43 exemples d'intelligence artificielle dans l'éducation

Le potentiel de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'éducation pour améliorer l'apprentissage, aider les enseignants et alimenter un apprentissage individualisé plus efficace est passionnant, mais aussi un peu intimidant. Pour même avoir une conversation intelligente sur l'IA dans l'éducation, il faut d'abord dépasser les scénarios imaginaires de science-fiction d'ordinateurs et de robots enseignant à nos enfants, remplaçant les enseignants et réduisant l'élément humain de ce qui est une activité fondamentalement humaine.

L'un des principaux auteurs sur les avantages de l'intelligence artificielle dans l'éducation, Matthew Lynch, prend soin d'explorer les pièges potentiels ainsi que les avantages. Les considérations éthiques sont profondes : l'IA manque d'une soi-disant « boussole morale ». Selon TowardsDataScience, la programmation de l'IA demeure « aussi éthique que son développeur ». Deux recommandations importantes émergent pour l'avenir :

Intégrer l'éthique dans le développement technologique équipé d'IA
Surveiller et vérifier les résultats pour garantir l'alignement avec nos valeurs humaines

Les avantages potentiels de l'IA dans l'éducation

Selon Matthew Lynch, « l'IA ne nuit pas à l'enseignement en classe mais l'améliore de plusieurs façons ». Cinq avantages potentiels ressortent :

Personnalisation : Les systèmes d'IA s'adaptent aux besoins individuels et ciblent l'enseignement selon les forces et faiblesses.

Tutorat : Les systèmes d'IA évaluent les styles d'apprentissage pour fournir un soutien personnalisé.

Notation : L'IA aide à noter les examens et peut « compiler des données sur les performances des élèves et même noter des évaluations plus abstraites telles que des essais ».

Rétroaction sur la qualité du cours : Lorsque de nombreux étudiants répondent incorrectement, « l'IA peut se concentrer sur les informations ou concepts manquants » pour améliorer le matériel pédagogique.

Rétroaction immédiate aux élèves : « Avec l'IA, les élèves peuvent se sentir à l'aise pour faire les erreurs nécessaires à l'apprentissage ».

Une grande partie du potentiel se concentre sur la réduction du temps passé sur des tâches fastidieuses, libérant du temps pour des activités significatives.

Bernard Marr, auteur et futuriste technologique, cite une croissance prévue de 47,5% dans l'utilisation de l'IA en éducation aux États-Unis entre 2017 et 2021. Il envisage un modèle hybride « conçu pour tirer le meilleur parti de nos systèmes dotés d'intelligence artificielle et de nos enseignants », améliorant ainsi :

Apprentissage différencié et individualisé
Automatisation des tâches administratives
Tutorat et soutien extrascolaire
Accès universel pour tous les étudiants

43 exemples d'IA dans l'éducation

Matthew Lynch explore un large éventail d'applications :

Apprentissage adaptatif : Évaluation du niveau de compétence actuel et création d'une expérience d'enseignement guidée.

Technologie d'assistance : L'IA aide les élèves ayant des besoins spéciaux, par exemple en « lisant des passages à un élève malvoyant ».

Éducation de la petite enfance : L'IA alimente « des jeux interactifs qui enseignent aux enfants les compétences académiques de base ».

Analyse des données et de l'apprentissage : Permet aux enseignants et administrateurs de prendre « des décisions plus éclairées ».

Planification : Aide à planifier les cours et à gérer les horaires.

Gestion des installations : « Surveille l'état des services d'électricité, de Wi-Fi et d'eau » et alerte les responsables de problèmes.

Gestion globale de l'école : Gère les dossiers des élèves, le transport, l'informatique, la maintenance, la budgétisation.

Rédaction : Lynch affirme que l'IA « aide déjà les étudiants à améliorer leurs compétences en écriture ».

