Quel avenir pour l’éducation à l’ère intelligente ? Depuis l’apparition de ChatGPT, les transformations et les défis de l’IA suscitent de larges débats. Huang Ronghuai, directeur de l’Institut d’apprentissage intelligent de l’Université normale de Beijing et du Centre national de recherche en ingénierie pour le cyberapprentissage et les technologies intelligentes, estime que l’IA générative pourrait bouleverser l’ensemble du système éducatif existant. Il préconise de transformer l’éducation grâce aux technologies intelligentes, de renforcer les compétences des enseignants et des élèves, d’explorer et de pratiquer ensemble la pédagogie numérique et de développer un enseignement collaboratif humain–IA de manière organisée et conforme aux exigences applicables.
Les nouvelles exigences de l’intégration de l’IA générative dans l’éducation
Le développement rapide de l’IA générative, particulièrement l’apparition de ChatGPT, a suscité un débat mondial. Début 2023, mon équipe et moi avons comparé ses usages éducatifs dans des pays dont les États-Unis, la Chine, la Türkiye et l’Australie. Nous avons conclu qu’il fallait les aborder avec ouverture et prudence, renouveler les conceptions pédagogiques, prendre en compte l’éthique et ne pas accepter sans examen les réponses des modèles.
Les inégalités éducatives potentielles de l’IA appellent l’attention. Des droits technologiques inégaux peuvent apparaître entre producteurs et consommateurs, ainsi qu’entre acteurs situés en amont et en aval du développement. Des tensions peuvent également concerner la propriété et la gouvernance des données. La fracture des usages numériques importe aussi : au-delà des infrastructures et des conditions économiques régionales, il faut examiner les attitudes des enseignants envers les technologies et les différences d’utilisation en classe qui en découlent.
Les systèmes d’IA deviennent toujours plus complexes et une rupture se dessine entre méthodes techniques et finalités. Informations fausses ou erronées, discriminations et biais algorithmiques, atteintes à la vie privée, fuites de données et usages abusifs figurent parmi les risques.
Cependant, la réponse ne doit pas être la crainte, l’évitement ou le rejet des applications de l’IA. Cela pourrait laisser ses usages éducatifs sous-développés et priver enseignants et élèves des capacités élémentaires d’adaptation et d’action nécessaires à l’ère intelligente.
Nous manquerions aussi des occasions d’intégration systémique entre technologies et éducation, sans activer les forces internes de transformation de l’éducation, ce qui entraverait sa transformation numérique et son développement de qualité.
« Tout travail fondé sur un système stable de règles, dont les régularités se trouvent dans des données accessibles, pourrait être remplacé par l’IA. » Le système éducatif issu de la révolution industrielle, organisé autour de la division des savoirs, des disciplines et de l’enseignement en classes distinctes, pourrait être bouleversé dans son ensemble. Sa reconstruction devient urgente : telle est la nouvelle exigence liée à l’IA générative.
De nouvelles formes d’éducation pour l’ère intelligente
L’éducation développera des conceptions du savoir créé et partagé collectivement, de l’apprentissage construit par des connexions intelligentes, des programmes intégrés et ouverts et de l’enseignement collaboratif humain–IA.
Savoir : création et partage collectifs
L’IA générative favorisera la création et le partage collectifs des connaissances. Les savoirs produits par les algorithmes augmenteront, la frontière entre savoir subjectif et objectif s’estompera et une grande partie sera créée par collaboration humain–IA. Intelligence collective, ouverture, fragmentation et ambiguïté les caractériseront. Leurs types évolueront également : les connaissances factuelles seront plus accessibles, les connaissances procédurales gagneront en importance et l’acquisition de savoirs tacites et implicites deviendra essentielle.
Apprentissage : connexions intelligentes et construction
L’apprentissage met l’accent sur la coopération entre enseignant, machine et apprenant. Dans les environnements intelligents, les connaissances, compétences et attitudes s’acquièrent par les interactions avec pairs et enseignants et la construction collaborative avec des agents intelligents. L’IA peut soutenir le choix des contenus, la conception des parcours et l’évaluation personnalisée immédiate, élargissant les situations possibles. L’autonomie, la personnalisation, l’apprentissage expérientiel et le développement de capacités d’innovation deviennent prioritaires.
Programmes : intégration et ouverture
Les changements concernent le sens, les formes et les ressources des programmes. Ils passent d’une orientation uniquement centrée sur le savoir à des objectifs éducatifs multiples, et de la transmission d’informations à la compréhension scientifique, l’expérience technologique, la participation sociale, la conscience culturelle et la compréhension de la vie. Les programmes s’ouvriront et les cours disciplinaires traditionnels céderont progressivement la place à des approches intégrées et contextualisées. Les ressources seront plus précises, opportunes et personnalisées ; apprendre au-delà des pays, régions, temps et espaces deviendra habituel, rendant inclusion et équité possibles. La première valeur de la Recommandation de l’UNESCO sur l’éthique de l’intelligence artificielle appelle au « respect, à la protection et à la promotion des droits humains, des libertés fondamentales et de la dignité humaine », essentiels à cette ouverture.
