Chapitre 1 : L’avenir de l’éducation à l’ère de l’IA et de la transformation numérique
1. L'avènement de la transformation numérique et de l'ère de l'intelligence artificielle
2. Innovation scolaire pour l'éducation de demain
3 orientations pour une éducation personnalisée basée sur le numérique

Chapitre 2 : Comprendre l'IA et les politiques d'éducation numérique
1. L'importance de l'éducation dans une société future en mutation
2. État actuel de l'intelligence artificielle et de l'éducation numérique au pays et à l'étranger
3. Préoccupations concernant le rôle des enseignants dans un environnement éducatif en mutation

Chapitre 3 : L’IA et la culture numérique pour tous
1 IA·Culture numérique
2 Activités d'intelligence artificielle et d'alphabétisation numérique par pays

Chapitre 4 : Culture numérique et intelligence artificielle pour l’éducation
1. Culture de l'intelligence artificielle
2. Maîtrise des algorithmes
3. Culture de la programmation
4. Culture des données
5. Culture éthique de l'IA

Chapitre 5 : Utiliser l'IA et le numérique en toute sécurité
1. Principes éthiques de l'IA
2. Responsabilités et obligations des systèmes d'IA

Chapitre 6 : IA et éthique numérique dans l’éducation
1. Comprendre les principes éthiques de l'IA dans l'éducation
2. Éthique de l'éducation à l'IA pour atteindre l'ODD 4

Chapitre 7 : Comprendre et pratiquer les technologies éducatives
1. Comprendre les technologies éducatives
2. Les technologies éducatives en pratique

Chapitre 8 : Comprendre et mettre en pratique l'enseignement de l'IA
1 Concepts et principes de l'IA
2. Comprendre et classifier l'enseignement de l'IA
3 cas d'études sur l'IA dans le domaine de l'éducation
4 considérations pour activer l'éducation à l'IA

Chapitre 9 : Intelligence artificielle générative et éducation
1 Concepts et principes de l'IA générative
2. L'utilisation de l'IA générative dans l'éducation
3 Problèmes et considérations liés à l'utilisation de l'IA générative
4. L’intelligence artificielle générative et l’orientation de l’éducation future

Chapitre 10 : Comprendre les manuels numériques d’IA
1 Manuel numérique d'IA pour une éducation personnalisée
2 caractéristiques clés des manuels numériques basés sur l'IA
3. Les manuels numériques basés sur l'IA et l'évolution du rôle des enseignants

Chapitre 11 : Comprendre les données d'entraînement
1. Enseignement, apprentissage et données d'apprentissage
2. Collecte des données d'apprentissage
3. Analyse et interprétation des données d'apprentissage

Chapitre 12 : Utilisation pratique des données d’apprentissage
1. Analyse des éléments d'évaluation sommative à l'aide de jamovi
2. Analyse des types de groupes de valeurs professionnelles à l'aide de l'ACV po
3. Analyse de l'efficacité des programmes éducatifs utilisant crimCV
4. Développement d'un modèle d'évaluation automatique utilisant des réponses descriptives

Chapitre 13 : L'avenir de l'IA et de l'éducation numérique
1. Évolution de l'éducation dans une société axée sur la technologie
2 L’émergence du métavers et la transformation des écoles du futur
3. L'éducation à l'ère du Big Data

Le chapitre 1 (Jeong Je-young), intitulé « L’IA ? L’avenir de l’éducation à l’ère de la transformation numérique », examine les défis auxquels est confronté l’enseignement scolaire et, à partir de ces constats, explore la transition d’un enseignement de masse à un enseignement personnalisé. Il présente également une vision de la manière dont l’IA et les technologies numériques peuvent façonner l’avenir de l’éducation.
Ce chapitre explore comment la technologie peut personnaliser les expériences d'apprentissage et améliorer l'accessibilité.
Le chapitre 2 (Cho Heon-guk) « Comprendre l'IA et la politique d'éducation numérique » examine les politiques et orientations éducatives mondiales liées à l'intelligence artificielle et aux capacités numériques, et examine diverses politiques et orientations mises en œuvre en Corée.
Nous examinerons et discuterons des changements qui émergeront dans le système éducatif de notre pays en fonction de cette tendance, ainsi que des rôles que les enseignants devront jouer en conséquence.

Le chapitre 3 (Kim Gap-su) « L’IA pour tous ? L’alphabétisation numérique » présente des exemples d’IA et d’alphabétisation numérique pour tous.
Partant du constat de la fracture numérique, la nécessité de cette fracture est expliquée du point de vue du grand public, des personnes âgées, des familles à faibles revenus, des agriculteurs et des pêcheurs, et l'accès, la compréhension et l'utilisation des compétences fondamentales en matière de littératie numérique et d'IA sont brièvement expliqués.
Voici un bref aperçu de la stratégie pour les États-Unis et les pays de l'UE.

Le chapitre 4 (Jeon Woo-cheon) « L’intelligence artificielle et la culture numérique dans l’éducation » présente l’IA et la culture numérique dans les écoles.
En résumé, les compétences en littératie requises dans les écoles étaient divisées en cinq domaines : la littératie en intelligence artificielle, la littératie en algorithmique, la littératie en programmation, la littératie en données et la littératie en éthique de l’intelligence artificielle.
Les thèmes et contenus essentiels de chaque compétence en littératie ont été présentés, et le niveau de contenu a été défini en fonction du niveau scolaire et du niveau de l'élève.

