Colloque

ChatGPT et l’IA : un bouleversement dans l’enseignement ?

Eric Vanoncini

Membre a labase

Eric Vanoncini : DIP - Genève - Suisse

Résumé de la communication

L’arrivée de ChatGPT a été reçue par bon nombre d’enseignant·es avec fascination et effroi. Si les élèves peuvent désormais automatiser leur travail en dehors de la salle de classe, en demandant à une machine de résumer des livres, d’écrire des dissertations, de préparer des présentations orales ou encore de rédiger des travaux de fin d’études, que va-t-on encore pouvoir leur demander de faire entre deux cours ? Cela signifie-t-il la fin de certaines tâches ? Le début de nouveaux horizons ? Faudra-t-il réinventer certaines formes d’enseignement ? Parce que si ChatGPT semble ouvrir une voie royale à une ribambelle de nouveaux problèmes que le corps enseignant devra apprendre à gérer au quotidien, il amène également des perspectives intéressantes que l’on aurait tort d’ignorer… Dans quelle mesure ChatGPT (ou d’autres agents conversationnels) peut-il servir d’assistant à l’enseignant-e pour automatiser certaines tâches telles que des créations d’exercices ou la mise sur pied de séquences d’enseignement ?

Par ailleurs, bien que la plupart des projecteurs soient actuellement braqués sur cet agent conversationnel, on a vite tendance à oublier que l’IA chamboule notre quotidien de manière beaucoup plus large, de la production de l’art à celle de contenus multimédias, allant même jusqu’à amener des questions existentielles telles que celles relatives aux propres de l’humain et de ses valeurs.

Résumé du colloque

La chose numérique invite d’ores et déjà à questionner la forme scolaire (Alvarez & Payn, 2021), ne serait-ce qu’en pensant à ses propriétés socio-techniques (Bondolfi, 2016). À cela s’ajoutent les développements rapides de l’intelligence artificielle (IA) pour l’éducation, par l’entremise notamment des EdTech, prometteuses de solutions techniques. Si des projets de R&D existent dans les milieux académiques pour, par exemple, offrir des ressources d’apprentissage s’adaptant aux besoins des élèves (Karoui et al., 2022), il n’en reste pas moins que l’articulation entre la sagesse professionnelle des enseignant·e·s – définie comme le respect de la personne, émergeant de la formation, de l’expérience, des connaissances, des données et de la pensée critique (Schalock & Luckasson, 2014) – et les apports de l’IA comme soutien (ou délégation) à la prise de décisions pédagogiques, n’est encore que trop peu pensée, explorée, documentée et analysée.

L’IA invite aux analytiques de l’apprentissage, c'est-à-dire la mesure, de la collecte, et de l’analyse de données à propos des apprenant·e·s et de leur contexte, à des fins de compréhension et d’optimisation des apprentissages et de l’environnement dans lequel ils ont lieu (Siemens & Long, 2011, traduction libre) ; ce qui promet par exemple la prédiction des échecs, la personnalisation des parcours d’apprentissage ou encore le benchmarking (Khalil et al., 2015). On le voit rapidement, le travail pédagogique intégrant l’IA laisse envisager soit (a) une relégation de l’enseignant·e, par les défenseur·se·s du big data, à un travail de collection de données pour nourrir les IA (Williamson, 2017), soit (b) une redéfinition du profil de compétences des enseignant·e·s pour que l’exploitation construite et critique de l’IA leur soit rendue possible. Il s’agit alors de débattre des recherches à mener pour saisir les chantiers didactiques et informatiques à entreprendre pour penser l’enseignement dans des environnements intégrant l’IA.