« By far the greatest danger of Articial Intelligence is that people conclude too early that they understand it. »
― ELIEZER YUDKOWSKY, MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH INSTITUTE
L’intelligence artificielle (IA) peut sembler appartenir davantage aux auteurs de science-fiction qui décrivent différents scénarios apocalyptiques où la machine fait de son mieux pour écarter l’humain, soudainement devenu trop gênant et qui freine son propre développement. Pourtant, des technologies qui exploitent l’IA sont déjà intégrées à des outils et appareils que l’on utilise au quotidien. Pensons seulement aux résultats de recherches effectuées avec des engins accessibles via le web tels que Google ou Bing, aux recommandations offertes par le site web du géant du détail en ligne Amazon, au partage d’information facilité par les médias sociaux tels que Facebook et Twitter, ou à la reconnaissance faciale et au langage maintenant disponibles sur nos téléphones intelligents.
Tous ces services ont en commun l’usage d’algorithmes sophistiqués qui permettent de capturer, de filtrer, d’interpréter et de contextualiser des données de façon à mieux répondre aux besoins des usagers. Ces technologies sont en voie de transformer profondément la société ainsi que le rapport entre l’humain et la machine − il serait donc fort périlleux de croire que l’éducation sera épargnée par ce mouvement de fond!
Des robots qui remplaceront les profs?
Est-il possible de se préparer à la venue de l’IA et de s’assurer qu’elle soit utilisée au service de l’éducation? Dans une publication de la série « Open Ideas » parue en 2016, le groupe Pearson aborde la question de front en présentant les bases d’un argumentaire en faveur de l’intégration de l’intelligence artificielle en soutien à l’éducation. Le rapport, qui s’intitule Intelligence Unleashed − An argument for AI in Education (format PDF 60 p 382 Ko) présente les rubriques suivantes :
- Qu’est-ce que l’IA?
- Une brève introduction à l’IA en éducation
- Ce que l’IA en éducation peut maintenant offrir en soutien à l’apprentissage
- La prochaine phase de l’IA en éducation, où l’IA sera en mesure d’aider les étudiants à développer de nouvelles habiletés en offrant un suivi personnalisé et en proposant différents moyens d’évaluation tout au long de leur parcours d’apprentissage
- Comment l’IA en éducation peut aider à appréhender les grands problèmes non résolus en éducation?
- La course qui oppose l’éducation et les technologies
- Recommandations pour soutenir l’émergence de l’IA en éducation
Concrètement, comment l’intelligence artificielle pourrait-elle aider l’enseignant à résoudre des problématiques rencontrées en classe? L’une des prémisses des auteurs du rapport est que l’intelligence artificielle ne viendra pas remplacer l’enseignant, mais plutôt l’assister dans son rôle de formateur, et ce de différentes façons. Dans notre veille sur le sujet, nous avons répertorié à ce jour quelques pratiques émergentes où les technologies sont effectivement surtout déployées en appui à l’enseignement ou en soutien à la recherche, et non avec l’objectif de remplacer l’enseignant. En voici quelques exemples :
- En traitant les questions routinières provenant des étudiantes et étudiants, par l’utilisation de chatbots ou d’assistants virtuels testés à l’université Georgia Tech dans le but d’automatiser les échanges avec de grands groupes d’étudiants dans les forums de discussion.
- En facilitant la personnalisation de l’apprentissage chez l’étudiant à l’aide de systèmes de tutorat intelligents tel que ALEKS, outil web permettant de modéliser l’état des connaissances antérieures, ce que l’étudiant peut ou sait faire, ainsi que son degré de préparation à apprendre afin de construire en temps réel des séquences d’activités à compléter dans un parcours de formation donné.
- En intervenant directement auprès des étudiants pendant un cours ou lorsqu’ils éprouvent des difficultés, en permettant aux étudiants de pratiquer leurs habiletés dans un contexte de situation réelle simulée et en intégrant le mentorat pour assister l’enseignant dans l’accompagnement de grands groupes d’étudiants au moment qui leur convient.
