8 pistes d’utilisation de l’IA à explorer

Le développement du thème de l’intelligence artificielle progresse de manière exponentielle dans la presse et suscite autant de fascination que de crainte dans de nombreux domaines, dont l’éducation. D’un côté, on est fasciné par les possibilités que peut nous offrir cette technologie : la vision artificielle ; qui permet à une machine de déterminer le contenu d’une image et de procéder à un classement selon la couleur, le visage ou l’objet présumé ; ou encore la reconnaissance vocale, qui permet à des assistants virtuels de transcrire le langage naturel et de supposer une probable réponse. D’un autre côté, on peut se sentir très vite démuni lorsqu’il s’agit de donner des exemples d’utilisation réellement impactante pour l’Humain. On nous répète constamment que l’IA sera omnipotente dans les années à venir, et que le secteur de l’éducation doit absolument prendre en considération cette technologie pour former les adultes de demain. Mais quelles sont les pistes d’exploration exploitables ? Comment utiliser l’IA de manière tangible ? Pour répondre à ces questions, je vous propose une petite réflexion sur l’usage de l’IA dans l’éducation, et par la suite, de découvrir 8 pistes d’exploration pour une réelle pratique pédagogique de cette technologie.

 En insistant sur la notion d’efficacité de l’IA dans l’enseignement, on comprend que la communauté éducative s’attend à un usage raisonné de cette technologie émergente qui leur permettra de faciliter leurs pratiques. Alors que la génération millénale est submergée par le tout numérique, nombreux sont les professeur. e. s qui se questionnent sur la véritable plus-value de l’intégration de l’IA en classe. Pourtant, il existe quelques exemples d’usages en intelligence artificielle pour pallier les nouveaux défis de l’enseignement. Par exemple, l’accroissement rapide des étudiants et le manque d’enseignants sont des phénomènes qui font émerger des problématiques liées au suivi des apprenants. Et tandis que le profil des étudiants se transforme, et qu’il faut plus d’enseignement différencié, plus de parcours individualisés, plus de moyens et plus d’accompagnements, l’IA, peut apporter un soutien dans le développement des compétences de l’apprenant. En tant qu’ancienne professeure de français et de sciences sociales, je peux dire que l’évaluation des étudiants a toujours été une angoisse dans l’exercice de mes fonctions. Partagée entre les piles de copie et le manque de temps, mon envie de procurer des rétroactions individualisées qui permettentaux étudiants de s’améliorer a souvent été vaine. Bien que les évaluations soient passées du format papier au format numérique par la démocratisation d’applications d’élaboration de questionnaires (SurveyMonkey, LimeSurvey, etc), d’évaluation par les pairs (teammates) et d’autres pratiques pédagogiques innovantes, il y a encore du chemin pour systématiser la rétroaction individualisée.

Grâce à l’émergence, des agents conversationnels intelligents (chatbots), de l’apprentissage automatique et du traitement intelligent du langage naturel, on pourra permettre aux corps éducatifs de concentrer ses forces vers l’essence même des fonctions qui les motivent. Voici 8 exemples qui pourraient vous inspirer.

 1. L’apprentissage adaptatif

L’apprentissage adaptatif est l’une des tendances les plus prometteuses dans le domaine de l’IA pour l’éducation. Il s’agit d’un apprentissage qui permet le suivi individualisé de chaque étudiant, d’ajuster le cours et d’informer l’enseignant de l’origine des difficultés de compréhension de l’apprenant. Par exemple, le système de tutoriel intelligent MATHiaU de Carnegie Learning utilise les sciences cognitives et les technologies de l’IA pour offrir une aide personnalisée en mathématiques et des rétroactions en temps réel.

Source : Carnegie Learning

 2. L’évaluation automatisée

L’évaluation automatisée est un programme informatique spécialisé en IA qui simule le comportement d’un professeur dans la notation d’une production écrite. Le programme peut diagnostiquer le degré d’analyse de l’apprenant dans l’élaboration de ses réponses, faire des rétroactions et une proposition de programme d’entraînement pour améliorer les compétences.

