

LearnWise adopte une approche fondamentalement différente.
Il intègre le tutorat de l'IA directement dans le LMS, configuré pour le contrôle institutionnel, la différenciation des rôles et l'alignement pédagogique dès le premier jour.

Pourquoi la confiance institutionnelle nécessite plus que des fonctionnalités

Chaque fois qu'un étudiant interagit avec l'IA, il utilise non seulement un outil, mais aussi la crédibilité d'une institution. Si le tuteur fournit des informations incorrectes, contredit la politique ou porte atteinte à la vie privée, les conséquences peuvent s'aggraver très rapidement. C'est pourquoi LearnWise donne la priorité à :

• Confidentialité des données et conformité (RGPD, FERPA, ISO 27001)
• Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)
• Comportement rapide régi par l'établissement
• Transparence et auditabilité des sources

Nous traitons le tutorat en IA comme infrastructures critiques, et non de l'edtech expérimentale.

Qu'est-ce qui différencie les tuteurs LearnWise AI ?

1. Intégration approfondie au LMS

LearnWise est intégré de manière native à :

• Espace lumineux
• Toile
• Moodle
• Tableau noir

LearnWise fonctionne dans le flux de travail d'apprentissage, en tirant directement depuis :

• Devoirs
• Rubriques
• Pages de cours
• Lectures téléchargées
• Transcriptions vidéo
• Contenu H5P

Cela permet accès sans friction et assistance en temps réel, adaptée aux cours.

2. Architecture sensible aux rôles

Les utilisateurs ne sont pas tous égaux et votre IA ne devrait pas les traiter de cette façon.

LearnWise reconnaît et différencie :

• Étudiants
• Instructeurs
• Conseillers
• Personnel de soutien
• Administrateurs système

Chaque rôle possède des autorisations uniques, un comportement rapide et une visibilité. Par exemple :

• Les étudiants peuvent accéder à des outils d'étude basés sur l'IA liés à leurs cours
• Les professeurs peuvent consulter les modèles d'utilisation de l'IA et personnaliser les instructions
• Les conseillers peuvent utiliser le même système pour faire remonter les questions ou signaler les risques

Cela garantit support contextuel, limites d'IA appropriées, et confiance des utilisateurs.

3. Invitation tenant compte des politiques

Chaque interaction LearnWise est régie par des règles institutionnelles, notamment :

• Sources de connaissances approuvées
• Langage de clause de non-responsabilité personnalisé
• Paramètres de confidentialité
• Aménagements pour personnes handicapées
• Contrôles d'inscription au niveau du cours

Les instructeurs peuvent :

• Invites de modification ou de prévisualisation
• Activer/désactiver l'IA par mission
• Signaler les réponses problématiques de l'IA pour examen

4. Audit et analyse intégrés

Toutes les interactions avec l'IA peuvent être :

• Enregistré et révisé par les administrateurs
• Lié à des utilisateurs, des cours ou des rôles spécifiques
• Filtré par intention, sujet ou fréquence de requête
• Exporté vers votre tableau de bord BI ou votre lac de données
  
  

Les tableaux de bord indiquent :

• Délai de résolution
• Taux de réussite du self-service
• Contenu le plus consulté
• Efficacité rapide
• Taux d'inscription des instructeurs

5. Soutien aux institutions multilingues

LearnWise propose des cours d'IA en Plus de 107 langues, avec des paramètres de localisation pour :

• Préférences de langue d'entrée/sortie
• Contenu du cours en plusieurs langues
• Gestion des langues mixtes (par exemple, gallois-anglais, néerlandais-anglais)

Cela est particulièrement important pour les institutions internationales où les populations d'étudiants sont diverses.

Un exemple pratique : LearnWise AI Tutor dans votre LMS

Les étudiants utilisant des LMS tels que Brightspace, Canvas ou Moodle peuvent accéder à AI Tutor directement depuis leur environnement numérique familier. Pendant leurs études, ils peuvent bénéficier d'un meilleur soutien en utilisant l'IA Tutor pour soutenir leur parcours d'apprentissage grâce à des recommandations personnalisées, telles que des plans de cours, des conseils de gestion du temps, etc., en fonction de l'historique et des préférences de l'apprenant.

