L’IA et les autorités des HES et HEP suisses

By Lionel Alvarez

En janvier, les autorités des HES et HEP suisses se sont rencontrées, comme chaque année, pour leur Bürgenstock Conference. Cette fois-ci, le thème était l’intelligence artificielle en…

En janvier, les autorités des HES et HEP suisses se sont rencontrées, comme chaque année, pour leur Bürgenstock Conference. Cette fois-ci, le thème était l’intelligence artificielle en éducation et formation. Quelle coïncidence, avec le momentum dans les médias généré par OpenAI.

Le CRE/ATE a eu la chance d’être présent pour deux moments scientifiques : un “case” et la table ronde de clôture.

Le CASE.

Durant deux sessions de 45 minutes, les personnes intéressées à notre sujet (.pdf) pouvaient venir échanger sur nos usages de l’IA en éducation. L’humilité nous a poussés à annoncer directement la couleur : nous ne travaillons pas avec le hype du moment (la machine learning), mais bien avec une “good old-fashioned AI”, à savoir les systèmes experts. En bref,

  1. nous modélisons le domaine d’étude (ontologie) ;
  2. nous créons des expériences d’apprentissage (jeux) associées à chaque “skill” ou “knowledge” du domaine modélisé ;
  3. nous générons des parcours “type” d’apprentissage (parcours) qui, lorsque l’élève y jouera, laissera des traces ;
  4. le système expert (adaptive learning) situera l’élève dans la modélisation du domaine (profil d’élève) ;
  5. le système expert recommandera les expériences d’apprentissage adaptés (personnalisation).

Les échanges ont été riches et rapportent les perceptions que l’on peut avoir d’un tel outil :

  • Intéressant, mais… est-ce que la personnalisation des expériences d’apprentissage ne va pas à l’encontre de l’agilité que l’on exige des futur·e·s citoyen·ne·s et futur·e·s employé·e·s ?
    Que répondre à cette question pertinente : il y a là des visions de l’apprentissage qui s’affronte, d’un côté l’adversité et l’adaptation au centre, vers une forme de débrouillardise ; de l’autre, le développement de compétences disciplinaires, facilitant une débrouillardise future. Cette tension entre facilitation et contrainte est passionnante, elle se retrouve aussi dans des propositions théoriques comme la conception universelle de l’apprentissage, mais ne se résout qu’en mettant en œuvre une alternance des actions pédagogiques.
  • Intéressant, mais… apprendre, n’est-ce pas aussi se saisir de ce que je ne sais pas et se donner les moyens de se dépasser (vs. laisser la machine faire à ma place) ?
    Que répondre à cette question pertinente : idem qu’à la première question finalement. C’est d’ailleurs une problématique fondamentale dans la relation entre pédagogie et technique, où les deux invitent à performer, mais sur la base de fondements différents (l’un, avec une compétence intrinsèque, l’autre avec une habileté rendue possible par l’objet maîtrisé).
https://www.fotor.com/features/ai-image-generator/: "school representatives talking about artificial intelligence in Switzerland"
https://www.fotor.com/features/ai-image-generator/: “school representatives talking about artificial intelligence in Switzerland”

 

La Table Ronde.

Ce moment était initié par la question “qu’est-ce que vous garder de ces deux jours?”. Une personne répond la nécessité des “digital skills”, l’autre l’étonnement des gens face à ChatGPT. Les deux réponses ne vont-elles pas de pair ? En effet, si l’on s’étonne, c’est peut-être que l’on n’a pas les “digital skills” suffisantes pour comprendre et penser rationnellement cette technique.

Il y a un sentiment d’urgence chez de nombreuses personnes concernant l’IA en éducation. Certes, l’école est ébranlée, de même que toutes les personnes dont le métier est de penser ou de parler (ChatGPT offre des réponses qui invitent plausiblement à croire à une pensée ou un discours). Toutefois, il me semble important de bien distinguer deux agendas pédagogiques :

  1. former à la culture numérique (ChatGPT et l’IA y compris).
  2. former à l’aide de l’IA.

Le premier me semble une évidence, voire une urgence. Le seconde me semble plus ambivalant : rêvons des usages, via des projets de recherche notamment, mais ne déployons pas encore ces outils.

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