Livre recommandé | Intelligence artificielle et développement de l’éducation du futur

Recommandation historique publiée le 18 septembre 2023. Le texte conserve les perspectives de recherche et le contexte de cette époque.

Sommaire de l’article

Contexte et origine de la recherche

L’intelligence artificielle est une technologie stratégique et un moteur essentiel d’une nouvelle révolution scientifique et technologique et de la transformation industrielle, avec de profondes répercussions sur la société. L’éducation constitue un domaine d’application majeur, mais les technologies intelligentes lui posent aussi de nouveaux défis. Un consensus s’est formé dans la communauté éducative mondiale : mobiliser l’IA pour transformer l’éducation, favoriser la qualité et l’équité, concilier formation à grande échelle et développement individuel, et former des talents innovants pour la future société intelligente.

Le gouvernement chinois accorde une grande importance à l’effet transformateur des technologies de l’information sur l’éducation. Ces dernières années, plusieurs documents d’orientation ont encouragé le changement éducatif grâce aux technologies intelligentes. Le rapport au XXe Congrès national du Parti communiste chinois a appelé à accélérer le renforcement du pays dans les domaines de l’éducation, des sciences et technologies et des talents. Cette planification intégrée constitue une décision stratégique majeure du Comité central dans le cadre de l’édification intégrale d’un pays socialiste moderne.

Les technologies intelligentes peuvent apporter des aides adaptées à l’apprentissage, améliorer la validité et la précision des évaluations, soutenir le développement professionnel et l’évolution du rôle des enseignants, créer une nouvelle génération d’environnements d’apprentissage et améliorer la gouvernance éducative et les décisions de gestion fondées sur les connaissances. Comment une IA digne de confiance peut-elle soutenir et orienter la transformation éducative, les environnements intelligents, de nouveaux modèles pédagogiques et des systèmes éducatifs modernes ? Cette question majeure exige des recherches approfondies. L’IA évolue rapidement et les applications des grands modèles, représentées par ChatGPT, se diffusent dans l’éducation. En Chine et ailleurs, les chercheurs accordent une attention croissante aux rôles et aux contributions de l’IA dans l’éducation future, dans le cadre de débats vastes et approfondis.

Intelligence artificielle et développement de l’éducation du futur (titre original chinois : 人工智能与未来教育发展 ; Huang Ronghuai et ses collègues, Pékin : Science Press, août 2023) est l’un des principaux résultats du projet clé en éducation du Fonds national des sciences sociales de 2019, Recherche sur l’intelligence artificielle et le développement de l’éducation du futur. Dirigé par le professeur Huang Ronghuai, de l’Université normale de Pékin, ce projet a réuni des équipes de cette université, de l’Université normale de Chine centrale, de l’Université du Sud-Ouest, de l’Université normale du Zhejiang, de l’Université des sports de Pékin et d’autres universités et organismes de recherche.

Schéma et description textuelle

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Le panneau de gauche présente l’IA digne de confiance en éducation. Trois panneaux centraux traitent du développement des élèves, des enseignants et des environnements d’apprentissage. Le panneau de droite présente l’éducation à l’ère intelligente. Des flèches relient ces zones de gauche à droite. Leur texte est repris ci-dessous :

IA digne de confiance en éducation

• Applications de l’IA en éducation
• Problèmes engendrés par les applications éducatives
• Principes et cadres de gouvernance de l’IA éducative
• Tendances futures des applications éducatives de l’IA

IA et développement des élèves

• Développement des compétences fondamentales
• IA favorisant le développement des élèves
• Apprentissage personnalisé favorisant le développement
• Évaluation du développement fondée sur l’IA

IA et développement des enseignants

• Travail collaboratif entre IA et enseignants
• Évolution des rôles enseignants avec l’IA
• Compétences enseignantes à l’ère de l’IA
• Collaboration humain-machine pour la formation professionnelle enseignante

IA et environnements d’apprentissage

• Attentes envers les environnements à l’ère intelligente
• Définition, éléments et caractéristiques des environnements intelligents
• Types et cadres des environnements intelligents
• Moteurs de calcul des environnements intelligents

Éducation à l’ère intelligente

• Analyse historique des éléments du système éducatif
• Systèmes éducatifs à l’ère intelligente
• Caractéristiques de l’éducation à l’ère intelligente
• Conception des connaissances
• Conception de l’apprentissage
• Conception du programme
• Conception de l’enseignement

Schéma de la recommandation de la Chaire de 2023. L’image originale est conservée ; sa description textuelle en reprend le contenu.