Des solutions telles que AI Tutor permettent un apprentissage plus approfondi en créant des questionnaires pratiques, des cartes mémoire, des exercices de jeu de rôle et des choix multiples en fonction du contenu des cours avec le « mode étude » ou via des outils interactifs H5P.

Grâce à l'AI Tutor, les professeurs peuvent utiliser des informations pour identifier les principales tendances et les sujets auxquels les étudiants sont confrontés, aidant ainsi les professeurs à suivre des indicateurs tels que le taux de résolution de l'IA afin d'améliorer le contenu des cours grâce à des décisions fondées sur des données.

Le tableau de bord des informations permet aux enseignants de passer en revue les interactions des élèves avec l'outil, les aidant ainsi à identifier les points faibles ou les sujets difficiles. Le module tuteur aide les étudiants en parallèle, en générant des listes de contrôle préalables aux devoirs, des conseils d'étude et en clarifiant les attentes en matière de notation.

Ce support bimode garantit que les étudiants et les professeurs en bénéficient, sans quitter le LMS.

Chapitre 4 : Comment un tuteur en IA travaille avec le contenu de votre cours

La plupart des outils d'IA ne permettent pas un véritable apprentissage académique car ils ne parlent pas la langue de votre cours. Ils fonctionnent de manière isolée, détachés du programme, ignorent les rubriques d'évaluation et ignorent le ton ou la politique de votre établissement. Le résultat ? Réponses incompatibles, contenu halluciné et utilisateurs frustrés.

Les solutions de tutorat telles que AI Tutor de LearnWise résolvent ces défis en ingérant des informations avec un approche fondée sur les données d'un jardin clos : le système d'IA utilise uniquement des informations approuvées par l'institution, ce qui lui permet de fournir des informations précises à chaque fois. À son tour, le tuteur IA n'utilisera que du contenu de cours pertinent, actuel et précis pour les étudiants. Le résultat : un moyen sécurisé et évolutif d'ancrer le tutorat en IA dans les supports qui constituent les programmes de cours, et de maintenir des normes de sécurité élevées.

Ce chapitre explique comment LearnWise se connecte au contenu institutionnel et pourquoi cette connexion est importante.

Des supports de cours à l'IA sensible au contexte

LearnWise utilise un génération augmentée par extraction (RAG) approche de l'IA. Cela signifie qu'il ne génère pas de réponses à partir de zéro ou de connaissances sur le Web ouvert. Au lieu de cela, il :

1. Ingestion contenu institutionnel (pages de cours, PDF, objets LMS, politiques)
2. Récupère les extraits les plus pertinents en temps réel, en fonction des requêtes des étudiants ou des professeurs
3. Génère réponses utilisant uniquement ce contenu vérifié, avec citations et transparence

Contrairement aux autres outils de quiz et solutions d'apprentissage alimentés par l'IA sur le marché, l'AI Tutor garantit que le matériel utilisé par les apprenants pour s'entraîner et réviser pour leurs examens est toujours exact, pertinent, conforme aux attentes académiques et immédiatement exploitable.

Quelles sources de contenu peuvent être ingérées ?

LearnWise prend en charge l'ingestion depuis presque tous les systèmes héberge du contenu d'enseignement et d'apprentissage :

Tout le contenu est stocké en toute sécurité et traité conformément aux politiques de confidentialité des données de votre établissement.

LearnWise est certifié ISO 27001 et conforme au RGPD et à la Ferpa. Toutes les ingérations sont facultatives et les règles de visibilité peuvent être configurées par rôle ou par cours.

Pourquoi la formation axée sur les cours est importante

Voici la différence que fait la mise à la terre axée sur les cours :

Sans mise à la terre

Faits « hallucinés » tirés du Web ouvert

Interprète mal les questions relatives aux devoirs

Feedback générique sans pertinence

Aide vague concernant les délais ou les politiques

Avec LearnWise

Réponses extraites directement de votre programme

Fait référence à la langue exacte dans la rubrique

Suggestions personnalisées basées sur les travaux des étudiants mis en ligne

De vraies réponses à l'aide d'instructions spécifiques au cours

Les étudiants reçoivent une aide qui respecte l'intention de l'instructeur. Les professeurs conservent le contrôle de ce que l'IA peut « voir » et de la façon dont elle réagit. Et les administrateurs peuvent surveiller toutes les interactions pour identifier les opportunités d'alignement, de couverture et d'amélioration.

