L’arrivée des nouvelles technologies d’IA a mis le monde de l’éducation en ligne en effervescence. Les nouvelles technologies ont apporté un nouvel enthousiasme à l'apprentissage en ligne, mais il est difficile de distinguer ce qui est à la mode et ce qui ne l'est pas. Quel sera l’impact de l’IA dans l’espace d’apprentissage en ligne ? Qu’est-ce qui est susceptible de changer ? Qu’est-ce qui restera pareil ? Nous vous présenterons quelques innovations majeures en matière d'intelligence artificielle (ou, plus précisément, d'apprentissage automatique) et ce qu'elles signifient pour les enseignants et l'apprentissage en ligne en général.
Qu'est-ce que l'IA?
Les technologies d’intelligence artificielle sont des technologies qui permettent aux ordinateurs d’imiter le comportement des humains. Récemment, ces technologies sont devenues très efficaces dans l’exécution de tâches créatives auparavant considérées comme impossibles pour les machines, comme écrire de la poésie, composer de la musique ou créer des œuvres d’art uniques.
Ces technologies pourraient être plus précisément appelées « apprentissage automatique ». La technologie d'apprentissage automatique fonctionne en modifiant la façon dont un programme se comporte en fonction de ce qu'il a « vu » auparavant. Par exemple, un programme d’apprentissage automatique pourrait être capable de générer une image d’un chat après avoir vu de nombreuses images de chats. Voici une chat qui n'existe pas:
Quelqu'un a donné à un programme un grand nombre de chatons à analyser et l'ordinateur a créé cette image de chat sur commande. Soigné!
Le terme Intelligence Artificielle évoque une vision de robots entièrement autonomes, pensant et ressentant, prêts à conquérir l’humanité. Cependant, plus vous enlevez les couches, plus vous découvrez que, même si ces programmes sont assez intelligents, ils sont encore loin d'égaler les humains en termes d'intelligence générale. C'est pourquoi « Machine Learning » est le terme le plus précis. Cependant, dans le cadre de cet article, nous utiliserons les deux termes de manière interchangeable. Après tout, tout le monde fait ça et nous voulons aussi être cool.
Comment les équipes avancées utilisent-elles l’IA dans le E-Learning ?
L’apprentissage automatique est utilisé de trois manières principales pour l’éducation en ligne, à savoir :
- Tuteurs d'IA pour les cours en ligne
- Génération de contenu IA pour l'apprentissage en ligne
- Problèmes créés par l'IA
Jetons un coup d'œil aux trois…
ChatGPT fera quelques apparitions.
1. Tuteurs IA pour les cours en ligne
L'une des utilisations les plus intéressantes de l'intelligence artificielle pour les cours en ligne est la possibilité d'avoir un tuteur « à la demande » qui peut aider les apprenants lorsqu'un enseignant n'est pas disponible. Ceci est rendu possible grâce à l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) comme ChatGPT. Les grands modèles linguistiques fonctionnent comme les autres programmes d'apprentissage automatique : ils sont construits en analysant de très nombreux textes écrits, notamment des articles encyclopédiques, des blogs en ligne, des livres électroniques et des actualités. Après avoir recueilli autant d’informations, ils sont capables de répondre aux invites de manière utile.
Par exemple, nous avons demandé à ChatGPT « Pourriez-vous expliquer la fonction linguistique d'un adjectif ? » et il a répondu :
Certainement! Les adjectifs sont un élément fondamental du langage et remplissent plusieurs fonctions linguistiques importantes. Un adjectif est un mot qui modifie ou décrit un nom (une personne, un lieu, une chose ou une idée) en fournissant plus d'informations à son sujet. Voici les principales fonctions linguistiques des adjectifs :
- Fonction descriptive: Les adjectifs sont le plus souvent utilisés pour fournir des descriptions ou des caractéristiques de noms. Ils aident à brosser un tableau plus détaillé dans l’esprit du lecteur ou de l’auditeur. Par exemple:
- « Le Bleu ciel » décrit la couleur du ciel.
- "Une haut bâtiment » décrit la hauteur du bâtiment.
- Fonction quantitative: Les adjectifs peuvent indiquer la quantité ou le nombre de noms. Ceux-ci sont souvent appelés adjectifs quantitatifs. Par exemple:
- "J'ai cinq pommes » précise la quantité de pommes.