3. Les animateurs ou assistants virtuels

En 2016, à l’institut technologique de Georgie, les étudiants ont été fascinés par Jill Watson, le nouvel assistant du professeur dont ils ne connaissaient pas l’identité. Les étudiants pouvaient cependant interagir par le biais de l’écrit et de l’oral dans le cadre du cours et n’avaient aucune idée de la nature du projet. Jill Watson qui apportait un support aux apprenants, était en fait un ordinateur superpuissant accompagné d’un système IBM-AI-Watson qui répondait aux questions avec une telle aisance naturelle que les étudiants étaient surpris d’apprendre que Jill Watson était un assistant virtuel. Il est possible maintenant de faire appel à un assistant Watson pour être soutenu et accompagné dans son enseignement.

4. l’apprentissage fragmenté

« Repetitio est mater studiorum » – La répétition est mère de l’étude.

Source : leblogdeletudiant

Se remémorer une notion apprise au premier semestre alors qu’on est en examen de fin d’année, ou faire la révision d’un sujet appris deux ans auparavant est un exercice assez chronophage pour les étudiants. Et si on avait la possibilité d’outiller les apprenants dans la préparation des examens en faisant appel à L’IA? Un chercheur polonais, Peter Wozniak, a eu l’idée de développer un outil basé sur le système des intervalles.

Supermemo est une application qui assure le suivi de ce qu’on apprend et de la fréquence de cet apprentissage. En utilisant l’intelligence artificielle, l’application qui a gardé des traces des notions apprises, notifie les apprentissages et propose des révisions par intervalles selon le profil. Il ne suffit que de quelques révisions pour que l’information soit stockée dans la mémoire de façon pérenne.

5. Campus clavardage ou Chat campus

source : ITnews

Dans la même lignée que l’assistant IBM-Watson, le développement du chat campus à l’université de Deakin à Victoria en Australie donne la possibilité de répondre à toutes les questions des étudiants en lien avec la vie sur le campus. L’animateur virtuel qui se prénomme Genie, peut gérer près de 12 000 conversations par jour.

6. l’apprentissage personnalisé

L’apprentissage personnalisé se réfère à un programme d’IA qui propose une variété de contenu éducatif dans laquelle le rythme d’apprentissage et l’approche pédagogique sont optimisés pour répondre au besoin de chaque apprenant. L’outil s’adapte aux préférences et aux intérêts des différents apprenants et lui permet de progresser rapidement en l’exposant à des activités de plus en plus complexes. Ainsi, les apprenants qui apprennent très vite, et ceux qui sont un peu plus lents peuvent continuer à apprendre à leur rythme.

7. Surveillance

Source : Talkview

Lorsqu’on parle d’éducation, il est bien difficile de passer à côté de la formation à distance. Cela dit, l’organisation des évaluations à distance est souvent difficile à gérer. Proctoring est un programme qui assure l’authenticité de l’apprenant qui passe l’examen et prévient les tricheries.

8. Générateur de texte

En utilisant les données de géolocalisation et les données sur des recherches antérieures, l’IA est capable de nous offrir l’épicerie en vrac du coin par exemple, ou encore de proposer le chemin qui nous guidera à la meilleure librairie où trouver le nouveau roman de notre auteur.e préféré.e La même technologie peut être appliquée pour l’étude des règles de grammaire ou pour la composition de texte par exemple. Le courriel intelligent fait partie du traitement des données et de la personnalisation prédictive, de même que pour GPT-2, un programme de générateur de texte qui peut créer du contenu en s’inspirant des ressources en ligne. Attention professeurs ! Il sera difficile de reconnaitre les productions écrites de vos étudiants.

 J’espère que ces pistes vous inspireront, n’hésitez pas à me laisser des commentaires ou à me contacter à fs@vteducation.org.