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L’intelligence artificielle dans l’enseignement et l’apprentissage | Publication

29 novembre 2018 Collégial et universitaire

L’organisme ontarien Contact Nord a récemment publié un résumé des connaissances visant à démystifier les enjeux de l’intelligence artificielle (IA) en enseignement supérieur.

Le document, intitulé Ten Facts About Artificial Intelligence in Teaching and Learning, se décline en « dix faits » accompagnés de ressources informationnelles complémentaires.

1. L’IA tente d’imiter le comportement humain

Dans son sens large, l’IA fait référence à la technologie, plus précisément aux systèmes informatiques qui réalisent des tâches humaines. Les systèmes vocaux Siri et de livraison Amazon, les recommandations d’Uber et les applications de traduction sont des exemples de la façon dont l’intelligence artificielle est déjà entrée dans nos vies quotidiennes.

2. L’IA ouvre la porte à un apprentissage personnalisé et adaptatif

Adapter les systèmes pour répondre aux besoins individuels des étudiants et à leurs aptitudes spécifiques est maintenant réalisable avec l’IA. L’apprentissage adaptatif des systèmes permet de façonner des parcours d’apprentissage et d’orienter leurs développements futurs.

Le document cite quelques exemples actuels d’apprentissage adaptatif :

  • L’enseignement des aptitudes à la pensée critique et au raisonnement scientifique dans un environnement de type jeu avec ARIES, à l’Université de Memphis ;
  • AutoTutor, un système de tutorat intelligent qui échange avec l’étudiant dans sa langue maternelle ;
  • L’équipe PAL de l’Université de Floride, qui soutient le corps professoral dans l’utilisation de systèmes d’apprentissage personnels adaptatifs ;
  • Le système intelligent RoboTutor de l’Université Carnegie Mellon, qui vise l’apprentissage des compétences de base en littératie et en mathématiques ;
  • etc.

3. L’IA peut améliorer l’efficacité de l’expérience des étudiants sur les campus

L’IA permet maintenant aux établissements d’offrir des services personnalisés 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, afin d’aider les étudiants à améliorer leur expérience sur le campus. Des systèmes permettent d’obtenir de l’information immédiate sur les services sur le campus, leurs notes, leurs horaires de cours, les exigences pour l’obtention du diplôme, les horaires de transports en commun, etc. Ces systèmes sont eux-mêmes apprenants dans la mesure où ils sont bonifiés par l’usage, c’est-à-dire avec les questions et commentaires des étudiants.

4. L’IA est utilisée pour l’évaluation des étudiants

Bien que les machines ne soient pas encore capable de bien comprendre toutes les nuances d’un texte écrit ou de la parole, l’IA est déjà utilisée en évaluation. Par exemple, une révision peut être effectuée sur le plan linguistique. Des dimensions orales de la langues comme la fluidité, le vocabulaire, l’usage et la prononciation peuvent également être évaluées par l’IA.

5. L’IA peut améliorer l’expérience des étudiants en situation d’handicap

Parmi les systèmes disponibles ou en cours d’élaboration, le document cite ceux qui décrivent le contenu des photos pour les malvoyants, créent automatiquement des légendes vidéo pour les malentendants et synthétisent des voix réalistes dans différentes langues. Un système peut également faire fonctionner l’écran, la souris et le clavier à l’aide de la voix, et même à l’aide du mouvement des yeux, afin d’aider les personnes ayant un handicap physique.

6.  L’IA peut améliorer les capacités de l’analyse de l’apprentissage

L’analyse de l’apprentissage implique la mesure, la collecte, l’analyse et la communication des données sur les apprenants et sur les contextes dans lesquels se réalise l’apprentissage. En vue d’améliorer la qualité de l’enseignement, l’IA peut détailler ce qui se passe (descriptif), pourquoi cela se passe (diagnostic), ce qui se produira (prédictif) et ce qui doit se produire (normatif).

7. L’IA soulève des questions éthiques et morales, et des préoccupations relatives à la protection de la vie privée

Les systèmes d’IA ont accès à de grandes quantités de données, y compris les données confidentielles sur les étudiants et les renseignements personnels sur les professeurs. Par conséquent, son utilisation soulève une myriade de préoccupations d’ordre éthique et moral, notamment :

  • la sécurité des données ;
  • l’accès aux données
  • le consentement lié à l’utilisation des données personnelles ;
  • le diagnostic erroné de l’apprentissage ;
  • les préjugés et les stéréotypes dans les algorithmes ;
  • etc.

8. L’IA est difficile à implanter en enseignement supérieur

Outre les questions éthiques et morales, l’IA fait face à de nombreux défis. Qui sera responsable de l’élaboration et de la surveillance de l’IA ? Quel est le rôle du corps professoral dans l’élaboration des politiques et des pratiques liées à l’IA ? Quelles sont les implications juridiques d’un diagnostic ou de conseils erronés pour un étudiant ?

9. L’IA transforme plusieurs aspects de la vie académique

L’enseignement, l’apprentissage et les services aux étudiants sont les principales applications de l’IA en enseignement supérieur. Or, d’autres secteurs de la vie universitaire sont ou seront touchés, comme :

  • les bibliothèques;
  • la communication avec les étudiants;
  • la recherche académique;
  • les manuels scolaires;
  • etc.

10. L’IA fait partie de l’avenir de l’enseignement supérieur

Selon le document, bien qu’il y ait une pléthore de questions sans réponse sur le rôle de l’IA et sur la façon dont elle sera mise en œuvre, l’avenir de l’enseignement supérieur est désormais intimement liée aux technologies de l’IA. Des applications innovantes continueront d’être développées et explorées, un plus grand nombre de programmes et de cours incluront l’IA et des sujets connexes, et les programmes d’études existants s’adapteront pour permettre aux étudiants d’acquérir les compétences nécessaires à un monde du travail transformé dans les prochaines décennies.

Pour consulter l’article Ten Facts About Artificial Intelligence in Teaching and Learning

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