- "Il y a de nombreuses des gens dans le parc » indique un grand nombre de personnes.
- Fonction qualitative...
-ChatGPT, abrégé
La capacité de ChatGPT à résumer de larges pans d'informations est impressionnante. Crédit Janko Ferlic via Unsplash.
C'est une explication assez complète des adjectifs ! Le fait qu’une machine soit capable de fournir cela est impressionnant, mais pour ne pas prendre d’avance sur nous-mêmes, nous devons penser aux limites d’un tel tuteur.
Limites des tuteurs IA
La première limitation majeure d'un tuteur IA est qu'il peut « inventer » des informations qui ne sont pas vraies. L'exactitude des réponses d'un tuteur virtuel est plus susceptible d'être fausse s'il n'y a pas beaucoup d'informations sur un sujet, ou si les informations sur lesquelles il est « formé » sont mal organisées, par exemple. Ces mensonges ont été jugés 'des hallucinations,' et ils peuvent constituer un problème sérieux pour un tuteur virtuel. Voici quelques exemples récents des conséquences résultant des hallucinations :
- Un enseignant qui rate plus de la moitié de la classe alors qu'il ChatGPT a faussement prétendu avoir écrit ses essais pour eux.
- Les avocats soumettant des mémoires avec fausses citations à des cas inexistants.
- Google perdre 100 milliards de dollars en valeur marchande lorsque son IA a donné une réponse incorrecte facilement vérifiable à une question lors d'une présentation.
Les tuteurs en IA ont de bonnes chances de dire la mauvaise chose avec une telle confiance que les apprenants sont susceptibles de croire les mensonges au pied de la lettre, et les instructeurs peuvent se retrouver avec des étudiants qui ont de nouvelles idées fausses qu'ils devront démystifier et corriger.
Comme un papillon de nuit avec un motif « œil », une IA peut construire une façade convaincante. Crédit David Clode via Unsplash.
Le deuxième problème majeur des AI Tutors est leur tendance à donner des réponses qu’ils ne sont pas censés donner. Un impératif courant pour un tuteur virtuel est qu’il doit aider un apprenant à comprendre sans lui donner la réponse aux questions du quiz. Il ne doit pas se substituer au processus de réflexion de l'apprenant. Cependant, il arrive parfois que des tuteurs virtuels donnent directement la réponse aux apprenants, même s’il leur est demandé de ne pas le faire. Cela « court-circuite » effectivement le processus d’apprentissage des étudiants.
Il existe des moyens de réduire la probabilité qu’une IA réponde à une question de quiz. Vous pouvez ajouter des invites préconfigurées indiquant au tuteur ML de ne pas répondre directement à la question. Vous pouvez lui dire de répondre uniquement en posant des questions pour une expérience socratique. Cependant, le phénomène de « jailbreak » d’une IA est un sport en soi. Le jailbreaking consiste à amener l’IA à se libérer des règles qu’elle a été programmée pour suivre afin de la forcer à faire des choses qu’elle n’est pas censée faire.
En fait, il existe une jeu auquel tu peux jouer où vous essayez de jailbreaker des IA de plus en plus résistantes. De même, il existe des collections de invites de jailbreak disponible en ligne. Si quelqu’un souhaite qu’une IA agisse au-delà de son utilisation prévue, il le peut.
Le troisième problème majeur n’est pas précisément un problème avec les tuteurs IA mais plutôt une limitation subtile, mais majeure, de leurs capacités. Cette limite est que la qualité des réponses est fortement limitée par la qualité des questions posées. Tout comme « Google-Fu » est devenu une compétence importante, rédiger une bonne invite est une compétence en soi.
L'écriture rapide s'est avérée une compétence tellement essentielle lorsqu'on travaille avec l'IA que certains ont commencé à l'appeler « ingénierie rapide ». Cette caractérisation surestime considérablement la compétence requise, mais il s’agit toujours d’une capacité acquise. Un bon instructeur peut parfois contourner un étudiant qui ne pose pas de bonnes questions en observant ce qu'il ne pose pas ou en reconnaissant les malentendus courants inhérents aux questions qu'il pose. Les tuteurs IA ont plus de mal à exécuter ces fonctions.
Les tuteurs IA en valent-ils toujours la peine ?
Les robots apprennent tout comme nous. Crédit Andrea de Santis via Unsplash.
