524 - Enseigner, former, apprendre avec l’IA et le numérique : quelle·s valeur·s?

Le rapport entre technologies et éducation est empreint de mythes et de prédictions, et entremêle peurs et promesses que la réalité des usages déconstruit (Amadieu & Tricot, 2020; Fonseca, 2001). Ce qui semble différencier la situation actuelle des phases antérieures de déploiement des technologies en éducation est sans doute la dimension générative, créatrice de contenus nouveaux. Il ne s’agit plus d’un accès facilité à un contenu préexistant, mais d’une participation active à la création d’un matériau qui doit lui-même être travaillé. L’utilisation de ces objets technologiques génère des situations d’enseignement-apprentissage inédites, du moins peu présentes à ce jour, en cela qu’elles invitent à redéfinir les postures enseignantes et étudiantes pour faire face aux implications socio-cognitives et méta-cognitives liées à la co-production de valeur du contenu créé. Nous proposons lors de cette communication de partager un cadre d’analyse de cette production conjointe d’objets et de connaissances en croisant des niveaux taxonomiques d’apprentissage (Bélanger et Pelchat, 2023 ; Stasse, 2023) avec une taxonomie des interactions dans une approche triadique entre les catégories d’acteurs que sont les personnes étudiantes, enseignantes et les IA génératives en mobilisant la notion de tiers-éducatif.

L'avènement de l'Intelligence Artificielle Générative (IAGEN) engendre des préoccupations dans le domaine éducatif, principalement en raison de son impact potentiel sur le plagiat. Cette communication propose des perspectives éducatives novatrices explorant le potentiel de l'IAGEN dans une ère post-plagiat (Eaton, 2021). Elle préconise particulièrement une transition de la simple consommation passive et non critique de l'IAGEN à une collaboration active, incitant à la création de contenus, d'idées et de solutions novatrices. Cette approche suggère également l'adoption de l'IAGEN en tant que partenaire actif dans la cocréation du savoir. Dans une perspective de transformation, l'IAGEN peut être envisagée comme un moyen de délestage cognitif (cognitive offloading) (Dawson, 2020), favorisant ainsi l'inclusion et l'équité en contexte éducatif. Cette communication explore également les possibles modes de complémentarité entre l’AIGEN et l’intelligence humaine afin de créer des solutions innovatrices aux problèmes sociétaux complexes. Une emphase particulière sera mise sur le développement de la pensée critique en tant que compétence clé pour cette nouvelle ère, soulignant l'importance d'inculquer une citoyenneté éthique dans l'utilisation de l'IAGEN. Ainsi, l'éducation et la formation professionnelle devront accorder une priorité au développement d'une compréhension approfondie du fonctionnement des algorithmes et des responsabilités éthiques liées à l'utilisation de l'IAGEN.

L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle (IA) par les étudiants universitaires avec la popularité de ChatGPT constitue un défi pour le système éducatif. Une enquête internationale menée en 2023 auprès d’enseignants de 31 universités de l’Amérique du Nord et d’Europe a permis de recueillir leurs avis sur l’usage de l’IA en classe. L’objective de cette proposition est d'examiner comment les facteurs sociodémographiques, notamment l'âge, le sexe, la langue et le domaine d'études, affectent la façon dont les enseignants envisagent l'intégration de l'IA en classe. En examinant ces caractéristiques, il est possible de définir des pratiques pédagogiques communes adaptées à l’accessibilité croissante de l’AI. Les résultats montrent que les jeunes enseignants envisagent d'aborder l'utilisation éthique de l'IA afin de prévenir le plagiat. Les enseignantes sont plus susceptibles de modifier leurs évaluations que leurs homologues masculins. Les professeurs anglophones sont plus susceptibles de modifier leurs évaluations. Les enseignants des sciences sociales et humaines déclarent une plus grande réticence que ceux des sciences exactes et naturelles à inclure l’IA dans leurs évaluations. En conclusion, il est essentiel de comprendre comment les éducateurs perçoivent l’IA à la lumière de leurs caractéristiques sociodémographiques uniques afin de développer des pratiques éducatives inclusives et adaptées à l'évolution technologique.

