Création d'une plateforme d'apprentissage en ligne améliorée par IA avec LLaMA et Google Classroom

Construire une plateforme d'apprentissage en ligne améliorée par l'IA avec LLaMA 3.2 et 3.1, et intégration de Google Classroom

Bienvenue dans ce guide complet sur la création d'une plateforme d'apprentissage en ligne alimentée par l'IA ! Dans ce tutoriel, nous allons nous concentrer sur l'utilisation des modèles avancés d'IA LLaMA 3.2 Vision et LLaMA 3.1 en parallèle avec l'intégration de Google Classroom. Vous apprendrez à créer un système automatisé qui traite des images, génère des explications, crée des quiz et gère des cours sans effort.

Pourquoi intégrer l'IA dans l'éducation ?

L'intelligence artificielle dans l'éducation vise à améliorer le processus d'apprentissage en personnalisant le contenu, en automatisant les tâches administratives et en améliorant l'engagement des étudiants. Avec des outils d'IA comme LLaMA, les éducateurs et les apprenants disposent de moyens innovants pour rationaliser les pratiques éducatives.

Table des matières

• Configurer l'environnement
• Comment cela fonctionne : Dans les coulisses
• Création de l'interface Streamlit complète
• Exécuter l'application
• Prochaines étapes pour l'amélioration
• Conclusion

Configurer l'environnement

Avant de plonger dans les aspects de codage, établissons notre environnement de projet. Voici les étapes pour tout mettre en place :

Étape 1 : Créer et entrer dans le dossier du projet

• Créez un dossier dédié pour ce projet et naviguez-y. Vous pouvez l'appeler llama-classroom.

Étape 2 : Configuration d'un environnement Conda

• Configurez et activez un nouvel environnement Conda pour ce tutoriel.

Étape 3 : Installer les dépendances

Compilez les bibliothèques suivantes dans votre fichier requirements.txt :

• google-api-python-client
• google-auth-httplib2
• google-auth-oauthlib
• streamlit
• openai

Ensuite, exécutez la commande d'installation :

pip install -r requirements.txt

Étape 4 : Configuration du fichier .env

Ajoutez votre clé API AI/ML dans le nouveau fichier .env à la racine de votre projet :

AI_ML_API_KEY=your_ai_ml_api_key_here

Étape 5 : Configuration de l'API Google Classroom

Suivez les instructions dans la console Google Cloud pour générer vos credentials.json pour l'intégration de Google Classroom. Assurez-vous de le placer dans votre répertoire de projet.

Comment cela fonctionne : Dans les coulisses

Nous allons nous concentrer sur deux fichiers principaux : generation_functions.py et classroom_functions.py. Chaque fonction qui s'y trouve a un but :

Fonctions principales expliquées

• analyze_image_and_explain(image) : Cette fonction téléverse une image dans LLaMA 3.2 Vision pour générer une description.
• extract_course_info(text) : Extrait les informations liées au cours à partir du texte généré.
• generate_mcqs_from_text(text) : Crée des QCM basés sur les explications générées en utilisant LLaMA 3.1.

Création de l'interface Streamlit complète

Nous allons créer une interface conviviale à l'aide de Streamlit, permettant aux utilisateurs de télécharger des images, de générer des explications, de créer des quiz et de gérer les invitations d'étudiants.

Exécuter l'application

Pour lancer votre application, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run main.py

Cela ouvrira la plateforme où vous pourrez interagir et vous engager avec les fonctionnalités que nous avons construites.

Prochaines étapes pour l'amélioration

• Notation et retour d'expérience alimentés par l'IA : Profitez des modèles d'IA pour offrir des retours personnalisés en fonction des réponses aux quiz.
• Génération dynamique de leçons : Développez des leçons à partir de divers types de contenu éducatif.
• Devoirs auto-générés : Créez des idées de projets à partir du matériel de cours.
• Analyse multimédia : Élargissez le contenu éducatif à partir de vidéos et de diagrammes.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons réussi à construire une plateforme d'apprentissage en ligne alimentée par l'IA en utilisant les modèles LLaMA et l'avons intégrée avec Google Classroom. En automatisant la création et la gestion des cours, les éducateurs peuvent se concentrer davantage sur l'enseignement et moins sur les tâches administratives.

Pour des informations supplémentaires, veuillez vous référer à la documentation de l'API Python Google Classroom.

Merci d'avoir participé à ce tutoriel et bon codage !