Le 31 mars 2023, le guide Learning for All with AI? 100 Influential Academic Articles of Educational Robots (« Apprendre pour tous grâce à l’IA ? 100 articles scientifiques marquants sur les robots éducatifs ») a été présenté lors du colloque sur l’intelligence artificielle et l’éducation numérique organisé à l’Université normale de Beijing (BNU).
Le guide a été réalisé par une équipe scientifique dirigée par Ronghuai Huang et Dejian Liu, codirecteurs de l’Institut d’apprentissage intelligent de l’Université normale de Beijing. Son élaboration a bénéficié du soutien de la Chaire UNESCO sur l’intelligence artificielle dans l’éducation, du Centre international de recherche et de formation pour l’éducation rurale de l’UNESCO et de l’Institut d’apprentissage intelligent. Ying Chen, chercheuse postdoctorale à BNU, a présenté le guide au nom de l’équipe du projet.
Sélection des publications et sept thèmes de recherche
Pour étudier comment les robots éducatifs peuvent favoriser l’apprentissage, l’équipe a analysé de manière systématique 100 articles influents publiés dans des revues au cours des années précédentes. Le schéma original décrit trois critères de sélection : un nombre élevé de citations, notamment pour des articles très cités de revues du noyau de Web of Science ; la représentativité, avec des travaux de chercheurs et d’établissements importants ; et la prise en compte des recherches émergentes, par recherche bibliographique en boule de neige et recommandation d’articles de pointe. Le schéma indique également les étapes correspondant à 100 articles scientifiques influents et à une sélection de 40 publications.
Le guide dégage sept thèmes principaux : le tutorat personnalisé par agents conversationnels ; les robots dans l’enseignement des sciences, de la technologie, de l’ingénierie et des mathématiques (STEM) ; la programmation de robots ; l’apprentissage des langues avec des robots sociaux ; les robots dans l’enseignement en classe ; l’éducation spécialisée assistée par des robots ; et les robots d’entraînement cognitif pour les personnes âgées.
Dix constats de recherche
1. Les contenus générés par l’intelligence artificielle (AIGC) et les grands modèles de langage (LLM) deviennent plus élaborés et plus efficaces, avec une tendance croissante à les associer à d’autres technologies d’IA.
2. Le développement de l’esprit critique est de plus en plus important pour garantir un usage approprié des technologies d’IA telles que ChatGPT.
3. La fabrication de robots recourt à des technologies avancées, dont l’IA et l’apprentissage automatique, pour améliorer l’automatisation, la précision et l’efficacité. Ces évolutions auront des conséquences importantes pour les équipements éducatifs.
4. La robotique éducative est influencée par le mouvement du logiciel libre et de l’open source, la demande du marché, les dynamiques industrielles et les pressions du capital. Elle soulève aussi de nouvelles questions d’éthique, de sécurité, de dignité humaine et de coût des ressources de calcul.
5. Les robots suscitent un intérêt croissant dans l’enseignement STEM. La revue indique que des expériences d’apprentissage plus participatives et l’apprentissage collaboratif peuvent améliorer la motivation et les compétences scientifiques des élèves.
6. L’enseignement de la programmation de robots peut développer la pensée informatique, la résolution de problèmes, la créativité, la participation et la collaboration chez les apprenants de différents âges.
7. L’apprentissage des langues assisté par des robots sociaux présente des perspectives prometteuses pour les compétences linguistiques des enfants et l’apprentissage d’une langue seconde chez les adultes.
8. La robotique peut soutenir l’enseignement traditionnel, notamment en sciences et en ingénierie, en approfondissant la compréhension des concepts fondamentaux, en améliorant les compétences de conception de systèmes et en encourageant la participation des apprenants.
9. La revue fait état de résultats positifs des robots sociaux pour soutenir la communication et les interactions sociales des enfants. Leur apparence ludique, leur patience, leur constance et leur capacité à tenir différents rôles suscitent un intérêt en éducation spécialisée, notamment auprès des enfants autistes.
10. Les robots d’entraînement cognitif offrent une approche prometteuse pour les personnes âgées ayant des besoins particuliers d’accompagnement.
Cinq recommandations pour le développement
1. Étudier la collaboration entre humains et machines et construire un écosystème éducatif intelligent. Avec l’essor des robots, des systèmes de tutorat intelligent, des agents conversationnels, du métavers et d’autres technologies, l’étude de cette collaboration dans l’éducation devient essentielle. Outre les enjeux éthiques, il convient de renforcer le rôle des enseignants et de permettre un enseignement collaboratif avec l’IA. La recherche théorique, les plateformes et l’accompagnement d’experts peuvent soutenir les pratiques des écoles et des universités.
2. Améliorer les approches pédagogiques numériques pour adapter les réformes éducatives à l’ère intelligente. De nombreuses technologies d’IA entreront dans l’éducation, et beaucoup présentent à la fois des avantages et des risques. ChatGPT illustre la nécessité de repenser et d’ajuster les conceptions de l’enseignement, l’apprentissage en ligne, les ressources numériques et les méthodes d’évaluation.
3. Repenser les compétences fondamentales des élèves, des enseignants et des citoyens à l’ère intelligente. Au-delà des compétences en technologies de l’information et de la communication, des connaissances et des aptitudes en psychologie et en communication sont nécessaires pour permettre aux enseignants et aux apprenants de communiquer et de collaborer efficacement avec les machines dans l’éducation.
4. Participer au mouvement international de l’open source et suivre les progrès de la science ouverte. Ses composantes comprennent les politiques ouvertes, les ressources éducatives libres, les données ouvertes, les méthodes ouvertes, l’évaluation ouverte par les pairs et le libre accès. L’étude de la science ouverte et l’élaboration de politiques adaptées peuvent soutenir l’éducation et l’innovation à l’ère intelligente.
5. Étendre les expérimentations sociales en éducation et les services publics d’enseignement. Étudier les effets de l’IA dans des situations éducatives réelles et naturelles permet de vérifier l’efficacité d’une technologie et de fournir des données et des expériences pour étendre ces services. Cela peut favoriser l’équité, répondre aux tensions entre enseignement à grande échelle et développement individuel, améliorer l’éducation numérique et contribuer à l’Objectif de développement durable 4 des Nations Unies.
Libre accès et référence bibliographique
Le guide original est disponible sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Cet article réunit la précédente actualité de la Chaire et le reportage correspondant du CIT de l’Université normale de Beijing, et propose une description textuelle du schéma original ; les autres versions linguistiques sont des traductions préparées pour ce site. Les constats et les recommandations conservent le contexte de leur publication en 2023. Le guide en anglais présente le contenu intégral et les méthodes de recherche.
Référence conseillée : Huang, R., Liu, D., Chen, Y., Adarkwah, M. A., Zhang, X.L., Xiao, G.D., Li, X., Zhang, J.J., Da, T. (2023). Learning for All with AI? 100 Influential Academic Articles of Educational Robots. Beijing: Smart Learning Institute of Beijing Normal University.
Pour aller plus loin
Lien original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-4740-fr/