L'expansion rapide de l'intelligence artificielle présente l'opportunité de relever divers défis inhérents à l'enseignement et à l'apprentissage, notamment dans le domaine spécifique de la didactique du français. En se basant sur les recherches les plus récentes, nous entreprendrons une réflexion approfondie sur l'intégration de l'IA dans le processus d'enseignement/apprentissage de la lecture et de l'écriture, considérée comme une approche novatrice, en examinant minutieusement son rôle. Par la suite, nous nous pencherons sur les méthodes classiques utilisées pour enseigner la lecture et l'écriture aux élèves dyslexiques et dysgraphiques. Nous explorerons les moyens proposés par l'intelligence artificielle pour soutenir les élèves ayant des besoins spécifiques. Dans le cadre d'une étude comparative entre les méthodes préalablement suggérées et les approches innovantes de l'IA, nous analyserons leur impact sur le développement des compétences en lecture et en écriture des élèves au Maroc. Nous clôturons par une brève réflexion sur la contribution potentielle de l'intelligence artificielle au domaine de l'éducation, mettant en lumière son rôle essentiel dans l'assistance aux élèves ayant des besoins spécifiques. Cette conclusion sera étayée par des exemples concrets d'applications visant à les soutenir

Dans le monde professionnel, les avancées technologiques révolutionnent le développement des compétences, grâce à des pratiques comme le télétravail généralisé, l'abondance de formations en ligne et la démocratisation de l'intelligence artificielle (IA) générative. Les technologies numériques jouent un rôle crucial dans les activités des travailleur.euses au sein des organisations et dans le développement de leurs compétences. Ma recherche doctorale actuelle analyse les dynamiques organisationnelles qui facilitent ou entravent les pratiques d'apprentissage autodirigées dans les domaines de l'IA et de la science des données. Des entretiens et des cartographies d'activités réalisés avec des travailleur.euses, des gestionnaires et des responsables formation dans trois organisations révèlent des pratiques d'apprentissage hybrides, combinant individuel et collectif, formel et informel. Ces pratiques s'appuient largement sur des espaces, outils et ressources numériques disponibles dans les environnements de travail, de formation et de vie personnelle. Elles sont affectées par des facteurs individuels et environnementaux, évoluant avec l'expertise acquise par les travailleur.euses. Cette communication examinera ce que peuvent signifier ces constatations préliminaires pour les organisations qui s'appuient sur les technologies numériques pour optimiser les opportunités d'apprentissage tout au long de la carrière.

Plusieurs praticiens et chercheurs qui s’intéressent au domaine de l’enseignement des langues secondes font face à un questionnement grandissant sur la place l’intelligence artificielle générative (IAG) dans les processus d’apprentissage. En tant qu’agent interactionnel adaptatif important et disponible dans plusieurs langues, certains y voient un outil utile pour leurs apprenants. En contraste, certains praticiens expriment une certaine méfiance et même une crainte d’y perdre leur autonomie professionnelle (Moorhouse, 2024) Cette communication porte donc sur deux axes clés en lien avec l’utilisation de l’IAG en enseignement des langues secondes. D’abord, il sera en question de mettre en lumière les utilisations potentielles de l’IAG pour l’apprentissage de langues, notamment comme agent interactionnel supplémentaire dans la classe (Godwin-Jones, 2023). Ensuite, nous discuterons des enjeux liés à son utilisation. Notamment nous discuterons de l’IAG comme traducteur et des enjeux de créativité et d’adaptabilité des apprenants, éléments clés dans l’apprentissage d’une langue (Moorhouse, 2024). Références: Godwin-Jones, R. (2023). Emerging spaces for language learning: AI bots, ambient intelligence, and the metaverse. Language Learning and Technology, 27(2), 6-27. Moorhouse, B. L. (2024). Beginning and first-year language teachers’ readiness for the generative AI age. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100201

Pour notre étude basée sur les fondements scientifiques de l’apprentissage par défi et la co-construction de connaissances dans un cadre de recherche-action participative, nous avons conçu un jeu sérieux pour permettre aux étudiants de réfléchir à l’IA éthique dans divers contextes. L’objectif est d’impliquer activement les participants dans une expérience immersive, où ils deviennent co-créateurs du processus d’exploration des nuances éthiques de l’IA. En soutenant la collaboration par le biais d’un jeu sérieux, nous examinons de près la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’IA dans des scénarios élaborés de manière participative. Cette approche permet d’identifier les préoccupations éthiques émergentes et d’en discuter. Elle met également en lumière l’importance de la co-création de connaissances entre les chercheurs et les participants afin de favoriser une compréhension plus profonde des dynamiques éthiques en jeu. Nous présenterons les résultats de défis d’innovation réalisés à l’hiver 2024. Ceux-ci révèlent les perspectives diverses des utilisateurs, qui nous permettent de guider l’usage de l’IA, comme ChatGPT, dans les travaux universitaires. Cette démarche participe aux efforts qui visent une adoption responsable de l’IA en alignant les développements technologiques sur les valeurs éthiques et attentes des individus, tout en ouvrant la voie vers une conception holistique de l’IA éthique.