Comment ça marche : dans les coulisses

Voici une version simplifiée du pipeline LearnWise RAG :

1. Le contenu est indexé par cours ou domaine fonctionnel (par exemple, « Psych 101 », « Aide financière », « Services de bibliothèque »)
2. Les requêtes des utilisateurs sont interprétées via analyse des intentions tenant compte des rôles
3. Le contenu pertinent est extrait en fonction des métadonnées, des balises et des scores de similarité
4. Une réponse finale fluide est générée à l'aide d'une piste source notée en bas de page
5. Les tableaux de bord d'administration enregistrent les interactions, signalent les comportements inhabituels et actualisent les domaines de connaissances obsolètes

Ce système garantit que L'IA n'invente pas de réponses, et les professeurs peuvent retracer chaque suggestion jusqu'à sa source.

Contrôles facultaires relatifs à l'utilisation du contenu

Les instructeurs et les équipes du programme peuvent :

• Sélectionnez les éléments de cours disponibles pour le tuteur
• Signaler les documents « sensibles » ou les brouillons à exclure
• Ajoutez des explications personnalisées, des conseils de tonalité ou des exemples préférés
• Planifier les mises à jour (par exemple, actualiser les relevés chaque semaine)

LearnWise place les professeurs aux commandes grâce à paramètres d'opt-in par défaut et paramètres de métadonnées modifiables.

Compatibilité multilingue et multimodale

Des cours qui incluent :

• Cohortes internationales
• Formats de contenu multiples
• Les ressources éducatives libres (REL) sont toutes entièrement prises en charge. LearnWise indexe les entrées multilingues et permet aux étudiants d'effectuer des requêtes dans la langue de leur choix (par exemple, « Expliquez ce concept en néerlandais » ou « Résumez la vidéo en espagnol »).

Les institutions dont les mandats sont bilingues (par exemple, gallois-anglais, français-néerlandais) bénéficient d'un soutien total pour livraison et étiquetage dans les deux langues.

Dernier plat à emporter

Le tutorat basé sur l'IA qui n'est pas basé sur le contenu réel des cours est risqué, inexact et déconnecté des résultats d'apprentissage.

Avec LearnWise, l'IA devient couche fiable et alignée sur le cours, en aidant les étudiants lorsqu'ils rencontrent des difficultés, en renforçant le langage institutionnel et en donnant aux professeurs les moyens de préserver l'intégrité académique.

Chapitre 5 : Cas d'utilisation par rôle : étudiant, professeur, conseiller

L'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur échoue souvent parce qu'elle est abordée selon une approche universelle. Mais la réalité est la suivante : les étudiants, les professeurs et le personnel s'engagent tous différemment dans l'apprentissage, et ont besoin de différents types de support en matière d'IA.

C'est pourquoi conception tenant compte des rôles est essentiel lors de la création d'outils d'IA pour l'enseignement. Chaque interaction est façonnée par l'identité de l'utilisateur, ses autorisations et ses objectifs dans l'environnement d'apprentissage.

Ce chapitre explore à quoi ressemble le tutorat basé sur l'IA à travers le prisme des rôles institutionnels réels, et comment LearnWise s'adapte pour servir efficacement chacun d'entre eux.

Étudiants : renforcer la confiance scolaire

Les étudiants sont les utilisateurs les plus fréquents de Professeurs d'IA, mais ils sont également les plus vulnérables à la désinformation, à la confiance excessive ou aux biais involontaires liés aux outils d'IA génériques. C'est pourquoi LearnWise veille à ce que chaque fonctionnalité destinée aux étudiants soit :

• Ancrés dans leurs cours actuels
• Transparence quant aux sources et aux limites
• Inscription et personnalisation par établissement ou par formateur

Cas d'utilisation courants pour les étudiants :

• « Que signifie cette mission par « objectif analytique » ? »
• « Établissez-moi un plan d'études pour la semaine prochaine, à raison de 2 heures par jour. »
• « Transformez ce chapitre du manuel en cartes mémoire. »
• « Expliquez la diapositive du cours sur les voies métaboliques en termes plus simples. »
• « Résumez les lectures de cette semaine pour un examen rapide. »

Par conséquent, les étudiants participant au Tuteur IA peuvent avoir plus confiance en leur programme d'études, éprouver moins de confusion quant au matériel de cours, accroître leur engagement envers le programme, se fier moins à des outils publics non approuvés (par exemple ChatGPT et au-delà) et se sentir plus à l'aise lorsqu'il s'agit de poser des questions.

