100% en ligne, accès immédiat, à votre rythme.

Formation Tuteur Pédagogique IA

À qui s'adresse cette formation

Ingénieurs pédagogiques et concepteurs e-learning qui veulent bâtir des tuteurs intelligents.
Enseignants et formateurs qui souhaitent automatiser feedback et remédiation.
Développeurs edtech chargés de moteurs adaptatifs et de suivi de progression.
Responsables de plateformes de formation qui déploient des systèmes de tutorat à grande échelle.

Pratique courante de Python et notions d’intégration d’API de LLM.
Bases en sciences de l’apprentissage : objectifs, évaluation, progression.
Compréhension élémentaire des probabilités et de la modélisation des connaissances.

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

Concevoir un système de tutorat intelligent avec modèle apprenant et modèle pédagogique.
Implémenter un suivi de maîtrise des connaissances (Knowledge Tracing BKT et DKT).
Générer feedback et remédiation automatiques via LLM, en sécurité pédagogique.
Scaffolder les apprenants et ajuster dynamiquement la difficulté des activités.
Déployer et évaluer un tuteur IA sur une plateforme réelle.

Formation 100% en ligne, à votre rythme.

Module 1 — Architecture d’un ITS
Structurer les quatre modèles d’un tuteur intelligent : domaine, apprenant, pédagogique et interface. Situer le rôle de l’IA dans chaque composant.
Module 2 — Modèle apprenant et pédagogique
Représenter l’état de maîtrise et les prérequis d’apprentissage. Choisir des stratégies pédagogiques et décider de la prochaine activité.
Module 3 — Knowledge Tracing
Implémenter BKT puis DKT pour estimer la maîtrise par compétence. Évaluer la précision des prédictions sur des données réelles de réponse.
Module 4 — Feedback LLM et scaffolding
Concevoir des retours correctifs et des indices progressifs par LLM. Appliquer le scaffolding et le fading pour soutenir sans assister à outrance.
Module 5 — Adaptation dynamique
Ajuster difficulté et séquence selon la performance et les erreurs détectées. Gérer la maîtrise par objectifs et la remédiation ciblée.
Module 6 — Déploiement et évaluation
Intégrer le tuteur à une plateforme via API et suivre progression et engagement. Évaluer l’efficacité pédagogique et détecter les biais de feedback.

Cette formation manipule les outils suivants : Claude · ChatGPT · NotebookLM · Python.

Honnêteté radicale

Un diplôme d'ingénieur, ni un titre RNCP : cette formation produit des compétences vérifiées, pas un statut.
Une garantie d'emploi ni un salaire : nous formons, nous n'embauchons pas et ne plaçons pas.
Un mentorat individuel continu : le suivi couvre l'évaluation des acquis à 30 et 90 jours.
Des crédits d'accès aux modèles propriétaires : vous utilisez vos propres clés.
Un raccourci sans pratique : comptez 4 à 6 heures par semaine.

Remboursement intégral sous 14 jours si la formation ne correspond pas à sa description.

Quels sont les prérequis ?

Aucun prérequis technique — la formation débute au niveau débutant.

La formation donne-t-elle lieu à une attestation ?

Oui : une attestation de fin de formation Cabinet MARA, vérifiable en ligne, accompagnée d'un badge numérique.

Quel est le format ?

100% en ligne avec accès illimité, à votre rythme.

Puis-je payer en plusieurs fois ?

Paiement unique par formation (490 €). Pour les packs, contactez-nous.

Accès immédiat après paiement sécurisé Stripe. Prix unique 490 €.