Renforcement des capacités dans un environnement des TIC en pleine évolution  2018
Remerciements
Table des matières
Introduction
     L'ensemble des compétences numériques: qu'est-ce qui est nécessaire?
     Renforcement des capacités pour le développement de l'IoT
     Solutions numériques pour l'apprentissage à distance
     L'éducation à l'avenir: l'apprentissage intelligent
     Concevoir des programmes efficaces de renforcement des capacités
L'enseignement à l'ère du numérique: points de vue tirés d'expériences personnelles
     Introduction
     L'éducation à l'ère numérique
     S'adapter à un environnement qui change: une étude de cas
     Leçons clés
     Défis et opportunités à venir
Tendances et technologies émergentes dans le domaine des TIC et défis en matière de renforcement des capacités
     Introduction
     Compétences numériques pour les technologies émergentes
     Nouvelles tendances et nouveaux défis émergents dans le domaine des TIC pour le renforcement des capacités
     Conclusions
Initiatives de renforcement des capacités relatives à l'IoT dans les pays en développement: enseignements tirés et marche à suivre
     Introduction
     L'IoT et son développement
     Activités de formation sur l'IoT de courte durée et sur place
     Formation de première génération: WSN et protocoles courte distance
     Deuxième génération: matériel et logiciels à code source ouvert
     Troisième génération: mise au point rapide de prototypes et analyse de données
     Enseignements tirés
     Besoins de formation identifiés et solutions proposées
     Formation à long terme au Centre africain d'excellence pour l'Internet des objets (ACEIoT) au Rwanda
     Doctorats et masters proposés à ACEIoT
     Exemples réels d'application de l'IoT
     Conclusion et étapes suivantes
Renforcement des capacités des enseignants auxiliaires en ligne: recherche des interventions les plus appropriées pour un enseignement en ligne efficace
     Introduction
     Examen des publications existantes
     Méthodologie
     Principales conclusions
     Discussion
     Conclusion
Pratiques émergentes en matière d'apprentissage intelligent dans diverses communautés culturelles: une analyse globale
     Introduction
     Enoncé du problème
     Examen des publications existantes
     Méthodologie et exemples
     Apprentissage intelligent aux Emirats arabes unis
     Apprentissage intelligent en Catalogne, Espagne: utilisation de l'apprentissage mobile personnalisé
     Apprentissage intelligent au Pérou: bâtir une communauté d'experts binationale
     Exemple du Rwanda, Afrique: Plate-forme de modélisation et de visualisation des données
     Apprentissage intelligent en Malaisie: l'expérience tirée d'universités sélectionnées
     Implications et conclusions
Auteurs
Tableau 1.1: Modules d'études de cas, organisation et outils numériques
Tableau 1.2: Technologies utilisées pour enseigner le module et objectifs
Tableau 3.1: Activités de formation organisées par le CIPT depuis 2010
Tableau 4.1: Problèmes pratiques liés à la technologie, au contenu et aux connaissances pédagogiques
Tableau 4.2: Combiner les connaissances du contenu pédagogique, du contenu technologique au savoir techno-pédagogique
Tableau 4.3: Préférences quant à l'approche d'un modèle de perfectionnement professionnel
Tableau 4.4: Préférences en matière de contenus général, spécifique et de méthodes d'évaluation d'un modèle de développement professionnel
Tableau 4.5: Données démographiques sur les enseignants auxiliaires en ligne
Tableau 4.6: Participation préalable à un programme de perfectionnement professionnel pour l'enseignement en ligne
Tableau 5.1: Comparaison des environnements numériques communs et des environnements d’apprentissage intelligents
Figure 2.1: Taux de pénétration du large bande mobile et fixe en 2017
Figure 2.2: Calendrier des technologies mobiles 3GPP
Figure 2.3: Strates de service et de transport des réseaux NGN
Figure 2.4: Ecosystème de l'informatique en nuage
Figure 2.5: Les différentes dimensions de l'Internet des objets (IoT)
Figure 2.6: Utilisation de l'IA pour l'évaluation de la QoE basée sur la QoS mesurée
Figure 3.1: Sites des activités de formation IoT organisées par le CIPT
Figure 5.1: Divers parcours d'apprentissage intelligent
Figure 5.2: Résumé des points de jeu d'un apprenant sur le campus intelligent de l'Université HBMSU
Figure 5.3: Résumé des activités de ludification sur le campus intelligent de l'Université HBMSU
Figure 5.4: Créations numériques d'enseignants en formation utilisant la réalité augmentée
Figure 5.5: Créations numériques d'enseignants en formation utilisant des outils de narration mobiles et des codes QR
Figure 5.6: Le deuxième voyage d'étude au centre de données de Bogota-Colombie
Figure 5.7: Architecture du système Inmarsat Cadre de solutions intelligentes – Ecosystème IoT
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