Enseignement : collaboration humain–IA
L’intégration des technologies intelligentes invite à réexaminer les conceptions pédagogiques et l’usage des ressources personnalisées pour donner toute sa place à la capacité d’action des élèves. Les objectifs dépasseront l’acquisition de connaissances pour développer culture numérique, capacités de développement durable, identité personnelle et intégration, afin de former les compétences fondamentales de l’ère intelligente. L’IA complétera, renforcera et prolongera les capacités des enseignants, qui deviendront concepteurs de situations, organisateurs et guides de l’apprentissage.
De nouvelles mesures pour transformer l’éducation par les technologies intelligentes
1. Renforcer les compétences des enseignants et des élèves pour l’ère intelligente
Développer créativité, adaptabilité et capacité à agir constitue une réponse adaptée à l’ère intelligente.
Pour les élèves, améliorer les dispositifs de développement de la culture et des compétences numériques, renforcer l’apprentissage autonome et accroître les bénéfices de l’apprentissage avec les technologies intelligentes.
Pour les enseignants :
- Encourager l’exploration et l’utilisation actives des technologies intelligentes, la compréhension de leurs principes fondamentaux et les échanges entre enseignants ;
- Organiser des formations personnalisées permettant de prendre conscience de l’évolution des rôles pédagogiques ;
- Recueillir et analyser les données d’enseignement pour des recherches pédagogiques ciblées, au service des compétences professionnelles et de la culture numérique.
2. Explorer et pratiquer ensemble la pédagogie numérique
La pédagogie concerne les principes et les méthodes qui doivent guider l’enseignement. Transformer celui-ci dans l’ensemble des contextes grâce aux technologies intelligentes nécessite une exploration et une pratique collectives selon quatre dimensions :
- Apprentissage en profondeur soutenu par la technologie. Il développe la pensée de haut niveau et les compétences fondamentales, avec une attention particulière à l’amélioration et au transfert des capacités d’apprentissage et des qualités de réflexion. Il faut développer les capacités numériques et l’usage efficace des ressources et outils pour un apprentissage créatif, réfléchi et expérientiel, favorisant autonomie et développement personnel.
- Environnements numériques d’apprentissage « verts » et robustes. Construire des espaces sûrs, conformes à l’éthique et aux règles éducatives ; renforcer stabilité, fiabilité et évolutivité ; et améliorer le chiffrement des données, le filtrage des contenus et les autres protections des informations personnelles et des données d’apprentissage.
- Pratiques pédagogiques guidées par les preuves. Utiliser les traces d’apprentissage pour identifier et résoudre précisément les problèmes clés. Des ressources numériques de qualité doivent améliorer les résultats, soutenir l’innovation et l’amélioration continues et renforcer qualité et efficacité pédagogiques.
- Éducation collaborative fondée sur la confiance mutuelle humain–IA. Encourager coopération et interaction entre enseignants et systèmes fiables, mobiliser des ressources précises, opportunes et personnalisées, donner toute leur place aux apprenants et développer les capacités de réflexion, les conceptions éthiques et les valeurs nécessaires à cette collaboration.
3. Développer un enseignement collaboratif organisé et conforme aux exigences
L’enseignement collaboratif humain–IA est devenu une des tendances incontournables des pratiques éducatives futures. Que les enseignants intègrent activement ou non l’IA aux cours, son acceptation et l’usage d’outils comme ChatGPT par les élèves et leurs familles constituent déjà une tendance irréversible.
Il est urgent d’approfondir les mécanismes internes de cet enseignement et d’en améliorer structures et processus par des méthodes empiriques. Des critères clairs d’admission des technologies et des orientations pratiques sont également nécessaires pour assurer un usage approprié et une intégration pédagogique efficace.
Surtout, les cas et expériences réussis doivent être largement diffusés auprès des enseignants. Les formations doivent être organisées systématiquement selon leurs besoins réels, afin de partager des pratiques avancées, transférables et de qualité et de donner une nouvelle vitalité à l’avenir éducatif.
Sources et contexte historique
Source originale mentionnée dans les archives : compte officiel WeChat du Centre d’innovation pour l’éducation par Internet de Zhongguancun.
Édition et traduction des archives de la Chaire du 16 juillet 2024. La discussion complète, les fonctions mentionnées et le contexte historique sont conservés.
L’expression originale « 切莫引以为然 » est rendue par « ne pas accepter sans examen les réponses des modèles », selon le contexte des travaux signés par l’auteur sur l’exactitude des réponses et l’évaluation de l’information. La formulation d’origine est conservée pour vérification.
Références et ressources associées： Archives en chinois · Contexte dans les travaux de l’auteur · Recommandation de l’UNESCO sur l’éthique de l’IA · Profil officiel de l’auteur
Lien original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-9192-fr/