- En offrant un soutien à l’enseignant pour planifier son cours par l’utilisation d’un outil tel que Teacher Advisor qui permet à des enseignants de trouver des ressources – par exemple, une leçon traitant des fractions en mathématique – pour soutenir la planification d’un cours, en fonction du niveau scolaire souhaité ainsi que d’autres caractéristiques définies par la personne qui effectue la recherche.
- En automatisant la gestion des évaluations des apprentissages, par exemple en utilisant un outil tel que ProctorU qui permet de gérer de façon sécurisée la passation des examens en ligne sans intervention initiale de la part de l’enseignant ou des administrateurs.
Nos amis les robots?
L’intégration de tels outils suppose que l’enseignant puisse être en mesure d’évaluer d’abord le potentiel offert par les solutions disponibles, se former à leur utilisation, guider l’étudiant dans l’interprétation des données pour développer ses propres habiletés en lien avec la recherche et adapter l’enseignement en favorisant notamment la gestion du travail d’équipe et collaboratif (p. 31) :
« As this transformation takes place, teachers will need to develop new skills (maybe through professional development delivered through an AIEd system). Specifically they will need:
- A sophisticated understanding of what AIEd systems can do to enable them to evaluate and make sound value judgements about new AIEd products
- To develop research skills to allow them to interpret the data provided by AIEd technologies, to ask the most useful questions of the data, and to walk students through what the data analysis is telling them (for instance, using Open Learner models)
- New teamworking and management skills as each teacher will have AI assistants in addition to their usual human teaching assistants, and they will be responsible for combining and managing these resources most effectively. »
En terminant, Pearson propose une série de recommandations visant à faciliter l’arrimage de l’IA à la pédagogie :
- Ne pas se laisser séduire par les promesses des nouvelles technologies, prendre comme point de départ l’apprentissage des étudiantes et étudiants.
- Financer le développement de l’IA en lien avec des changements qui auront un impact direct sur l’apprentissage.
- Adopter une approche qui permet de sortir des silos traditionnels et faciliter le partage des expertises, au service de la pédagogie.
- Préciser les défis à surmonter en lien avec la recherche effectuée en éducation et les pratiques observées en classe.
- Développer une infrastructure qui permet des innovations itératives relatives au développement d’interfaces, à l’utilisation des données et de modèles d’apprentissage standardisés et partagés.
- Créer une « demande intelligente » pour des technologies de l’IA en éducation. Par exemple, en impliquant les gouvernements et donateurs à créer un marché pour les solutions en IA qui ont déjà démontré leur efficacité en pratique. Cette initiative pourrait encourager la collaboration entre les chercheurs et les partenaires commerciaux, où les gouvernements aux niveaux fédéral et provincial ainsi que des compagnies telles que Google s’associent pour mutualiser les efforts visant à développer l’IA en sol canadien.
- Financer la recherche et le développement de l’IA pour l’éducation qui contribuerait à accélérer l’adoption de solutions qui sont encore au stade de l’expérimentation en laboratoire dans les salles de classe.
Nous continuerons à suivre avec intérêt ces développements au cours des prochains mois.
Sources
Barber, Michael, « Intelligence Unleashed: an argument for AI in education », Pearson Blog, 1er mars 2016.
Coughlan, Sean, « Could robots be marking your homework? », BBC News, 14 décembre 2016. Feldstein, Martin, « Teaching using adaptive learning », e-Literate, 6 novembre 2016.
Galang, Jessica, « Google’s Deepmind is opening its first international office in Edmonton », MobileSyrup, 6 juillet 2017.
Maderer, Jason, « Artificial Intelligence Course Creates AI Teaching Assistant: Students didn’t know their TA was a computer », Georgia Tech News Center, 9 mai 2016.
Overview of ALEKS. (Page consultée le 11 novembre 2016)
« ProctorU brings artificial intelligence to online proctoring with the introduction of ProctorU Auto », PR Newswire, 11 septembre 2017.
Turbot, Sebastien, « Artificial Intelligence In Education: Don’t Ignore It, Harness It! », Forbes Education #NewTech, 22 août 2017.
Will, Madeline, « Can Artificial Intelligence Help Teachers Find the Right Lesson Plans? », Education Week Teacher, 13 septembre 2017.