Le chapitre 5 (Park Bo-ram) « L’IA ? Utiliser la technologie numérique en toute sécurité » souligne l’importance d’une utilisation éthique de l’IA et des technologies numériques.
Nous nous concentrons d'abord sur les principes éthiques et explorons comment la technologie de l'IA peut avoir un impact positif sur les aspects éthiques, sociaux et culturels, notamment dans le domaine de l'éducation.
En outre, il soutient que la responsabilité et l'obligation de rendre compte des accidents pouvant découler de la technologie de l'IA doivent être envisagées sous un angle technique, juridique, éthique et social, et souligne l'importance d'établir des solutions claires à ces problèmes.

Le chapitre 6 (Park Bo-ram) « L’IA pour l’éducation ? Éthique numérique » se concentre sur l’utilisation éthique de l’IA dans l’éducation.
L'application de l'IA à l'éducation à l'ère numérique souligne l'importance des considérations éthiques telles que la protection des données, l'équité, la transparence et l'intérêt public.
Les principes éthiques de l'IA proposés par le ministère de l'Éducation en 2022 visent à mettre en œuvre une IA centrée sur l'humain, à respecter la dignité humaine et à réaliser fidèlement les valeurs éducatives.
L’objectif est de garantir que l’IA puisse avoir un impact positif dans le domaine de l’éducation, de servir de norme d’autorégulation pour aider les éducateurs à développer et à utiliser l’IA de manière éthique, et de promouvoir le débat social et la recherche universitaire sur l’utilisation sûre de l’IA dans l’éducation.

Le chapitre 7 (Jeong Young-sik), intitulé « Comprendre et mettre en pratique les technologies éducatives », présente le concept, l’histoire et les caractéristiques des technologies éducatives, de plus en plus utilisées dans le domaine de l’éducation à l’ère de la transformation numérique. Il examine également en détail des cas d’utilisation, classés en quatre catégories : services de contenu éducatif, services d’activités éducatives, services de soutien pédagogique et services de plateforme éducative.


Le chapitre 8 (Choi Sook-young), intitulé « Comprendre et mettre en pratique l’enseignement de l’IA », présente le concept d’IA, la classification de l’enseignement de l’IA et des exemples d’application. L’enseignement de l’IA est catégorisé en enseignement du contenu, enseignement des applications et enseignement de la convergence.
Nous examinerons les principaux thèmes de l'éducation à l'IA mise en œuvre dans les écoles primaires, les collèges et les lycées, tant au niveau national qu'international, les différentes formes sous lesquelles l'IA soutient l'enseignement et l'apprentissage, les éléments et les activités d'apprentissage de l'IA, ainsi que les formes d'éducation intégrant l'IA basées sur des outils d'apprentissage.
De plus, nous présentons des cas concrets d'éducation à l'IA en les classant selon leurs caractéristiques et en les divisant en plusieurs types.

Le chapitre 9 (Sukyoung Choi) « IA générative et éducation » présente les principes de l’IA générative, son utilisation dans l’éducation et les problèmes liés à son utilisation.
Nous examinons les domaines dans lesquels l'IA générative peut être utilisée dans l'éducation, notamment la conception de leçons, la création de contenu pédagogique, l'apprentissage axé sur l'apprenant, l'apprentissage personnalisé, le tutorat et le retour d'information, l'orientation professionnelle et le soutien aux enseignants.
Nous présentons également les enjeux et les considérations liés à l'utilisation de l'IA générative et discutons de l'orientation de l'IA générative et de l'éducation future.


Le chapitre 10 (Généalogie), intitulé « Comprendre les manuels numériques basés sur l’IA », explore les concepts et les caractéristiques de ces manuels, qui seront introduits à partir de 2025 afin de faciliter la transformation numérique et les systèmes d’apprentissage personnalisés dans les établissements scolaires. Il examine également les orientations de développement, les fonctions clés et le système de certification de ces manuels.
En outre, nous abordons l’évolution du rôle des entités éducatives dans le nouveau système de manuels numériques basé sur l’IA.

Le chapitre 11 (Ha Min-soo) « Comprendre les données d’apprentissage » couvre les types de données d’apprentissage générées dans les contextes éducatifs et le processus de collecte des données d’apprentissage par le biais d’enquêtes, d’activités d’évaluation et d’activités éducatives en classe.
De plus, nous apprenons à analyser statistiquement les données d'apprentissage collectées, en les divisant en statistiques de base et statistiques avancées.


Le chapitre 12 (Ha Min-soo) « Les données d’apprentissage en pratique » présente des exemples concrets d’analyse et d’utilisation des données d’apprentissage collectées par le biais d’évaluations pédagogiques, d’enquêtes et d’activités éducatives.
Comprendre comment les données d'apprentissage peuvent être utilisées efficacement grâce à des exemples pratiques d'utilisation des résultats d'évaluation sommative pour vérifier la validité des items, d'utilisation des données d'enquêtes sur les valeurs de carrière pour analyser les types de carrière des étudiants et d'utilisation des données longitudinales pour vérifier les trajectoires d'apprentissage des étudiants.


Le chapitre 13 (Park Hyu-yong) « L'IA ? L'avenir de l'éducation numérique » présente la nature de l'enseignement et de l'apprentissage futurs ainsi que la direction du changement dans l'éducation scolaire à l'ère de l'IA.
À cette fin, nous abordons les changements qui affectent l'enseignement scolaire dans une société axée sur la technologie, la nature changeante de l'apprentissage due à l'émergence du métavers, et l'évolution du rôle de l'éducation et des écoles à l'avenir.