Les tuteurs IA peuvent absolument améliorer l’apprentissage en ligne à condition que leurs limites soient comprises. Alors que les LLM hallucinent parfois, les tuteurs en machine learning peuvent aborder des sujets sur lesquels ils disposent de solides données de formation. Les instructeurs peuvent également poser plusieurs questions aux tuteurs en IA sur leur sujet pour vérifier si un tuteur en IA est approprié pour leur sujet.
Bien que les tuteurs d’IA puissent être jailbreakés, ils peuvent souvent être plus difficiles à briser que cela n’en vaut la peine. Ils ne sont pas non plus uniques à ce problème : après tout, un apprenant pourrait simplement passer à un autre chatbot non contrôlé par l'instructeur et lui poser la question à laquelle un tuteur en IA refuse de répondre. Ce n’est donc pas une vraie raison pour ne pas utiliser de tuteurs IA.
Enfin, si les IA sont limitées par la capacité de l’apprenant à poser une bonne question, les humains le sont aussi. Bien que les gens soient plus à même de repérer les idées fausses non exprimées dans les questions d'un apprenant, l'alternative n'est pas que l'instructeur repère la confusion.
L’alternative est que personne ne le remarque.
Autrement dit, dans de nombreux cas, l'instructeur d'un cours d'apprentissage en ligne peut ne pas être en mesure d'avoir des conversations en tête-à-tête avec chaque apprenant pour vérifier sa compréhension et répondre aux questions. Et c’est à cela que servent ces robots : combler les lacunes là où un instructeur ne peut pas être présent. Leur intention n'est pas de remplacer l'instructeur. Les limites de l’IA montrent clairement que l’instructeur ne doit pas être remplacé. Mais si ces limites sont observées et respectées, elles peuvent améliorer la capacité d'un instructeur à aider ses élèves à apprendre.
2. Génération de contenu IA pour l'apprentissage en ligne
Un autre domaine dans lequel l’IA affecte l’apprentissage en ligne est celui de la génération de contenu. Les instructeurs doivent rédiger de nombreuses sections dans des cours qui peuvent durer un semestre ou une année entière. Cela fait beaucoup de contenu ! N’importe quel auteur vous le dira : mettre des mots sur papier est un défi. De nombreux instructeurs préfèrent utiliser l’IA pour rédiger leurs cours.
Limites de l'IA pour générer du contenu d'apprentissage
Bien entendu, l’utilisation de l’IA pour générer du contenu de cours présente certaines limites majeures. Le plus gros est le même qu’avec AI Tutors : les outils de ML hallucinent souvent. Et cela signifie qu’un instructeur ne peut pas laisser inconsidérément une IA écrire son cours à sa place. Ils doivent auditer et vérifier la sortie du générateur de contenu IA.
Le statut juridique du contenu de l’IA est flou. Créditez le cabinet d'avocats Tingey Injury via Unsplash.
Une deuxième limitation majeure n’est pas technologique, mais juridique. Aux Etats-Unis, récentes décisions de justice ont déterminé que le contenu créé par les technologies d’IA est ne bénéficie pas de la protection du droit d'auteur. La technologie est si nouvelle que bon nombre de ces cas n’ont pas encore traversé le système juridique jusqu’à leur destination finale, mais la prépondérance de la jurisprudence jusqu’à présent indique que le statut du droit d’auteur sur le contenu de l’IA est fragile. Si vous souhaitez conserver les droits d'auteur sur vos cours, c'est une raison pour faire une pause.
La génération de contenu IA est-elle une bonne idée ?
Peut être. Les générateurs de contenu IA peuvent créer un contenu pédagogique clair et bien rédigé. Vous devrez surveiller de près pour vous assurer qu’aucun mensonge ne passe au travers. De même, certaines illustrations peuvent ne pas être réalisables et les problèmes doivent être construits délibérément, il y aura donc encore du travail à faire à la main. Cependant, les auteurs de cours ont globalement intérêt à utiliser des générateurs de contenu IA.
Même si les restrictions légales sont effectivement préoccupantes, la plupart d’entre elles disparaissent une fois qu’un humain est suffisamment impliqué en tant qu’auditeur. Autrement dit, il existe une ligne où quelque chose passe du « contenu généré par l'IA » au « contenu assisté par l'IA » – seul ce dernier pouvant bénéficier de la protection du droit d'auteur. L'emplacement de cette ligne dépend grandement du travail, du niveau d'effort et de l'intentionnalité de l'humain qui modifie le contenu généré par l'IA, ainsi que d'autres facteurs. Vous devriez contacter un conseiller juridique qualifié si vous ne savez pas si votre travail est admissible. La ligne peut également être déplacée en fonction de la priorité établie par de futures affaires judiciaires et peut différer en fonction de votre juridiction.
