L’apprentissage virtuel passerait au niveau supérieur si le métavers pouvait prédire et anticiper les actions et les comportements des étudiants.
Un métavers prédictif est un concept hypothétique qui fait référence à une forme avancée d’un monde virtuel alimenté par des algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique. Dans ce scénario, le métavers serait capable de prédire et d’anticiper les actions et les comportements de ses utilisateurs. Il s’agit essentiellement de faire passer l’apprentissage virtuel au niveau supérieur.
Ce concept de métavers prédictif repose sur l’idée qu’à mesure que les mondes virtuels deviennent plus sophistiqués et réalistes, ils deviendront également plus intelligents et capables d’analyser les données en temps réel. Le métavers prédictif utiliserait ces données pour comprendre les préférences, les comportements et les intentions de ses utilisateurs, puis fournirait des recommandations personnalisées, des prédictions et un retour d’information basés sur cette compréhension.
Par exemple, dans un métavers prédictif, un algorithme d’IA pourrait prédire le comportement des utilisateurs sur un marché virtuel, comme ce qu’ils sont susceptibles d’acheter, quand ils sont susceptibles de l’acheter et combien ils sont prêts à payer. Ces informations pourraient alors être utilisées pour optimiser la place de marché, améliorer l’expérience de l’utilisateur et augmenter les ventes.
Bien que le concept de métavers prédictif soit encore largement théorique, certains experts estiment qu’il pourrait représenter la prochaine étape des mondes virtuels, offrant des niveaux de personnalisation et d’interactivité sans précédent.
Qu’est-ce que cela signifie pour l’éducation ?
Si le métavers prédictif peut être utilisé pour prédire les habitudes d’achat des consommateurs, il peut également fournir un apprentissage guidé aux étudiants de diverses manières :
Apprentissage personnalisé : L’IA peut analyser le style d’apprentissage d’un élève et créer un programme personnalisé basé sur ses forces et ses faiblesses.
Évaluations adaptatives : L’IA peut créer des évaluations adaptatives qui ajustent la difficulté des questions en fonction des performances de l’élève, ce qui garantit que l’élève est mis au défi sans être submergé.
Systèmes de tutorat intelligents : Les systèmes de tutorat alimentés par l’IA peuvent fournir aux élèves un retour d’information et des conseils immédiats, les aidant ainsi à comprendre les concepts et à maîtriser les compétences plus rapidement.
Assistants virtuels : Les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent répondre aux questions des étudiants et leur fournir une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ce qui leur permet d’apprendre à leur propre rythme et selon leur propre emploi du temps.
Apprentissage des langues : Les outils d’apprentissage des langues alimentés par l’IA peuvent fournir aux étudiants un retour d’information en temps réel sur leur prononciation et leur grammaire, ce qui leur permet d’améliorer plus rapidement leurs compétences linguistiques.
Ces dernières années, le nombre d’enfants scolarisés à domicile a également augmenté. Au Royaume-Uni, une étude menée par l’Association of Directors of Children Services (ADCS) révèle une augmentation de 34 % du nombre d’enfants scolarisés à domicile dans ce pays. Les États-Unis sont en tête dans ce domaine : une étude réalisée par le National Home Education Research Institute (NHERI) montre que le pourcentage d’enfants scolarisés à domicile a presque triplé depuis le milieu de l’année 2019 et que, depuis la pandémie, ce chiffre augmente d’année en année.
De nombreux facteurs influent sur cette évolution : Les cultures et croyances familiales peuvent ne pas s’aligner sur la culture et les croyances de l’école, de sorte que les parents/soignants estiment que leur enfant doit être instruit à la maison. Mais il existe un autre facteur important : De nombreux parents estiment que leur enfant apprend mieux et est plus impliqué lorsqu’il apprend à la maison. Les éducateurs et autres créateurs de contenu ont donc une occasion formidable de collaborer et d’utiliser le monde virtuel pour éduquer les enfants d’une manière beaucoup plus personnalisée et créative, sans les limites d’une salle de classe et d’un programme stagnant.
En fin de compte, l’IA peut fournir un apprentissage guidé en tirant parti de sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à les adapter aux besoins individuels des élèves, ce qui rend l’apprentissage plus efficace, plus efficient et, surtout, plus pertinent. Cela peut à son tour transformer le système éducatif et fournir un complément ou une alternative intéressante aux programmes scolaires existants.
En raison des progrès exponentiels réalisés dans le domaine de la technologie, je pense que nous allons assister à des changements considérables et passionnants dans la manière dont les connaissances sont enseignées et consommées – une révolution dans le domaine de l’éducation.
