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Détails de la formation ITIAIP

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Formation Initiale

Master

Innovation Technologique et Intelligence Artificielle pour l'Ingénierie Pédagogique.

Objectifs de la formation

L’objectif principal du Master en Innovation Technologique et Intelligence Artificielle pour l’Ingénierie Pédagogique est de former des professionnels capables de concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions technologiques et intelligentes pour améliorer l’enseignement des mathématiques, tout en intégrant les dernières avancées en matière d’Intelligence Artificielle (IA). Ce programme vise à allier expertise technique, pédagogie innovante et réflexion sur l’impact des technologies sur l’éducation.

Les objectifs de la formation sont l’acquisition des compétences fondamentales, méthodes et savoir-faire techniques représentatifs des différentes tâches de la discipline informatique. Les compétences visées sont :

Analyse, modélisation d’un problème, conception et mise en œuvre d’une solution informatique adaptée en choisissant des outils adéquats.

Développer des compétences en IA pour l’éducation.

Appliquer les technologies au domaine éducatif.

Former des experts dans la gestion de projets technologiques en éducation.

Promouvoir une approche éthique et responsable de l’utilisation de l’IA dans l’éducation.

Stimuler la recherche et l'innovation dans l'éducation mathématique.

Préparer les étudiants à des carrières dans des secteurs variés.

Compétences à acquérir

Compétences techniques en Intelligence Artificielle (IA)

Compétences pédagogiques et didactiques

Compétences en gestion de projets technologiques

Compétences en analyse et traitement des données éducatives

Compétences en recherche et développement dans le domaine de l’éducation

S'ouvrir sur l'environnement physique e social

Pré-candidature en ligne

S'inscrire
Conditions d’accès

Le master Ingénierie de développement informatique est une formation professionnelle qui s’adresse à un public de diplôme de niveau Bac+3 (Licence ou équivalent) dans l’un des domaines suivants :

Informatique, Sciences et Technologies (par exemple, Licence en Informatique, Licenceen éducation, Sciences des données, etc.)

Mathématiques (Licence en Mathématiques ou dans un domaine lié aux sciences exactes).

Pédagogie (Licence en Sciences de l’Éducation, Pédagogie, etc.).

Ingénierie, avec des compétences en programmation ou en analyse de données

Les candidats issus d’autres disciplines peuvent être admis sous réserve de la validation de leur parcours académique et de leurs compétences techniques, notamment en programmation ou en mathématiques.

Effectifs prévus

1ère promotion : Année universitaire …….2025/2026….. : ……30…

2ème promotion : Année universitaire ……2026/2027…….. : …50…

3ème promotion : Année universitaire ……2027/2028…….. : …50…

Modalités de sélection

Etude de dossier : dossier académique du candidat et, si applicable, son expérience professionnelle.

Entretien oral.

Modules du master

Optimisation combinatoire

Analyse numérique

Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

JAVA

Programmation et Algorithmes pour l’Éducation (Python)

Langues Étrangères (Français/Anglais)

Soft Skills

Analyse et Traitement des Données Éducatives (big data)

Éthique et Responsabilité dans l'Utilisation de l'IA pour l’Éducation

Framework Java EE : Spring, Hibernate, ...

Culture and Art skills

Intelligence Artificielle et Modélisation Cognitive

UML et Génie logiciel

Didactique des Mathématiques et Innovations Pédagogiques

Logique mathématique et calcul de propositions

Administration Bases de Données

Culture digitale

Apprentissage Profond et Réseaux de Neurones

Design Thinking et Innovation pour l’Éducation Mathématique

Projet de fin d'études

Coordonnateur pédagogique de la filière

PR. Abdellatif Lasbahani – ESEF, Université Sultan Moulay Slimane

Email : Abbdellatif.lasbahani@gmail.com