Deuxièmement, si votre préoccupation n’est pas de gagner de l’argent grâce aux pouvoirs de propriété intellectuelle du droit d’auteur, alors vous avez toutes les raisons de faire appel à des générateurs de contenu IA. Pour les équipes qui distribuent leur contenu gratuitement mais monétisent plutôt la certification ou d'autres services à valeur ajoutée, l'utilisation de ML Content Generation pour vos cours en ligne est parfaitement adaptée, à condition que le résultat réponde aux normes de qualité de votre établissement.
Bien entendu, les plateformes d’apprentissage en ligne souffrent parfois du syndrome du « pas écrit ici » où les professeurs se sentent souvent obligés d’écrire leur propre cours alors qu’il existe déjà des cours de haute qualité sur le même sujet. Nous encourageons les auteurs de cours à explorer et à contribuer aux cours et manuels ouverts autant que possible.
3. Problèmes créés par l'IA
Une utilisation sous-estimée mais enthousiaste de ces nouvelles technologies les exploite pour créer des problèmes uniques que les apprenants doivent résoudre. Les LLM sont capables de générer de grands volumes de texte faisant autorité en réponse à une invite. Certaines utilisations astucieuses peuvent en découler.
Une tâche délicate dans notre monde moderne consiste à apprendre à penser de manière critique – à évaluer ce que nous lisons et à tester pour voir si c'est vrai. ChatGPT et autres LLM « hallucinent » fréquemment, et c'est à notre avantage ici. Imaginez donner à un apprenant le résultat d'une invite vers ChatGPT, puis lui demander de le noter !
Les générateurs de contenu IA ont un grand potentiel en matière de génération de problèmes. Crédit Comparez la fibre via Unsplash.
Demandez à l'apprenant d'examiner toutes les affirmations d'un essai d'IA, de les surligner, de trouver des citations pour elles – ou des citations qui les contredisent. Cela pourrait, en fait, permettre à l’IA de devenir le meilleur outil pour apprendre aux gens à être sceptiques quant à ce qu’ils lisent en masse, une compétence qui est plus que jamais nécessaire.
De même, une IA pourrait être un partenaire de débat. Un apprenant pourrait se voir attribuer un poste et l’IA un autre. Un enseignant examinerait ensuite un enregistrement du débat entre les deux et notait l'apprenant en fonction de sa performance.
Un autre exemple serait que l'IA génère des questions sur le sujet de l'instructeur auxquelles l'apprenant doit répondre. Bien entendu, il convient d’informer l’apprenant qu’une IA pose la question et pourrait ne pas la comprendre, afin qu’il puisse remettre en question les hypothèses cachées dans la question.
Problèmes créés par l'IA
En fait, il est difficile de trouver une raison pour laquelle celui-ci ne fonctionnerait pas. Le principal problème résiderait dans l’exécution – la construction des outils qui créeraient ces problèmes. Bien sûr, ce n’est rien que l’équipe d’OpenCraft, un partenaire Open edX, ne puisse gérer ! Alors si ça vous intéresse, contactez-les ici ! De plus, dans ces cas, vous générez un nouveau texte éphémère chaque fois qu'un apprenant consulte votre cours, il est donc peu probable que les droits d'auteur soient un problème.
Réflexions finales
La technologie de l’IA apporte de nombreuses possibilités fascinantes à l’espace d’apprentissage en ligne. Aucun d'entre eux ne permet d'automatiser l'enseignement : il y aura toujours besoin d'un instructeur et de concepteurs de cours pour auditer le travail des outils d'apprentissage automatique, car ils ne sont pas plus des arbitres de la vérité que les humains. Tant que les limites de cette technologie sont comprises, les capacités de l’IA peuvent être exploitées pour améliorer l’expérience en ligne des apprenants du monde entier.
De plus, au cas où vous vous poseriez la question, cet article a été rédigé à la main par Fox Piacenti, spécialiste du développement commercial chez OpenCraft, et non assisté par l'IA. Seules les sections explicitement marquées ont été générées par l'IA. 🙂
