La session a été ouverte par Sune Kjærgård, responsable du développement chez UNIwise, suivi de Harald Øverby, vice-recteur chargé de la recherche, de l’apprentissage et de l’impact à la BI Norwegian Business School. Il nous a présenté la « difficulté » rencontrée par la BI, qui doit fournir des commentaires de qualité constante pour 160 000 examens par an, conformément au concept norvégien de justification des notes, et nous a expliqué comment ils espéraient que l’IA générative (GenAI) pourrait contribuer à améliorer la qualité et la rapidité de ce processus.
Fawad Gul, d’AWS, a ensuite pris la parole pour nous présenter en détail les outils GenAI qu’ils proposent, ainsi que des exemples de ce que d’autres entreprises ont réalisé grâce à eux.
Les équipes ont ensuite commencé à réfléchir aux solutions qu’elles pourraient développer. Certaines équipes avaient une idée claire dès le début du hackathon, tandis que d’autres ont passé plus de temps à explorer les capacités de la GenAI et la manière dont elle pourrait s’appliquer à l’évaluation numérique. De nombreuses discussions constructives ont eu lieu autour des coûts, de la viabilité et des questions éthiques liées à l’utilisation de l’IA dans l’évaluation.
Les équipes se sont ensuite mises au travail sur leurs solutions, en connectant WISEflow à AWS Bedrock, et en utilisant des bases de connaissances pour la génération augmentée par la recherche (RAG) afin de doter un modèle de langage de grande capacité (LLM) polyvalent de connaissances sur le contexte dans lequel il est utilisé. De nombreux participants ont travaillé jusque tard dans la nuit, et nous avons terminé la journée par un dîner tardif au bureau d’Aarhus.
La journée suivante a été consacrée à la préparation des présentations de l’après-midi, consistant à assembler les différents éléments pour aboutir à un prototype fonctionnel, ainsi qu’à la préparation de la présentation du dossier commercial.
Lors des présentations, nous avons découvert cinq concepts remarquables explorant différentes opportunités offertes par l’IA générative, les solutions étant évaluées à la fois sur le plan qualitatif et quantitatif.
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Deux solutions se sont démarquées, et le choix du gagnant a été très serré, mais l’équipe victorieuse – dirigée par le chef d’équipe Christian Weis et l’architecte de solutions Ester Quante – a présenté un prototype fonctionnel capable d’aider l’évaluateur à fournir un retour d’information sur un examen, en se basant sur les exigences de format du cours et les directives d’évaluation, tout en conservant une intervention humaine pour garantir la qualité et l’exactitude du retour d’information.
Une mention honorable a été décernée au groupe dirigé par le chef d'équipe Jonas Tranberg et l'architecte de solutions Marc Jørgensen, qui a présenté un prototype fonctionnel utilisant une IA générative dotée de capacités de vision pour identifier d'éventuelles tricheries lors d'examens surveillés à distance.
« C’est toujours impressionnant de voir tout ce qu’une équipe de développement peut accomplir en un peu plus de 24 heures ! Je pense que nous avons découvert d’excellents concepts et tiré de très bons enseignements de ce hackathon, et nous renouvellerons certainement l’expérience à l’avenir. »
« L’ambiance, l’effervescence et l’atmosphère qui ont régné lors de ce hackathon organisé en collaboration avec nos clients et notre fournisseur ont vraiment illuminé ma journée. Ajoutez à cela l’inspiration, les idées fantastiques et les prototypes – ainsi que l’esprit d’équipe et de collaboration dont tout le monde a fait preuve – et le résultat ne pouvait être qu’un immense succès, témoignant de l’ingéniosité de tous nos collègues d’UNIwise.
QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES
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Les étudiants bénéficient d’une interface d’examen plus intuitive et cohérente, d’un meilleur accès aux ressources et aux commentaires, ainsi que d’une configuration technique stable pour les examens à distance et sur site. Cela contribue à réduire le stress et à améliorer la clarté tout au long du processus d’évaluation.
WISEflow prend en charge l’ensemble du cycle de vie des examens, de la création à la notation, tout en offrant une sécurité robuste pour les environnements d’examen surveillés sur site. Les intégrations et les flux de travail sécurisés garantissent que tant les étudiants que le personnel peuvent faire confiance à la plateforme lors d’évaluations à enjeux élevés.
Originality prend en charge un large éventail de formats de fichiers, une détection avancée de la similarité sémantique et des protocoles de test robustes. Il comprend également une feuille de route prospective en matière d'IA, garantissant que le système reste prêt pour l'avenir et en phase avec l'évolution des besoins en matière d'intégrité académique.
Originality utilise l’analyse de similarité sémantique pour détecter des correspondances textuelles plus profondes, au-delà de la simple comparaison de mots, offrant ainsi une mesure plus fiable de l’originalité. Associé à un flux de travail sécurisé et intégré, cet outil renforce l’équité, la transparence et la qualité de l’évaluation académique.