Le nouvel enseignement... assisté par intelligence artificielle

Adapté à chacun, enseignant ou étudiant

On le fait pour vous

Presque toutes les plates-formes de e-learning et outils-auteur intègrent maintenant des outils d’I.A. générative pour la rédaction de plan de cours, de leçons, de questionnaires ou d’évaluations. Ces outils sont impressionnants, leurs suggestions sont le plus souvent intéressantes, riches et plus complètes que celles que la plupart des enseignants produisent eux-mêmes. Bien sur un enseignant consciencieux complète le travail en adaptant et ajoutant sa touche personnelle, ne serait-ce que par le genre d’amorce qu’il soumet à l’I.A. Pour le gros du travail, l’I.A. représente un gain de temps et de qualité considérable pour les enseignants.

Si l’enseignant trouve ceci formidable, les étudiants ne sont pas en reste. Faire un devoir n’est plus du tout la même chose. L’I.A. peut faire l’essentiel du travail mais comme ses propositions débordent rapidement du cadre du devoir, elles deviennent inutilisables sans véritable travail de compréhension et de synthèse. Un professeur ne passera pas beaucoup de temps à relire les mêmes infos mal maîtrisées et il est facile de détecter ce qui a été rédigé par une I.A. pour peu que l’on connaisse le sujet et ses étudiants. Au final, le résultat sera inefficace et insatisfaisant pour tout le monde.

D’un autre coté, empêcher l’utilisation de l’I.A. revient à nier le futur. On s’en servira de toutes façons. Alors, que fait-on ? Les étudiants vont vite se lasser de ces enseignements «augmentés» auxquels ils ne participent pas. Je ne parierais pas trop sur ces plates-formes avec ces seules options. Le futur n’est pas là.

Un peu plus de la même chose

Sans changement de pédagogie, on obtient un enseignant qui fait produire un cours et une évaluation par une I.A. et un étudiant qui répond aux exigences, assisté d’une I.A. Les plus brillants s’en sortent et l’évaluation mesure non pas le savoir mais l’habileté à obtenir du savoir, à se servir des outils d’information. Le résultat réel est l’équivalent d’une culture livresque, mais maintenant numérique et gonflée aux stéroïdes. L’évaluation des connaissances devient sans rapport avec une réelle maîtrise du sujet.

La valeur objective de la connaissance est déterminée par sa mise en relation, par son utilisation. Le meilleur contenu ne vaut rien s’il reste à vieillir dans une bibliothèque, sur un disque dur ou dans une tête. Qu’on l’ait appris ou qu’on y ait accès via une I.A., ce qui compte est la capacité à l’utiliser dans les faits avec les résultats attendus.

Le futur de l’enseignement est logiquement et nécessairement du coté pratique et celui de l’enseignant aussi.

L’enseignement en vue d’une activité donne son sens à la connaissance. Pour philosopher, on apprend à accomplir une démarche philosophique avec de plus en plus de rigueur et de portée. Pour soigner des gens, apprend ce qu’il faut pour pouvoir le faire. Si on doit organiser les connaissances pour que les gens qui soignent ou qui philosophent puissent les trouver, apprenons comment le faire… la question est de bien savoir ce que nous voulons faire.

Les étudiants croient qu’ils peuvent accéder à la connaissance facilement. Ils ont raison, mais accéder à la connaissance et la maîtriser sont deux niveaux de savoir très différents. Je connais quelques entrepreneurs bien au fait de prétendus spécialistes qui ne maîtrisent finalement pas grand chose. Quelle est leur valeur ? Celle d’une I.A…. Qui est assez limitée en pratique.

Le 13ième étudiant

Un ami formateur m’a raconté comment il en est venu à intégrer l’I.A. dans ses ateliers. À un étudiant qui lui demandait ce qu’il pourrait lui apprendre de plus qu’une I.A. il lui a répondu de demander à l’I.A. le sujet du cours. Ce qui fut fait.

Alors que normalement les étudiants auraient pris des heures pour trouver et développer le sujet de manière satisfaisante, en quelques minutes l’I.A. en avait présenté l’essentiel. C’était comme s’il y avait un étudiant super brillant dans la salle de cours qui savait pratiquement tout, mais sans expérience. Il l’a surnommé «le 13ième étudiant».

La suite du cours a consisté à mettre en application, à enrichir et à compléter de manière dynamique et appliquée ce que l’I.A. apportait. Le cours n’a ressemblé à rien de ce que les étudiants avaient connu jusqu’alors mais tous ont apprécié le niveau d’activité et d’échange qui en a résulté. Depuis, il ne donne plus un atelier sans la participation du «13ième étudiant».

L’approche spécifique

En pratique, une I.A. peut couvrir un sujet, n’importe lequel, de manière générale ou spécifique. On peut toujours lui demander «Comment résoudre une équation du second degré», mais si on lui demande à quoi elles servent, on aura une série d’applications et, parmi elles, certaines pourront servir de prétexte à apprendre comment les résoudre.

Ceci s’applique pour n’importe quel domaine : Comment monter un circuit amplificateur ? Comment écrire un scénario de film ? Comment préparer un plan comptable ?

En pratique, l’enseignant pose la question aux élèves, qui la posent à une I.A. (Chat GPT, Gemini, Claude2, Mixtral, etc.)

L’I.A. indique quels paramètres il faut déterminer pour y arriver, les informations à collecter, les composantes à considérer, donne les formules, les étapes, ce qu’il faut lire, ce qu’il faut mesurer, ce qu’il faut savoir pour pouvoir le faire, etc.

À partir de là on peut enseigner et apprendre quelque chose pour être capable d’utiliser la connaissance transmise. À mesure que les notions sont comprises et intégrées, on peut complexifier les activités et à chaque fois être conseillé par l'I.A.. Du simple au complexe, c'est ce que les enseignants ont toujours fait et que l’I.A propose si on lui donne le contexte.

Adaptation hyper locale

Ce que les enseignants ont pu produire comme méthodes est accessible aux I.A. qui peuvent le transmettre de manière souple et adaptée à différents contextes. Là est le grand avantage : l’adaptation à chaque contexte.

Le nouveau rôle de l’enseignant est de se servir de cet assistant qui sait pratiquement tout mais ne peut pas donner de sens à moins qu’un grand nombre de paramètres soient détaillés. Les enseignants et les étudiants peuvent le faire et ce qui en sortira sera adapté à ce qui a été communiqué. On n’a jamais été aussi proche d’un enseignement adapté à chaque contexte, milieu, groupe ou personne. Chacun peut y participer et s'impliquera dans son apprentissage dans la mesure où il pourra le faire.

Il s’agit d’apprendre à utiliser le potentiel de l’intelligence artificielle, comme nous l’avons fait auparavant avec le boulier, la règle à calcul, puis la calculatrice, le stylo, le traitement de texte, puis l’ordinateur et les correcteurs et maintenant l’I.A. On y est, maintenant.

Illustration : VisualGeneration - DepositPhotos

Références

Plateformes e-learning - Course authoring software

Répertoire I.A.

Intelligences artificielles testées dans le cadre de cet article