Dix idées centrales

Partant des grands besoins concrets de la réforme et du développement éducatifs de la Chine, l’ouvrage examine les tendances de l’IA à moyen et long terme et les préoccupations centrales de l’éducation future sous des angles historiques et mondiaux. Autour des besoins en talents, de l’épanouissement des élèves, du développement des enseignants et des environnements d’apprentissage, il étudie les liens entre IA et éducation future, les mécanismes de transformation de l’éducation et les risques potentiels ainsi que leur gouvernance. Ses idées centrales se résument en dix points.

1. L’IA éducative passera d’une attention portée aux applications technologiques au développement de systèmes de collaboration entre humains et IA, avec une évolution de l’IA faible vers l’IA forte.

La nouvelle génération scientifique et technologique, représentée par l’IA, modifie le travail, la vie, l’apprentissage et les milieux humains, entraînant de profondes mutations sociales et une transition rapide vers l’intelligence. À l’approche de cette nouvelle ère émergent des attentes liées à l’incertitude, à la complexité et à l’intelligence, notamment en matière d’équité sociale, de développement économique, de durabilité des ressources et de changement climatique. Les tendances des sous-domaines de l’IA éducative témoignent d’un déplacement des seules applications techniques vers des systèmes de collaboration humain-machine. Dans son évolution temporelle, l’IA éducative tendra à passer de l’IA faible à l’IA forte.

2. Les conceptions de l’éducation évolueront : connaissances cocréées et partagées, apprentissage par construction intelligemment connectée, programmes intégrés et ouverts, et enseignement collaboratif entre humains et IA.

• Premièrement, les connaissances seront cocréées et partagées. À l’ère intelligente, elles constituent une construction générative d’informations et de sens produite par les personnes et l’IA en interaction avec d’autres apprenants, agents et environnements dans des contextes socioculturels déterminés. C’est la cocréation. Grâce aux réseaux et aux interactions, personnes et machines peuvent organiser des activités structurées, produire ensemble des connaissances et les employer pour décider et résoudre des problèmes : c’est le partage des connaissances.
• Deuxièmement, l’apprentissage reposera sur une construction intelligemment connectée. Dans un environnement social constitué par internet, l’internet des objets et les réseaux d’intelligence, les apprenants interagissent avec leurs pairs, les enseignants, d’autres personnes et des agents interconnectés. En participant à une construction collaborative, ils acquièrent connaissances, compétences et attitudes. Des connaissances fragmentées, omniprésentes et dynamiques bousculent les formes antérieures d’apprentissage ; l’apprentissage futur sera donc porteur de sens, actif et profond.
• Troisièmement, les programmes seront intégrés et ouverts. Ils adopteront des structures en réseau, avec des enseignements intégrés autour des grands concepts disciplinaires. Un système plus global, articulé et cohérent favorisera le transfert des acquis et la compréhension approfondie au-delà des temps, des espaces, des cultures et des contextes.
• Quatrièmement, l’enseignement intégrera la collaboration humain-machine. Sa structure évoluera vers un système associant machines intelligentes, enseignants, contenus, élèves et médias. Les technologies soutiendront les apprentissages collaboratifs entre personnes et entre personnes et machines et renforceront les capacités enseignantes. Les élèves pourront dépasser leurs enseignants dans certains domaines, ouvrant un véritable apprentissage réciproque. De nouveaux rôles apparaîtront : facilitateur, organisateur et guide de l’apprentissage.

3. Outre les compétences fondamentales de la vie et du travail, il faudra particulièrement une culture numérique, des capacités d’apprentissage profond, d’investigation et de création, la collaboration avec autrui et les machines intelligentes, ainsi qu’une volonté de participer à la société, avec souplesse et adaptabilité face à un avenir inconnu et changeant.

La vie et le travail futurs demandent une culture et des compétences numériques, la compréhension et l’utilisation d’importantes quantités de connaissances et d’informations, l’apprentissage profond, actif et tout au long de la vie et une autogestion efficace. Des capacités cognitives supérieures sont nécessaires : pensée informatique, raisonnement réflexif et critique, investigation, création de sens et résolution de problèmes complexes pour s’adapter à un monde changeant. Une culture sociale et civique permet une participation active, dynamique et constructive au développement, des modes de vie et de travail durables, le respect d’autrui et la défense des droits civiques. La communication et la collaboration entre personnes et avec les machines doivent exprimer les valeurs humanistes et l’humanité.

4. Les enseignants doivent s’adapter progressivement à la collaboration avec l’IA. Ils ont besoin de connaissances disciplinaires et d’un suivi des évolutions de leur domaine ; de connaissances pédagogiques et d’un accompagnement de l’apprentissage dans divers contextes ; de connaissances technologiques et d’usages innovants ; d’une conscience du développement et de capacités de perfectionnement professionnel ; ainsi que d’esprit collaboratif et d’adaptabilité pédagogique.

