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Publié le 17 février 2020 Mis à jour le 23 septembre 2020

L'I.A., facilitatrice du travail enseignant ?

Risque-t-elle d'empiéter sur l'autonomie des professeurs?

L’intelligence artificielle nous suggère des annonces personnalisées selon nos recherches dans Internet. Les algorithmes nous aident aussi à sélectionner nos prochaines sorties culturelles ou planifier nos voyages. Bref, l’ère de l’intelligence artificielle est déjà amorcée et il n’y a pas de raisons que le monde académique s’en passe. Évidemment, certains croient aux I.A. qui pourraient remplacer des enseignants. Or, même avec des progrès significatifs, ce scénario est fort loin de se produire. En effet, elles ne peuvent pas inculquer des connaissances ou accompagner émotionnellement un élève en difficulté avec de la matière.

Par contre, en ce qui a trait de la gestion de classe, beaucoup soupçonnent que l’I.A. pourrait grandement aider les professeurs. Elles pourraient leur faciliter la vie pour ajuster leur enseignement à chaque élève.

Une banque de données comportementale

Déjà l’adaptative learning, qui ne cesse de faire des adeptes aux États-Unis ou en France, est vu comme un outil de facilitation incroyable. En effet, les algorithmes obtiennent les données des apprenants dans différents exercices et adaptent le parcours en fonction du niveau de maîtrise de celui-ci. Plus l’écolier passe de temps sur la plateforme et plus l’intelligence artificielle arrive à peaufiner ses propositions en fonction de ce qu’elle connaît de l’étudiant. Cela ne remplace pas le professeur mais permet d’offrir un soutien supplémentaire que ce dernier ne serait pas en mesure de fournir à tout le monde.

Les possibilités des intelligences artificielles seraient aussi celles de pouvoir suivre les agissements des élèves et adapter la façon d’enseigner auprès de chacun. Le Danemark, entre autres, est convaincu que les données recueillies par les I.A. pourraient améliorer davantage les approches pédagogiques. Ainsi, ils seraient en mesure de savoir à quelle période la journée les écoliers sont les plus efficaces, le type d’activités qui ont du succès, le temps passé sur chaque matière et exercices, etc. Les chercheurs danois semblent persuadés que de cette masse d’informations pourrait surgir les germes d'une pédagogie idéale.

Mieux encore, une étude de l’Université de Montréal publiée au début de l’année 2020 montrerait que les algorithmes d’apprentissage automatiques sont capables de voir les changements de comportement d’un individu ayant un problème de déficit d’attention ou des difficultés d’apprentissage. Il serait alors plus facile d’établir un suivi avec les différents professionnels et de savoir si un plan d’intervention fonctionne réellement.

Quid de l’autonomie enseignante?

Dans un tel contexte d’observations et d’acquisitions de données, des questions se posent. Déjà, sur l’éthique entourant ces informations et ce qui adviendra d’elles par la suite. En effet, un individu pourrait-il avoir des problèmes à trouver un emploi, par exemple, parce que des employeurs peuvent voir des fluctuations importantes de notes durant le parcours scolaire? Seront-elles accessibles à des entreprises privées?

Et puis, pour les enseignants, la question de l’autonomie se pose. En effet, les intelligences artificielles établiront diverses conclusions à partir des données d’apprentissages et même physiologiques. Or, seront-elles des prescriptions ou des indications?

En questionnant les jeunes sociétés développant ces I.A., il semble que cela n’aurait aucune valeur prescriptive. L’idée est d’offrir seulement une aide et pas de déposséder l’enseignant. Au contraire, il risquerait de délaisser ce genre d’outils en sentant cela. Même idée pour cette étude pilotée par Thierry Karsenti qui va faire analyser par des I.A. les comportements des classes qui se servent de Classcraft pour voir les effets sur l’absentéisme, la motivation, etc. Le but n’est pas d’imposer avec ces données les approches pédagogiques. Par contre, ce message doit être rappelé à certaines administrations scolaires qui pourraient croire que les propositions des algorithmes ont valeur absolue.

Illustration  : Gerd Altmann de Pixabay

Références

Bourdet, Julien. « Un Apprentissage Sur Mesure Grâce à L’IA. » Data Analytics . Dernière mise à jour : 11 avril 2019. https://dataanalyticspost.com/un-apprentissage-sur-mesure-grace-a-lia/

Bourdet, Julien. « Comment L’IA Va Transformer Le Rôle De L’enseignant. » Data Analytics Post. Dernière mise à jour : 17 avril 2019. https://dataanalyticspost.com/comment-lia-va-transformer-le-role-de-lenseignant/

Cimino, Valentin. « Danemark : L’IA Est Utilisée Pour Suivre Le Comportement Et Les Performances Des élèves. » Siècle Digital. Dernière mise à jour : 27 août 2019. https://siecledigital.fr/2019/08/27/danemark-lia-est-utilisee-pour-suivre-le-comportement-et-les-performances-des-eleves/

L.-Desjardins, Adam, and Amy Tran. "L’intelligence Artificielle En éducation." Carrefour éducation. Dernière mise à jour : 27 juin 2019. https://carrefour-education.qc.ca/book/export/html/63417

« L’intelligence Artificielle Pour Aider à Observer Les Comportements. » UdeMNouvelles. Dernière mise à jour : 27 janvier 2020. https://nouvelles.umontreal.ca/article/2020/01/27/l-intelligence-artificielle-pour-aider-a-observer-les-comportements/

Pion, Isabelle. « Un Financement De 10 M$ Pour Classcraft. » Le Droit. Dernière mise à jour : 17 septembre 2019. https://www.ledroit.com/actualites/le-fil-groupe-capitales-medias/un-financement-de-10-m-pour-classcraft-7175bbe6ebf724a5c159b2ad65586a12


Mots-clés: Élèves Intelligence Artificielle - I.A. Autonomie Enseignants analyse des comportements comportements individuels adaptative learning

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