FORMATEURS : Amélioration du contenu des cours

Les professeurs sont souvent sceptiques à l'égard de l'IA, et à juste titre. De nombreux outils prétendent « faire gagner du temps » mais créent en fait plus de friction ou obligent les professeurs à modifier leur façon d'enseigner.

LearnWise est conçu pour s'intègre dans les flux de travail existants dans le LMS, qui fournit des informations sur le contenu des cours qui permettent aux professeurs de voir les domaines dans lesquels les étudiants rencontrent le plus de difficultés. L'opportunité de consulter les données d'utilisation d'AI Tutor est inestimable : elle permet aux enseignants de gagner du temps en identifiant rapidement les domaines dans lesquels les étudiants sont souvent bloqués ou confus, les parties du cours qui peuvent sembler difficiles ou les domaines dans lesquels les lacunes en matière de connaissances entraînent une baisse de l'engagement des étudiants.

Forts de ces informations, les formateurs peuvent utiliser l'AI Tutor comme outil pour les aider à créer de meilleurs supports de cours, adaptés pour soutenir le parcours d'apprentissage de leurs étudiants au moment où ils en ont besoin.

Cas d'utilisation courants pour les formateurs :

• Tirez parti des algorithmes d'IA pour fournir aux étudiants des recommandations personnalisées, telles que des plans de cours, des conseils de gestion du temps, etc.
• Intégrez les supports de cours existants et automatisez les mises à jour du contenu pour aider les étudiants à atteindre le stade où ils en sont dans leur parcours d'apprentissage.
• Rédiger de nouveaux supports de cours pour combler les lacunes en matière de connaissances.

L'architecture sensible aux rôles de LearnWise

LearnWise ne se contente pas de « cocher des cases » pour le RBAC (Role-Based Access Control). Il vous permet de :

• Définir de nouveaux rôles d'utilisateurs (par exemple, assistants d'enseignement diplômés, pairs mentors)
• Set différents comportements rapides par cours ou département
• Personnalisez les données qui sont enregistrées, affichées ou restreintes par rôle
• Aligner les règles de visibilité sur la politique interne et les réglementations locales

C'est ce qui fait de LearnWise prêt pour les entreprises, et pourquoi les institutions lui font confiance pour s'adapter à tous les départements et à tous les pays.

Chapitre 6 : Tutorat éthique en matière d'IA : garde-fous, gouvernance et conception optionnelle

L'IA est peut-être en train de s'accélérer, mais la confiance évolue toujours au même rythme que la gouvernance.

Dans l'enseignement supérieur, où les valeurs institutionnelles, l'intégrité académique et la protection des données ne sont pas négociables, le tutorat en IA doit être gouverné aussi intentionnellement qu'il est déployé.

LearnWise repose sur ce principe fondamental : pas de raccourcis, pas de surprises et pas de gouvernance universelle. Les institutions gardent le contrôle, les professeurs conservent leur autonomie académique et les étudiants comprennent comment l'IA est utilisée, car elle est conçue de manière transparente.

Ce chapitre explique comment LearnWise soutient un tutorat éthique et évolutif en matière d'IA grâce à des barrières à plusieurs niveaux, des outils de gouvernance flexibles et des voies de mise en œuvre facultatives.

Pourquoi l'éthique doit être intégrée, et non ajoutée

De nombreux outils d'IA mettent l'accent sur la nouveauté : quelle technologie peut faire. Mais dans le domaine de l'éducation, la question la plus importante est la suivante : que devrait-il faire, pour qui et quand ?

