L'IA, dans l'enseignement supérieur.

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L'IA en enseignement supérieur : agir pour un avenir responsable !
Lorsque j’ai commencé à expérimenter les outils d’IA comme ChatGPT, DALL-E et Midjourney à la fin de 2022, j’ai passé divers stades émotionnels allant de l’excitation (mon travail va tellement être simplifié !), au doute (que va devenir mon travail ?), à quelques craintes et finalement à un mélange d’enthousiasme, stupéfaction et questionnement : que va-t-on désormais enseigner ? Que va-t-on évaluer ? Comment ?
Depuis des mois, nous sommes inondés d’informations concernant les nouvelles applications d’IA, les formations, les interdictions, au point où il est difficile de savoir de quelle manière les institutions sont impactées, les mesures prises et les changements, en cours et à venir.


Quelles recommandations suivre ?
L’UNESCO a publié en avril 2023 le rapport "ChatGPT et l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur : guide de démarrage rapide". Il s’agit d’un texte intéressant pour le lecteur qui a encore peu de connaissances sur la thématique, qui souhaite se baser sur une source fiable et qui ne s’attend pas à des exemples pratiques d’utilisation de l’IA. Pour cela, il suffit d’aller sur un réseau social et de suivre ceux qui développent désormais l’art du «prompt », c’est-à-dire l’art de converser efficacement avec l’IA afin de formuler des instructions claires pour optimiser les réponses.


Que nous dit l’UNESCO ?
• L’un des principaux avantages de l’IA dans l’enseignement supérieur réside dans sa capacité à offrir un apprentissage personnalisé aux étudiants. Grâce à des algorithmes sophistiqués, les systèmes d’IA peuvent analyser les performances et les préférences d’apprentissage de chaque élève, leur permettant ainsi de recevoir un contenu pédagogique adapté à leurs besoins spécifiques. Cela favorise un apprentissage plus efficace et permet aux étudiants de progresser à leur propre rythme.
• L’IA peut également contribuer à améliorer l’efficacité de l’enseignement dans les établissements d’enseignement supérieur. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent répondre rapidement aux questions des étudiants et leur fournir une assistance en temps réel. Cela soulage les enseignants de certaines tâches administratives et leur permet de se concentrer davantage sur l’enseignement et l’interaction avec les étudiants. De plus, l’IA peut automatiser certaines tâches de correction et de notation, réduisant ainsi la charge de travail des enseignants.
• Malgré les avantages indéniables de l’IA, les défis éthiques et sociaux sont aussi à prendre en compte. L’un des principaux problèmes est la question de la confidentialité des données. Les systèmes d’IA nécessitent des données personnelles des étudiants pour fonctionner efficacement, ce qui soulève des préoccupations légitimes quant à la collecte, au stockage et à l’utilisation de ces informations sensibles. Il devient donc essentiel de mettre en place des réglementations et des politiques pour protéger la vie privée des étudiants. À cela, s’ajoute le fait que tous les étudiants ne disposent pas des mêmes ressources technologiques ou de l’accès à une connexion Internet stable. La période de l’enseignement à distance pendant la covid, en a été la preuve. Il est donc essentiel de veiller à ce que l’intégration de l’IA dans l’enseignement supérieur ne crée pas de nouvelles barrières pour certains groupes d’étudiants.


Quelles mesures prendre concrètement ?
Un deuxième rapport produit par l’UNESCO en 2021 « IA et éducation : guide pour les décideurs politiques » vise à garantir que l’IA soutienne le bien commun et recommande aux décideurs de définir :
1. Une vision globale du système et des priorités stratégiques.
2. Un principe directeur pour les politiques en matière d’IA et d’éducation.
3. Une planification interdisciplinaire et une gouvernance intersectorielle.
4. Des politiques et réglementations pour une utilisation équitable, inclusive et éthique de l’IA.
5. Des plans directeurs pour l’utilisation de l’IA dans la gestion, l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation de l’éducation.
6. Des tests pilotes, un suivi et une évaluation, ainsi que la constitution d’une base de données probantes.
7. Et d’encourager les innovations locales en matière d’IA pour l’éducation.