vendredi 7 juin 2024

Joshua Cohen The Netanyahu

 Joshua Cohen The Netanyahu


« En ce monde rien n'est certain à part la mort, les impôts et la date de rendu de vos devoirs »

Marc Twain ou Benjamin Franklin


« Les goys crois au verbe fait chair et les juifs crois en la chair faite verbe »

Joshua COHEN The Netanyahu


« Si vous n'élimine pas la diaspora, la diaspora vous éliminera » 

V. Zéev Jabotinsky discours du 9 avril 1938


« La misérable attitude pompeusement appeler antisémitisme et qui ressemble plus à la crasse Ry cognitive »

Joshua COHEN the Netanyahu

Immigration, ce n'est pas la "faute de l'UE". Pas plus que l'absence de consolidation fiscale.



C'est exact car c'est factuel, ni notre dette ni notre déficit, ni notre dépense publique ni notre dépense sociale ne nous ont été imposés par l'UE.
C'est même le contraire. Depuis le début de l'UE nous ne respectons pas nos engagements dans ce domaine.
S'agissant de l'immigration, c'est aussi tout à fait exact.
L'immigration n'est pas un phénomène mécanique, c'est un phénomène humain.
À frontières ouvertes, si l'État providence est réservé et limité aux citoyens Français et si, même pour eux, il est dimensionné pour ne pas désinciter le travail, une grande partie des immigrés vont ailleurs. Ceci s'applique aux trois branches de l'immigration : le regroupement familial et les aides sociales, l'aide médicale gratuite et le tourisme médical, les étudiants vrais ou faux mais sans frais d'inscription au niveau du coût.
Reste alors l'immigration illégale (qui, je le répète sera plus faible si on supprime l'argent public qui la subventionne y compris l'argent donné aux ONG): personne ne peut empêcher la France de déclencher un moratoire de maitrise des frontières. Notamment avec des outils comme un référendum. Car les motifs d'un tel référendum sont explicites, nous avons perdu la maitrise:
- de la situation administrative (entrées et sorties réelles)
- de la situation sécuritaire (OQTF, terrorisme)
- de la situation sanitaire
- des trafics en tous genres (drogues, activités économiques non déclarées, armes, trafics d'organes, placements immobiliers)
- de l'influence étrangère de pays ayant de nombreux ressortissants en France.
Il y a une forme d'urgence.

mercredi 5 juin 2024

Making a power point presentation with AI

 https://www.youtube.com/watch?v=uLJcgBOYqns

mardi 4 juin 2024

Relaible Virus testing at home: Covid-19, flu, RSV

 https://altruan.fr/collections/plumes-de-pcr?shpxid=22fe1fd8-4b8f-401f-a433-fbc00fa6bff9

https://altruan.fr/collections/plumes-de-pcr/products/pluslife-mini-dock-dock-poc-nat-test-dispositif-v-575

https://www.google.com/search?q=POC-NAT+meaning&sca_esv=d66eeba216212f8b&sxsrf=ADLYWILfrtr4zVEQf_Sgem8m7yqWdecipA%3A1717510597826&ei=xSFfZqjhMbKKxc8PluS16A8&ved=0ahUKEwjo19LIkcKGAxUyRfEDHRZyDf0Q4dUDCBA&uact=5&oq=POC-NAT+meaning&gs_lp=Egxnd3Mtd2l6LXNlcnAiD1BPQy1OQVQgbWVhbmluZzIIEAAYFhgeGA9IzyZQswhYmCNwAXgAkAEAmAG9AaAB5weqAQMzLjW4AQPIAQD4AQGYAgmgAv0HwgIJEAAYsAMYBxgewgIHEAAYsAMYHsICCRAAGLADGAoYHsICBBAAGB7CAgYQABgWGB7CAggQABiABBiiBMICBhAAGA0YHsICCBAAGAoYDRgewgIIEAAYogQYiQWYAwCIBgGQBgqSBwM0LjWgB48Z&sclient=gws-wiz-serp 

dimanche 2 juin 2024

Customised teaching: the revolution of efficiency

 Pouvez-vous expliquer plus précisément : 1/Les tests d'analyse probabiliste pour identifier les schémas d'apprentissage ? 2/ Comment connecter probabilités et IA à chaque étape ?


Approfondissons les spécificités de l'utilisation de l'analyse de probabilité et de l'intégration de l'IA dans les pratiques éducatives pour les étudiants handicapés.


1. Tests d'analyse de probabilité pour identifier les modèles d'apprentissage

Pour identifier les modèles d'apprentissage à l'aide de l'analyse de probabilité, nous pouvons utiliser plusieurs techniques statistiques et d'apprentissage automatique. Voici un aperçu plus détaillé de certains des tests et méthodes :


A. Collecte et prétraitement des données

Sources de données : collectez des données provenant de diverses sources telles que les performances des élèves dans les devoirs, les quiz, les tests standardisés, les activités en classe et même les observations comportementales.