Sans gouvernance claire, les institutions risquent de violer les normes de confidentialité (RGPD, FERPA), de porter atteinte à l'intégrité universitaire, de perdre la confiance des professeurs et des étudiants, ou d'introduire des préjugés ou des inégalités d'accès.

« La gouvernance n'est pas une porte. C'est le garde-fou qui permet d'aligner l'innovation sur la mission. » — Rapport sur l'horizon 2025 d'EDUCAUSE

Principales fonctionnalités de gouvernance intégrées à LearnWise AI

LearnWise fournit aux équipes administratives, pédagogiques et techniques un ensemble complet de points de contrôle.

1. Autorisations basées sur les rôles

Définissez ce que chaque rôle peut faire avec l'IA (afficher, interagir, personnaliser, annuler).

Exemple :

• Les étudiants peuvent poser des questions, mais pas modifier les instructions.
• Les professeurs peuvent s'inscrire/se désinscrire par cours ou par devoir.
• Les conseillers peuvent suivre les tendances mais ne peuvent pas accéder aux données relatives aux étudiants.

2. Transparence et gestion des versions rapides

Chaque invite et chaque instruction système peuvent être :

• Prévisualisé
• Modifié (par cours ou paramètre global)
• Connecté avec l'historique des versions
• Vérifié après coup

Cela garantit que les professeurs peuvent aligner les instructions sur leur pédagogie, et les institutions peuvent maintenir leur responsabilité.

3. Sources de connaissances gérées par les institutions

Pas de grattage public. Pas d'hallucinations incontrôlées.

Vous choisissez le contenu auquel l'IA peut accéder, notamment :

• Contenu du cours
• Politiques institutionnelles
• Documentation d'assistance
• Programmes et rubriques

Chaque élément de contenu est associé à des métadonnées afin que l'IA puisse le citer et le récupérer avec précision.

4. Systèmes de signalisation et de feedback

Les étudiants et les professeurs peuvent :

• Signaler les réponses de l'IA comme étant peu claires ou inexactes
• Demander une évaluation humaine
• Suggérer des mises à jour du contenu ou un comportement rapide

Les administrateurs peuvent surveiller ces indicateurs afin d'améliorer la qualité et de mettre à jour les politiques.

5. Paramètres de données configurables

• Contrôlez quelles données sont stockées et pendant combien de temps
• Limiter les étendues d'exportation
• Restreindre les journaux d'invite aux administrateurs
• Intégrez les tableaux de bord BI institutionnels, et non les outils d'analyse tiers

LearnWise est entièrement conforme avec :

• NORME ISO 27001
• GDPR
• FERPA
• SOC 2 Type II (le cas échéant)
  

Adhérez dès la conception

Trop d'outils dans le domaine de l'edtech supposent le consentement. LearnWise ne le fait pas. Les institutions peuvent mettre en œuvre politiques d'IA opt-in à plusieurs niveaux :

• Par cours
• Par département ou faculté
• Par devoir ou module
• Par utilisateur (étudiant ou professeur)

LearnWise inclut des modèles pour la langue des programmes, les divulgations des étudiants et les voies d'approbation du conseil académique, de sorte que la mise en œuvre est non seulement éthique, mais également efficace.

La gouvernance en action : un exemple de déploiement

Voici comment une université de taille moyenne a géré le lancement de son tuteur en IA à l'aide de LearnWise :

Dernier plat à emporter

Les outils d'IA dépourvus de gouvernance ne sont pas seulement risqués, ils ne sont pas évolutifs. Pour établir un climat de confiance avec le corps professoral, protéger le libre arbitre des étudiants et préserver l'intégrité de l'établissement, votre tuteur en IA doit être doté de contrôles adaptés à la complexité de votre mission universitaire. LearnWise ne se contente pas de soutenir l'éthique, il l'opérationnalise.

Chapitre 7 : Comparaison des plateformes : LearnWise contre ChatGPT, Khanmigo et Mindgrasp

Avec l'arrivée de dizaines d'outils d'IA sur le marché de l'éducation, il est de plus en plus difficile pour les établissements de faire la distinction entre les solutions conçues pour les apprenants et celles conçues pour le grand public.