Enseignants et IA collaboreront dans l’enseignement, l’apprentissage, la gestion, l’évaluation et les tests. Les nouveaux rôles humains viseront à faciliter l’apprentissage, intégrer les ressources, utiliser l’IA, personnaliser les parcours et assurer la communication émotionnelle, tout en accompagnant la vie des élèves. Ces rôles et méthodes de travail exigent connaissances disciplinaires et veille scientifique, savoir pédagogique et accompagnement dans plusieurs milieux, savoir technologique et innovation, engagement dans la progression professionnelle, collaboration et adaptation aux situations.

5. Appuyés sur des infrastructures intelligentes, les nouveaux environnements d’apprentissage formeront des écosystèmes dynamiques, ouverts et intelligemment connectés, intégrant réel et virtuel. Leurs composantes interopérables pourront percevoir, identifier, calculer, analyser et évaluer contextes et processus d’apprentissage et caractéristiques des apprenants pour proposer ressources, services et outils personnalisés.

Les environnements intelligents peuvent percevoir, identifier, calculer, analyser et évaluer les contextes et processus d’apprentissage et les caractéristiques des apprenants. Ils fournissent ressources personnalisées, services pédagogiques et outils interactifs pratiques, pour un apprentissage engagé, serein et efficace, tout en s’optimisant et en évoluant. Ils comprennent ressources, agents intelligents, outils, communautés d’apprentissage et d’enseignement et méthodes pédagogiques. Ils soutiennent les interactions et collaborations entre personnes et entre personnes et machines ; l’accessibilité ubiquitaire et la conception universelle figurent parmi leurs caractéristiques essentielles.

6. L’IA favorise le développement des élèves en diversifiant les ressources, en les répartissant selon les besoins, en personnalisant recommandations et services d’accompagnement, en enrichissant les interactions et en répondant à la diversité des besoins.

• Les applications éducatives de l’IA diversifieront les ressources, notamment les supports multimédias en ligne, les ressources robotiques et les supports d’apprentissage en réalité virtuelle.
• La modélisation des élèves, enseignants et autres utilisateurs, l’observation de leurs états en temps réel et la collecte de données permettent d’identifier les besoins individuels. L’analyse et les recommandations intelligentes peuvent ensuite répartir ressources et services à la demande.
• Internet et l’IA peuvent approfondir et élargir l’éducation personnalisée. Des systèmes de recommandation intégrant les profils des utilisateurs proposent des ressources adaptées et des services d’apprentissage finement ciblés.
• L’IA enrichit les usages des ressources et rend l’apprentissage plus intéressant grâce à la lecture interactive et aux expériences virtuelles, tout en répondant à différents besoins de développement.
• L’IA répond déjà largement aux besoins des élèves en connaissances, compétences et attitudes, dans des disciplines telles que la programmation, la biologie, la physique, les langues et les mathématiques.
• L’analyse des mégadonnées peut repérer rapidement les modes d’apprentissage des groupes et encourager participation sociale et interactions par des indications, des questions et des recommandations de partenaires ou de stratégies d’interaction.
• L’IA permet des évaluations et des retours rapides et précis, avec une appréciation immédiate qui améliore la précision et l’efficacité de l’enseignement.

7. Une approche centrée sur les preuves construit des situations suscitant des comportements, en extrait des indices de compétence et infère les acquis des élèves, pour créer un modèle d’évaluation de la réussite scolaire fondé sur les mégadonnées.

1. D’abord, élaborer des normes d’évaluation des compétences, recueillir et stocker les données du processus et construire un modèle de tâches. Des tâches variées doivent susciter des réponses comportementales correspondant aux indicateurs de compétence.
2. Ensuite, extraire les variables caractéristiques des comportements : repérer les actions significatives des élèves, déterminer les variables observables de compétence et en vérifier la validité.
3. Puis employer des réseaux bayésiens pour automatiser l’évaluation. De nouvelles données échantillonnées actualisent les tables de probabilités conditionnelles ; la valeur de probabilité maximale sert de base à l’évaluation automatique de chaque observation.
4. Enfin, vérifier l’efficacité de l’évaluation automatisée en pratique. Sa rigueur scientifique et sa validité doivent être établies par des recherches empiriques.

8. L’IA peut relier formation initiale et continue des enseignants, en rapprochant la préparation initiale des contextes et expériences réels d’enseignement. Des plateformes intelligentes peuvent intégrer observation, stages et communautés enseignantes, articuler formation personnalisée et développement professionnel et assurer la circulation, la connexion et le partage des données tout au long du parcours.

