Speaker

Castro Gbêmêmali Hounmenou

Castro Gbêmêmali Hounmenou

UL, Lecturer-Researcher

UL, Enseignant-Chercheur

Abomey-Calavi, Benin

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Dr. Eng. Castro Gbêmêmali Hounmenou holds a PhD in Statistics-Probability and is a post-doctoral researcher in Biostatistics and Artificial Intelligence at the Research and Training Center in Infectiology of Guinea (CERFIG), Gamal Nasser University of Conakry, Guinea. Previously, he was a Lecturer-Researcher at the Laboratory of Biometrics and Forestry Estimations at the University of Abomey-Calavi, Benin. He actively participates in various scientific communities, contributing to fields such as biostatistics, applied statistics, machine learning, artificial intelligence, climate change, agriculture, environment, and public health. He has received several awards, including the best poster award for his doctoral thesis work at the Doctoral School of Excellence Centers of Benin of the World Bank in 2021, and was nominated in 2024 among 'World Top Scientists' in the 'Best Research Article Award' category in Biostatistics. Recently, he has been appointed as a Lecturer-Researcher in Artificial Intelligence at the University of Labé. Contact: +22995306612/+224627812787, castrohounmenou@gmail.com

Dr. Eng. Castro Gbêmêmali Hounmenou, détient un PhD en Statistic-Probabilité et est un Chercheur post-doctoral en Biostatistique et Intelligence artificielle au Centre de Recherche et de Formation en Infectiologie de Guinée (CERFIG), Université Gamal Nasser de Conakry, Guinée. Précédemment, il était Enseignant-Chercheur au Laboratoire de Biomathématiques et d'Estimations Forestières de l'Université d'Abomey-Calavi, Bénin. Il participe activement à diverses communautés scientifiques, contribuant à des domaines tels que la biostatistique, la statistique appliquée, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, le changement climatique, l'agriculture, l'environnement et la santé publique. Il a reçu plusieurs distinctions, notamment le prix du meilleur poster pour ses travaux de thèse de doctorat à la Doctoriale des Centres d'Excellence du Bénin de la Banque mondiale en 2021 et a été nominé en 2024 parmi ''World Top Scientists'' dans la catégorie « Best Research Article Award » en Biostatistique. Récemment, il a été engagé en tant qu'Enseignant-Chercheur en intelligence artificielle à l'Université de Labé. Contact: +22995306612/+224627812787, castrohounmenou@gmail.com

Area of Expertise

  • Agriculture, Food & Forestry
  • Environment & Cleantech
  • Health & Medical
  • Information & Communications Technology
  • Physical & Life Sciences

Topics

  • Machine Learning & AI
  • Statistical Computing
  • Database Management
  • Nonlinear mixed effect model
  • Multivariate Analysis
  • Modeling and simulation of biologic phenomena
  • Statistical Communication
  • Pharmacometrics and Biometrics
  • Quantitative Ecology
  • Climate Change
  • Agronomic and Environment
  • Public Health
  • Infectious Diseases

Castro Gbêmêmali Hounmenou

Thème : "L'Intelligence Artificielle au Service de l'Éducation : Transformations et Perspectives"
Résumé :
L'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner le secteur éducatif, remettant en question les méthodes traditionnelles d'enseignement et de gestion des apprentissages. Les technologies émergentes, telles que les systèmes d'apprentissage adaptatif et les chatbots éducatifs, offrent des opportunités sans précédent pour personnaliser l'expérience d'apprentissage des apprenants. Cependant, cette intégration suscite également des préoccupations éthiques, notamment en matière de protection des données et d'équité d'accès.

Pour examiner les implications et les défis de l'IA dans l'éducation, nous avons réalisé une analyse comparative basée sur des études de cas issues d'institutions éducatives. Cette approche a permis d'évaluer les pratiques en cours, ainsi que les résultats obtenus grâce à l’implémentation de solutions IA. De même, des entretiens ont été menés avec des enseignants et des administrateurs pour recueillir leurs perspectives sur l'intégration de ces technologies.

Les résultats montrent que l'IA peut significativement améliorer l'engagement des apprenants et l'efficacité des enseignants. Les systèmes d'apprentissage adaptatif, par exemple, ont permis une meilleure personnalisation des contenus, favorisant ainsi la réussite des apprenants. Toutefois, des défis subsistent, notamment la nécessité de former les enseignants à l'utilisation de ces technologies et de veiller à une intégration équitable au sein des diverses communautés éducatives.

Cette communication met en lumière la nécessité d'une intégration réfléchie et éthique de l'IA dans l'éducation et lance un appel à l’engagement collectif pour développer des stratégies favorisant une utilisation responsable et efficace des technologies émergentes à l'ère numérique.

Mots clés : Innovation, Pédagogie, Personnalisation, Éthique
Apprentissage adaptatif.

Castro Gbêmêmali Hounmenou

UL, Lecturer-Researcher

Abomey-Calavi, Benin

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