Bien que des outils tels que ChatGPT, Khanmigo et Mindgrasp offrent des fonctionnalités intéressantes, ils ne sont fondamentalement pas conçus pour un déploiement institutionnel à grande échelle. La plupart ne sont pas intégrés au LMS, ne disposent pas de contrôles de gouvernance académique ou d'une prise en compte du contexte ancrée dans le contenu des cours.

Ce chapitre fournit une comparaison côte à côte entre LearnWise et les principaux outils d'IA à usage général ou axés sur le tutorat, afin que votre équipe puisse prendre une décision en toute confiance et en toute connaissance de cause.

Pourquoi Platform Fit est important

Choisir un tuteur en IA ne consiste pas à choisir le modèle le plus « intelligent », mais à choisir la plateforme qui :

• S'aligne sur votre écosystème LMS
• Respecte les flux de travail académiques
• Soutient le libre arbitre et la confidentialité des étudiants
• Offre des réponses en temps réel, adaptées au cours, et non des hallucinations liées aux données publiques

Lorsque les institutions déploient le mauvais outil :

• Désinscription massive des professeurs
• Les étudiants obtiennent des réponses contradictoires
• La gouvernance devient impossible
• La confidentialité et la conformité sont menacées

N'oubliez pas : si la plateforme ne prend pas en charge votre LMS ou ne vous permet pas de le contrôler rapidement, elle n'est pas conçue pour l'enseignement supérieur. Ci-dessous, une comparaison côte à côte :

Points saillants des principaux facteurs de différenciation

LMS natif ou adjacent au LMS

LearnWise est directement intégré à l'interface LMS : pas d'onglets, de connexions ou d'outils tiers supplémentaires. ChatGPT, Khanmigo et Mindgrasp obligent les étudiants à quitter leur flux de travail.

Gouvernance et adéquation des politiques

Seul LearnWise prend en charge la conformité aux politiques de l'établissement, l'audit rapide, l'inscription des étudiants et l'approbation du conseil académique.

Informations réelles sur les cours

LearnWise n'hallucine pas à partir des données ouvertes. Son tuteur d'IA est basé sur les supports de cours, les documents institutionnels et les rubriques que vous avez téléchargés.

Alignement des professeurs

Contrairement aux outils grand public, LearnWise fournit aux professeurs des données en temps réel, identifiant les lacunes en matière de connaissances dans le parcours d'apprentissage des étudiants et les points de difficulté afin d'optimiser le développement du matériel de cours.

Conclusion : l'IA de niveau institutionnel nécessite plus qu'un modèle

Les outils d'IA génériques peuvent répondre à des questions. Mais seul un plateforme pour l'enseignement supérieur peut :

• Attribuer différents rôles de manière éthique
• S'aligner sur les politiques et la pédagogie
• Réduire le risque institutionnel
• Élargir les programmes, les campus et les langues

LearnWise a été conçu spécifiquement pour les collèges et les universités : non pas comme un plugin de productivité, mais comme un moteur de support académique.

Chapitre 8 : Que demander aux fournisseurs avant de piloter un tuteur en IA

Le choix d'un tuteur en IA est une décision stratégique, pas seulement un choix de produit. Avec l'arrivée de dizaines de nouveaux fournisseurs dans le secteur de l'enseignement, les établissements ont besoin d'un cadre clair et cohérent pour séparer les allégations marketing de la réalité de la plateforme.

Ce chapitre propose une série de questions pratiques que votre équipe peut utiliser pour évaluer n'importe quelle plateforme de tutorat en IA et déterminer si elle est prête à être déployée en production dans un environnement universitaire.

Qu'il s'agisse de rédiger un appel d'offres, d'évaluer des projets pilotes ou de sélectionner des outils de présélection, cette liste de contrôle vous permettra de vous concentrer sur impact, intégrité et adéquation institutionnelle.

Intégration et adaptation de la plateforme

1. Le tuteur en IA s'intégre-t-il nativement à votre LMS (Canvas, Brightspace, Moodle) ?
   
   • Ou cela nécessite-t-il un changement d'onglet ou des extensions de navigateur ?
     
2. L'outil peut-il intégrer du contenu institutionnel (programmes, rubriques, vidéos) ?
   
   • Dans l'affirmative, quels formats ? Quels sont les protocoles de sécurité en place ?
     
