Tous évalués par des IA?

Parmi toutes les tâches d'un enseignant, évaluer fait probablement partie de celles qui peuvent s'avérer le plus complexe. L'ampleur de la corvée déjà peut rebuter, surtout à partir des niveaux secondaires et du supérieur où le nombre de copies à traiter peut passer d'une trentaine à des centaines. Cela se complexifie selon le type de travail. Plus facile de corriger un questionnaire à choix multiples que des questions ouvertes ou d'autres qui demandent d'analyser la démarche.

L'intelligence artificielle (IA) pourrait-elle venir supporter les professeurs dans cette tâche? Alors que la technologie s'implante petit à petit dans tous les secteurs éducatifs, plusieurs croient que l'IA générative (comme ChatGPT) pourrait transformer l'évaluation. La question est de savoir comment.

Accélérer l'évaluation et l'adapter

L'algorithme ne connaît ni la fatigue et n'a en général pas de biais par rapport aux apprenants. Ainsi, il peut rapidement corriger une copie, noter le score et le transmettre. Un processus qui demande des heures aux enseignants pourrait alors être réalisé par la machine afin qu'ils puissent se concentrer sur d'autres tâches.

D'autant plus que, si pour l'instant les intelligences artificielles mises en place sont surtout spécialisées dans le traitement de texte, d'autres sont en train de travailler à la reconnaissance vocale. Ainsi, une IA pourrait analyser la fluidité de lecture d'un élève, par exemple, ou potentiellement évaluer la prononciation d'une langue étrangère.

Ce processus permettrait aussi aux étudiants d'obtenir la rétroaction bien plus vite et de savoir s'ils sont sur la bonne voie ou pas. L'enseignant serait en mesure de voir tout de suite les erreurs cognitives réalisées et les aider afin de corriger les données ou le processus nécessaire pour résoudre un problème. L'algorithme deviendrait donc un allié du corps enseignant pour travailler sur les difficultés d'apprentissage.

Toute la question de la personnalisation est au cœur de l'implantation d'intelligence artificielle en évaluation.  Puisqu'elle est capable de détecter immédiatement les fautes et les forces d'une personne, elle serait en mesure d'adapter le contenu de tests en fonction de ces données. Elle passerait peu de temps sur ce qui est maîtrisé et se pencherait sur ce qui crée des problèmes en fournissant des exercices, des ressources et des explications supplémentaires afin d'aider l'apprenant dans sa compréhension.

Transformer l'évaluation scolaire

Cela vient aussi avec des questions et des limites actuelles. Évidemment, l'acquisition de données soulève un gros enjeu : comment s'assurer que les données demeurent privées et sécurisées? D'autant plus que nous savons à quel point des entreprises s'arrachent les informations afin de s'en servir commercialement. Les intelligences artificielles utilisées en éducation devraient donc garantir que les informations soient impossibles à se procurer.

Un autre problème est celui de la qualité des informations possédées par l'algorithme, entre autres. Un modèle moins robuste et peu testé peut mener à des évaluations erronées. Il existe en outre des possibilités de biais selon la base de données qui l'alimente. Cela s'est vu dans l'usage d'IA en justice, aux États-Unis, où elle reproduisait certaines décisions racistes. Il faudra donc s'assurer que ce type de jugement n'est pas présent et surtout de mettre en place une structure afin que l'humain puisse entrer en scène et rectifier ces potentielles failles afin d'offrir une évaluation juste.

L'avènement de l'intelligence artificielle transforme les évaluations scolaires, aucun doute la-dessus. Mais si l'algorithme est en mesure de réaliser et de corriger des questionnaires facilement, il n'est pas nécessairement le mieux placé pour évaluer des compétences comme la créativité, la débrouillardise et autres.

Ainsi, l'usage d'évaluations par des portfolios ou de scénarios demandant aux apprenants d'avoir un sens critique ou d'être capable d'agir dans des simulations d'événements restent du domaine bien plus humain. Cela donnera l'occasion au système scolaire de préparer davantage les apprenants à des situations qu'ils rencontreront dans le futur.

Alors que de plus en plus d'établissements envisagent l'utilisation de l'IA en évaluation, il faut se rappeler que ce n'est pas une solution magique. Cela doit être réfléchi afin qu'il y ait de la place pour l'humain. Un algorithme peut se tromper et c'est du devoir des enseignants dès lors de réviser si cela a été le cas. C'est l'occasion aussi pour les professeurs de mettre en place d'autres approches évaluatives plus créatives et significatives.

Image : limbi007 / DepositPhotos

Références :

 "5 ways artificial intelligence might transform assessment practices." John Spencer. Dernière mise à jour : 2 octobre 2023. https://spencerauthor.com/ai-assessment/.

"AI in higher education: impact of AI on student assessment." Tensorway - AI Development Company. Dernière mise à jour : 4 mai 2023. https://www.tensorway.com/post/ai-for-student-assessment-in-higher-education.

Britten, Jody. "AI and assessment in education: learning from Australia." Medium. Dernière mise à jour : 6 décembre 2023. https://medium.com/@team4tech/ai-and-assessment-in-education-learning-from-australia-67fc8f8c2999.

Bryant-Aird, George. "Generative AI can change assessment for the better." Wonkhe. Dernière mise à jour : 11 avril 2023. https://wonkhe.com/blogs/generative-ai-can-change-assessment-for-the-better/.

Hamilton, Laura S., et Kamal Middlebrook. "How AI can help create assessments that enhance opportunities for all students." The 74. Dernière mise à jour : 23 janvier 2024. https://www.the74million.org/article/how-ai-can-help-create-assessments-that-enhance-opportunities-for-all-students/.

"How AI is changing assessment in higher education." LinkedIn. Dernière mise à jour : 10 août 2023. https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-changing-assessment-higher-education-wixhighered/.

Matthews, Ed. "Comment les outils d'IA peuvent-ils améliorer les résultats de l'évaluation des étudiants ?" TAO. Dernière mise à jour : 30 octobre 2023. https://www.taotesting.com/fr/blog/how-can-ai-tools-improve-student-assessment-outcomes/.

Neendoor, Snehnath. "AI-enabled assessment: Redefining evaluation in education." hurix digital. Dernière mise à jour : 2 avril 2024. https://www.hurix.com/ai-enabled-assessment-redefining-evaluation-in-education/.

"Rethinking assessment strategies in the age of artificial intelligence (AI)." Charles Sturt University. Dernière mise à jour : 28 février 2024. https://www.csu.edu.au/division/learning-teaching/assessments/design-standards/rethinking-assessments.

Zalli, Detina, et Aurela Ramaj. "The future of student assessment in the age of AI and ChatGPT." Higher Education Digest. Dernière mise à jour : 19 octobre 2023. https://www.highereducationdigest.com/the-future-of-student-assessment-in-the-age-of-ai-and-chatgpt/.