Nettoyage des données : assurez-vous que les données sont propres et prétraitées, en corrigeant les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et en garantissant la cohérence.

B. Statistiques descriptives

Moyenne et médiane : calculez les mesures de performance moyennes pour comprendre la tendance centrale.

Écart type et variance : mesurez la dispersion pour comprendre la variabilité des performances des élèves.

C. Analyse de corrélation

Corrélation Pearson/Spearman : identifiez les relations entre différentes variables, telles que la corrélation entre les habitudes d'étude et les résultats des tests.

D. Modèles probabilistes

Réseaux bayésiens : modélisez les relations probabilistes entre divers facteurs affectant l'apprentissage (par exemple, le temps consacré aux devoirs, l'assiduité, la participation).

Modèles de Markov cachés (HMM) : analysez des séquences d'activités d'apprentissage pour identifier des modèles au fil du temps, tels que la progression ou la régression des compétences.

E. Modélisation prédictive

Régression logistique : prédisez la probabilité qu'un élève atteigne un certain niveau de performance en fonction des caractéristiques d'entrée (par exemple, les scores précédents, le temps passé sur les tâches).

Arbres de décision/forêts aléatoires : identifiez les facteurs qui prédisent le plus fortement le succès ou l'échec dans des domaines spécifiques.

F. Techniques de regroupement

Clustering K-Means : regroupez les étudiants en groupes en fonction de modèles et de caractéristiques d'apprentissage, en identifiant les traits communs parmi les étudiants très performants ou en difficulté.

Clustering hiérarchique : créez une hiérarchie de clusters pour explorer différents niveaux de granularité des modèles.

2. Connecter les probabilités et l'IA à chaque étape

L'intégration des probabilités et de l'IA dans les dispositifs pédagogiques implique de tirer parti des technologies d'IA pour traiter les données, faire des prédictions et personnaliser les expériences d'apprentissage. Voici comment l’IA peut être intégrée à chaque étape :


A. Collecte et analyse des données

Collecte de données automatisée : utilisez des outils basés sur l'IA (par exemple, des systèmes de gestion de l'apprentissage) pour collecter et enregistrer des données provenant de diverses interactions et évaluations des étudiants.

Traitement du langage naturel (NLP) : analysez les données textuelles des essais, des commentaires et des communications des étudiants pour en extraire des informations significatives.

B. Reconnaissance de formes

Algorithmes d'apprentissage automatique : appliquez des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé pour détecter des modèles et des corrélations dans les données.

Deep Learning : utilisez les réseaux de neurones pour identifier des modèles complexes et non linéaires dans de grands ensembles de données.

C. Analyse prédictive

Modèles prédictifs : développer et former des modèles pour prévoir les performances des étudiants et identifier les étudiants à risque. Par exemple:

Machines à vecteurs de support (SVM) : classez les étudiants en fonction de leur probabilité de réussite ou de leur besoin d'intervention.

Machines d’amplification de gradient (GBM) : améliorez la précision des prédictions en combinant plusieurs prédicteurs faibles.

D. Plans d'apprentissage personnalisés

Apprentissage par renforcement : mettez en œuvre des systèmes d'IA qui ajustent de manière adaptative les parcours d'apprentissage en fonction des réponses et des performances des étudiants, en optimisant les probabilités de réussite individuelles.

Plateformes d'apprentissage adaptatives : utilisez des plates-formes basées sur l'IA qui personnalisent la diffusion de contenu en fonction des modèles probabilistes des modèles d'apprentissage des étudiants.

E. Rétroaction et intervention en temps réel

Systèmes de tutorat intelligents (ITS) : fournissent des commentaires et un soutien personnalisés en temps réel aux étudiants, guidés par des prédictions probabilistes de leurs besoins.

Chatbots et assistants virtuels : utilisez des chatbots basés sur l'IA pour offrir une assistance et des ressources immédiates basées sur les requêtes des étudiants et l'historique des interactions.

F. Amélioration continue

Analyses basées sur l'IA : surveillez et analysez en continu les données éducatives pour affiner les modèles et les interventions, en garantissant qu'ils restent efficaces et pertinents.

Tests A/B : mettez en œuvre des tests A/B de différentes méthodes et interventions pédagogiques, en utilisant une analyse probabiliste pour déterminer les approches les plus efficaces.

G. Développement professionnel

Recommandations d'IA : fournissez aux enseignants des informations et des recommandations générées par l'IA sur les meilleures pratiques basées sur les données des élèves et les modèles d'apprentissage.

Réalité virtuelle (VR) et simulations : utilisez des simulations VR basées sur l'IA pour la formation des enseignants, en les aidant à expérimenter et à réagir à divers scénarios en classe.

En intégrant l'IA et l'analyse probabiliste dans le processus éducatif, les écoles peuvent créer un environnement d'apprentissage dynamique, réactif et hautement personnalisé qui soutient mieux les élèves handicapés.

 
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