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L’intelligence artificielle générative dans l’enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et limites

FH

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Fadoua Hachimi Alaoui : FLAM

Résumé de la communication

Depuis une trentaine d’années, la littérature sur les applications de l’intelligence artificielle (IA) en éducation est particulièrement féconde. Selon Zawacki-Richter et al. (2019), les enseignants et les pédagogues ont récemment commencé à s’interroger sur la manière d’intégrer ces technologies dans leurs enseignements afin de soutenir les apprentissages des étudiants. Il existe jusqu’à ce jour une variété de dispositifs d’intelligence artificielle (IA) adoptée dans le monde de l’enseignement, qui prend le plus souvent la forme de systèmes tutoriels intelligents, de systèmes d’évaluation automatique, d’environnements d’apprentissage collaboratif ou de jeux visant l’apprentissage (CSE, 2020, p.11). Dans ce contexte, le développement de l’intelligence artificielle a donné naissance à un outil de grande envergure à même de révolutionner la recherche universitaire en permettant d’analyser et de traiter une grande quantité d’informations dans un laps de temps très court. Cet outil peut en guise d’exemple aider les chercheurs à résumer un texte, à rédiger des articles, et à analyser des données non structurées…

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Résumé du colloque

Le lancement de ChatGPT fin 2022, suivi par une large adoption du public et la parution de versions de plus en plus sophistiquées, a permis de nouvelles opportunités dans plusieurs secteurs d’activité et alimente également la course dans l’exploitation des technologies de l’intelligence artificielle générative (IAG) de manière générale. L’intégration de ces nouvelles technologies de l’IAG dans l’enseignement et la formation offre des occasions considérables, mais elle pose aussi des défis majeurs. En matière de possibilités, l’utilisation des technologies de l’IAG permet entre autres la personnalisation de l’apprentissage, l’adaptation aux besoins individuels des apprenants, le tutorat virtuel, l’évaluation automatisée, la recommandation de contenu, et plus encore. Dans le même temps, plusieurs défis se posent tels que l’accès inégal à ces technologies, la protection de la vie privée et des données, les biais algorithmiques et la qualité du contenu, la « déshumanisation » de l’apprentissage, l’évolution rapide de la technologie, etc. C’est dans ce contexte que s’inscrit notre proposition d’un colloque qui porte sur l’enseignement et l’apprentissage à l’ère de l’intelligence artificielle générative.

Les préoccupations actuelles concernant l’adoption des technologies de l’IAG dans l’enseignement et l’apprentissage sont importantes et reflètent parfois des positions contradictoires. Devant l’inquiétude que l’IAG puisse modifier les processus d’apprentissage et la valeur de l’évaluation à cause des problèmes potentiels de tricherie sur les devoirs (Anders, 2023), certains établissements ont simplement interdit l’utilisation de ce type de technologie, d’autres ont choisi des positions plutôt prudentes (Tlili, 2023) et plusieurs établissements ont opté pour une approche d’adoption progressive, considérant à la fois son potentiel et ses limites. L’usage de l’IAG soulève aussi de nombreux questionnements liés à la sécurité, à la mutation du métier de l’enseignement, aux droits d’auteurs, etc. Tous ces grands défis posés par l’IAG à l’enseignement et à l’apprentissage nécessitent une attention particulière pour garantir qu’elle est utilisée de manière éthique et équitable tout en maximisant ses avantages potentiels. Cela requiert une planification attentive, une formation appropriée des acteurs et un équilibre à trouver entre une utilisation judicieuse des technologies pour améliorer l’enseignement et l’apprentissage tout en abordant les questions d’équité, de sécurité et de qualité.

Contexte

section icon Thème du congrès 2024 (91e édition) :
Mobiliser les savoirs en français
section icon Date : 14 mai 2024

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