3. La plateforme différencie-t-elle les rôles des utilisateurs (étudiant, professeur ou conseiller) ?
   
   • Existe-t-il des flux de travail spécifiques par rôle ?
     
4. Quel est le délai de déploiement ?
   
   • Demandez des exemples de délais de mise en œuvre et de support informatique requis.

Confidentialité, conformité et sécurité des données

5. La plateforme est-elle conforme à RGPD, FERPA, ISO 27001 ou SOC 2?
   
   • Demandez de la documentation.
     
6. Comment les interactions des étudiants sont-elles enregistrées, stockées ou anonymisées ?
   
   • Votre établissement peut-il accéder aux journaux à des fins d'audit ?
     
7. Des modèles ou des sous-processeurs tiers sont-ils utilisés ?
   
   • Où sont stockées les données ? Peux-tu le contrôler ?
     
8. Les étudiants peuvent-ils s'inscrire/se désinscrire ?
   
   • La plateforme prend-elle en charge le consentement par cours ou par utilisateur ?
     

Alignement pédagogique

9. Les professeurs peuvent-ils personnaliser le comportement de l'IA (par exemple, le ton, les modèles d'invite, les exemples) ?
10. L'IA prend-elle en charge le feedback aligné sur les rubriques et le tutorat en fonction du contexte du cours ?
11. Les professeurs peuvent-ils surveiller ou examiner les suggestions d'IA avant qu'elles n'atteignent les étudiants ?
12. Quelles sont les formations ou les modalités d'intégration proposées aux formateurs ?

Gouvernance et analyses

13. Pouvez-vous modifier, versionner et auditer les invites du système ?
14. Quels tableaux de bord sont disponibles pour les différents rôles ?

• Demandez à voir des exemples de réussite des étudiants, de T&L et de responsables informatiques.

15. Pouvez-vous exporter des données vers PowerBI, Tableau ou des plateformes de BI institutionnelles ?
16. La plateforme propose-t-elle des partenariats institutionnels ou des conseils de soutien ?

Preuves et évaluation

17. Existe-t-il des déploiements en direct dans l'enseignement supérieur aujourd'hui ?
18. Pouvez-vous parler à un client de référence qui l'utilise dans son LMS ?
19. Pouvez-vous demander l'accès au bac à sable pour les équipes pilotes ?
20. Le fournisseur fournit-il des critères de réussite du projet pilote ou des indicateurs de performance clés de base ?

Langage incluant les appels d'offres (pour vos équipes d'approvisionnement)

Si vous émettez une demande de propositions ou d'informations (RFP/RFI), incluez un libellé tel que :

• « La solution de tutorat basée sur l'IA doit fonctionner au sein de notre LMS (Canvas/Brightspace/Moodle) sans nécessiter l'exportation des données des étudiants vers des outils tiers. »
• « La préférence sera accordée aux plateformes qui prennent en charge la conformité au RGPD et à la FERPA, offrent une transparence rapide et proposent des tableaux de bord multirôles. »
• « Les solutions doivent prendre en charge l'ingestion de contenu provenant de sources institutionnelles et permettre aux administrateurs de contrôler l'étendue des connaissances et les autorisations des utilisateurs. »
• « Les fournisseurs doivent démontrer leur impact en termes de temps de feedback, de réduction du nombre de tickets de niveau 1 et de mesures d'aide à l'apprentissage dans les établissements d'enseignement supérieur. »

Choisissez un tuteur qui respecte votre écosystème

La qualité d'un tuteur en IA dépend des éléments suivants :

• Intégration
• Éthique
• Gouvernance
• Résultats

Si un fournisseur ne peut pas répondre à ces 20 questions ou hésite à fournir des preuves, il n'est peut-être pas prêt à affronter la rigueur de l'enseignement supérieur.

LearnWise est déjà déployé dans les universités du Royaume-Uni et de l'UE. Nous apprécions les évaluations approfondies et nous construisons notre plateforme en fonction des flux de travail, des politiques et des valeurs de nos partenaires institutionnels.

Réservez une visite guidée dès aujourd'hui → learnwise.ai/demo