Une plateforme intelligente reliant établissements de formation, structures d’enseignement et administrations éducatives peut reconnaître dynamiquement les situations d’apprentissage des futurs enseignants et les contextes des enseignants en poste, et caractériser leur développement. Les données professionnelles peuvent circuler entre formation initiale et continue et être partagées entre organismes. La réalité mixte et les plateformes d’observation et de stage associant présentiel, distanciel, réel et virtuel permettent de comprendre et d’expérimenter des situations et problèmes authentiques, de découvrir des environnements futurs et de s’adapter à l’enseignement de demain. Des contenus proches de la pratique peuvent aussi simuler élèves et milieux variés, avec enseignement personnalisé, évaluation globale du processus et gestion fondée sur les données à toutes les étapes.

9. Il faut renforcer le déploiement intelligent des réseaux éducatifs nationaux, créer des environnements de soutien fondés sur l’IA et des plateformes publiques d’éducation intelligente, et connecter de manière ubiquitaire classes, laboratoires et bibliothèques. La conception des classes doit favoriser les interactions, des expériences riches, l’attention humaniste et les qualités esthétiques.

• Premièrement, les centres de données en nuage peuvent soutenir la gestion dynamique du trafic des réseaux éducatifs intelligents, leur auto-optimisation rapide et leur configuration globale. Configuration intelligente et équilibrage de charge garantissent capacité et qualité des services.
• Deuxièmement, développer des environnements de soutien éducatif fondés sur l’IA et des plateformes publiques d’éducation intelligente. Leurs ressources de base comprennent données éducatives, cadres algorithmiques et puissance de calcul. Améliorer quantité, qualité et sécurité des données, ainsi que précision, efficacité et sécurité des algorithmes.
• Troisièmement, utiliser les réseaux d’intelligence comme moteur des classes, laboratoires et bibliothèques connectés. La perception et la collecte d’informations sur élèves, enseignants et milieux, associées à l’analyse de données multiples, soutiennent le calcul intelligent dans l’enseignement, l’apprentissage, l’entraînement, la gestion, l’évaluation et les tests, avec des services complets, précis et personnalisés.
• Quatrièmement, associer espaces d’apprentissage en ligne et hors ligne pour élargir les dimensions temporelles et spatiales de la classe, permettre des échanges souples et des expériences dynamiques et variées, et intégrer attention humaniste et esthétique afin de soutenir un développement multidimensionnel.

10. Garantir les droits fondamentaux communs de l’humanité est le point de départ d’une IA digne de confiance. L’expérimentation sociale en éducation et la gouvernance de l’IA doivent être renforcées sur les plans éthique, juridique, réglementaire et de la robustesse.

Outre ses apports, l’IA peut engendrer inégalités, atteintes à la vie privée et risques pour la sécurité des données. Son développement et sa gouvernance doivent privilégier le développement humain, défendre une communauté de destin pour l’humanité et garantir les droits fondamentaux communs. Ils doivent respecter transparence, équité, non-malfaisance, responsabilité et protection de la vie privée. La gouvernance éducative de l’IA doit être améliorée en renforçant la culture informationnelle des enseignants et élèves, en établissant des dispositifs d’admission, en encadrant les usages, en protégeant vie privée et données, en menant des expérimentations sociales éducatives et en développant et déployant des systèmes intelligents de gouvernance sociale en éducation.

Conclusion

L’ouvrage rassemble des recherches récentes en IA et en éducation. Il explore le renforcement des fondements théoriques à l’ère intelligente, précise des voies pratiques de transformation et envisage les formes essentielles de l’éducation future. Les auteurs souhaitent que la présentation des questions clés et difficiles de l’intégration de l’IA suscite une attention plus large et un débat approfondi avec experts et chercheurs. Ces échanges peuvent contribuer à résoudre les défis contemporains de l’éducation chinoise, à former des talents innovants et à moderniser l’éducation.

Sources et références bibliographiques

Auteurs : Huang Ronghuai et ses collègues. Éditeur : Science Press. Année : 2023. ISBN : 978-7-03-076177-4. Catalogue de l’éditeur : 276 pages. La recommandation initiale cite août 2023, conformément aux données CIP ; la page de copyright indique séparément première édition, juillet 2023.

Cette recommandation historique présente un livre en chinois sans en fournir le texte intégral. Les cinq autres versions linguistiques traduisent cette présentation et n’impliquent pas l’existence d’éditions dans ces langues. Les idées de l’ouvrage sont replacées dans leur contexte historique.

• Science Press : bibliographie, couverture et page de copyright
• Institut d’apprentissage intelligent de BNU : bulletin d’automne 2023, page imprimée 30
• Article WeChat lié à la recommandation historique, site externe