AI for Education Foundations
Certification validant la maîtrise des fondamentaux de l'IA appliquée à l'éducation : conception pédagogique augmentée, évaluation assistée, personnalisation des apprentissages et éthique.
Compétences clés
- ✓Concevoir des parcours pédagogiques intégrant des outils d'IA générative
- ✓Évaluer et sélectionner des solutions d'IA adaptées aux contextes éducatifs
- ✓Implémenter des systèmes de personnalisation des apprentissages
- ✓Garantir une utilisation éthique et responsable de l'IA en formation
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Ingénieurs pédagogiques et concepteurs e-learning
- →Enseignants et formateurs du supérieur ou professionnel
- →Responsables formation et Digital Learning Managers
- →Consultants EdTech et innovation pédagogique
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en formation : privilégiez d'abord une formation en ingénierie pédagogique classique.
- →Data scientists cherchant à développer des algorithmes d'IA : orientez-vous vers AI Engineering Specialist (PROVA-AIE-701).
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement sécurisé, vérification d'identité obligatoire le jour de l'examen.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Ingénierie pédagogique augmentée
Intégrer l'IA générative et les LLM dans la conception de contenus et scénarios d'apprentissage.
Personnalisation adaptative
Déployer des systèmes d'adaptive learning basés sur l'analyse prédictive des parcours apprenants.
Évaluation intelligente
Automatiser l'évaluation formative et diagnostique avec des algorithmes de correction et feedback.
Éthique et conformité RGPD
Garantir la transparence algorithmique et la protection des données éducatives sensibles.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux de l'IA en éducation
Introduction aux technologies d'IA : Machine Learning supervisé et non supervisé, Natural Language Processing, Large Language Models (architecture transformer). Historique des EIAH et systèmes tutoriels intelligents. Taxonomie des applications éducatives : génération de contenus, tuteurs virtuels, évaluation automatisée, recommandation. Limites cognitives de l'IA : hallucinations, biais de confirmation, absence de théorie de l'esprit. Enjeux de l'IA générative pour l'intégrité académique.
Ingénierie pédagogique augmentée par l'IA
Prompt engineering pour la pédagogie : techniques de few-shot learning, chain-of-thought, persona design. Génération de contenus pédagogiques avec GPT-4, Claude, Gemini : syllabus, objectifs Bloom, exercices différenciés. Création de chatbots tutoriels conversationnels avec Voiceflow, Botpress. Scénarisation d'activités interactives avec H5P et IA. Génération d'évaluations formatives et diagnostiques. Outils de synthèse vocale (Eleven Labs, Azure Speech) et vidéo (Synthesia, HeyGen). Limites pédagogiques : risque de standardisation, perte de créativité.
Personnalisation et adaptive learning
Principes des systèmes adaptatifs : modélisation de l'apprenant (overlay, perturbation, constraint-based), espaces de connaissances. Algorithmes de recommandation : filtrage collaboratif, content-based, hybride. Item Response Theory (IRT) et Computerized Adaptive Testing. Knowledge Tracing : Bayesian Knowledge Tracing, Deep Knowledge Tracing. Plateformes d'adaptive learning : Knewton, Smart Sparrow, Area9 Rhapsode. Learning analytics et Educational Data Mining : xAPI, Learning Record Store, dashboards prédictifs. Modèles prédictifs de décrochage et d'échec.
Éthique, gouvernance et conformité
RGPD appliqué aux données éducatives : base légale, minimisation, droit à l'effacement, portabilité. Recommandations CNIL pour l'EdTech. Biais algorithmiques : biais de sélection, de confirmation, de représentation. Équité et justice algorithmique (fairness metrics). Explicabilité des décisions IA (XAI) : LIME, SHAP. Charte éthique UNESCO sur l'IA. Accessibilité numérique (WCAG, RGAA). Souveraineté numérique et hébergement des données. Transparence algorithmique et consentement éclairé. Rôle de l'humain dans la boucle (human-in-the-loop).
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 380€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 495€ HT
Questions fréquentes
Cette certification nécessite-t-elle des compétences en programmation ?
Non. L'examen se concentre sur l'usage pédagogique de l'IA, la sélection d'outils et l'ingénierie de formation. Aucune ligne de code n'est requise, mais une compréhension conceptuelle des algorithmes est évaluée.
Quels outils d'IA sont couverts dans la certification ?
ChatGPT, Claude, Gemini pour la génération de contenus, des plateformes d'adaptive learning (Knewton, Area9), des outils d'évaluation automatisée (Gradescope, Turnitin Feedback Studio), et des frameworks d'analytics (xAPI, Learning Locker).
Cette certification remplace-t-elle une formation en IA technique ?
Non. Elle valide l'application pédagogique de l'IA, pas le développement d'algorithmes. Pour une expertise technique, consultez nos certifications AI Engineering ou Machine Learning Operations.
La certification aborde-t-elle les enjeux légaux du RGPD ?
Oui, 20% du référentiel porte sur la conformité RGPD, la protection des données apprenants, les obligations de transparence algorithmique et les recommandations CNIL pour l'EdTech.
Quel est le profil type des candidats certifiés ?
60% sont ingénieurs pédagogiques ou responsables formation, 25% enseignants du supérieur ou formateurs indépendants, 15% consultants EdTech. L'âge moyen est 38 ans avec 8 ans d'expérience en formation.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de structurer mes connaissances sur l'IA en formation. Les cas pratiques sont concrets et directement applicables à mes projets e-learning. Le volet éthique est particulièrement bien traité. »
« Enfin une certification européenne qui prend au sérieux le RGPD et la souveraineté des données ! Le référentiel est exigeant mais cohérent avec les enjeux réels de l'EdTech. Je recommande vivement. »
« J'accompagne des organismes de formation dans leur transformation IA. PROVA AI for Education m'a donné la crédibilité technique nécessaire face à mes clients. Le rapport PROVA DNA est un vrai plus commercial. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à certaines certifications EdTech américaines, avec un ancrage européen renforcé sur le RGPD et la souveraineté des données.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.