Autres applications actuelles citées :

Gestion de classe et comportement
Planification des leçons
Audiovisuel en classe
Communication parents-enseignants
Apprentissage des langues
Préparation aux tests
Évaluation
Systèmes de gestion de l'apprentissage
Gamification pour l'engagement
Planification du personnel et gestion des remplaçants
Développement professionnel
Transport
Entretien
Finance
Cybersécurité
Sûreté et sécurité

Applications dans l'enseignement supérieur

Détection de plagiat
Intégrité de l'examen
Chatbots pour l'inscription et la rétention
Systèmes de gestion de l'apprentissage
Transcription des cours magistraux
Forums de discussion en ligne améliorés
Analyse des indicateurs de réussite
Recherche académique
Campus connectés

Technologies spécifiques actuellement utilisées

Thinkster Math : Décrit comme un « programme de tutorat en mathématiques qui tire parti de l'interaction humaine et de l'intelligence artificielle pour créer des programmes d'apprentissage personnalisés ».

Jill Watson : Une assistante d'enseignement virtuelle basée sur l'IA du Georgia Institute of Technology (2016).

Brainly : Plateforme médias sociaux pour les questions scolaires.

Nuance : Logiciel de reconnaissance vocale capable de transcrire jusqu'à 160 mots par minute, utile pour les étudiants en difficulté d'écriture.

Cognii : Produits basés sur l'IA incluant un assistant d'apprentissage virtuel pour l'enseignement primaire, secondaire et formation d'entreprise.

KidSense : Solutions éducatives d'IA pour enfants, incluant synthèse vocale avec algorithmes pour reconnaître le discours des jeunes apprenants.

Content Technologies : Solutions de conception pédagogique alimentées par moteurs d'IA. Le PDG Dr Scott Parfitt explique : « Nous envoyons un moteur, il commence à lire à la vitesse de la lumière ».

Solutions de l'entreprise :

Palitt : Aide les instructeurs à créer « votre propre série de conférences, programme ou manuel personnalisé ».

Cram101 : Transforme les manuels en guides d'étude avec résumés, tests pratiques et cartes mémoire.

JustTheFacts101 : Équivalent IA d'un marqueur jaune, générant « des résumés spécifiques aux livres et aux chapitres ».

L'IA dans l'éducation [Inclusion et accès universel]

Bernard Marr explique que les outils d'IA améliorent l'inclusion et l'accès universel en :

Rendant « les salles de classe mondiales accessibles à tous, y compris ceux qui parlent différentes langues ou qui pourraient avoir des déficiences visuelles ou auditives »
Créant un accès « pour les élèves qui pourraient ne pas être en mesure d'aller à l'école en raison d'une maladie »
Servant « les élèves qui ont besoin d'apprendre à un niveau différent ou sur un sujet particulier qui n'est pas disponible dans leur propre école »

L'objectif global est d'aider les éducateurs à prendre en compte le large éventail de facteurs physiques, cognitifs, académiques, sociaux et émotionnels affectant l'apprentissage, garantissant que tous les élèves ont des chances égales, indépendamment de la classe sociale, la race, le sexe, la sexualité, l'origine ethnique ou les handicaps.

L'IA dans l'éducation [Apprentissage individualisé]

Un optimisme considérable entoure l'idée que l'IA permettra aux enseignants d'offrir une expérience d'apprentissage individualisée.

Selon un article du Atlantic, l'IA a le potentiel « d'améliorer les capacités des enseignants humains à adapter les cours à chaque élève sans bouleverser leur horaire de cours », éliminant le besoin « d'enseigner au milieu ».

Rose Luckin, professeur de conception centrée sur l'apprentissage à l'University College de Londres, déclare : « Le véritable pouvoir de l'intelligence artificielle pour l'éducation réside dans la manière dont nous pouvons l'utiliser pour traiter de grandes quantités de données ». L'IA peut « aider les enseignants à comprendre leurs élèves de manière plus précise et plus efficace ».

L'avenir de l'IA dans l'éducation

Bien qu'un débat continue sur les avantages et inconvénients, y compris les préoccupations concernant la dépersonnalisation et l'éthique, un consensus émerge : les avantages extraordinaires apportés par l'IA transformeront l'éducation.

Cet article a été élaboré par le programme innovant en ligne de maîtrise ès sciences en intelligence artificielle appliquée de l'Université de San Diego.