L’Adaptive Learning (3/3) – Partie 4

Quatrième partie et dernière question de l’interview de Charles Delbé, notre expert dans le domaine des sciences cognitives, des neurosciences et de l’intelligence artificielle. Une question non seulement sur  l’adaptive learning  mais aussi sur les futurs concepts et tendances techno-pédagogiques que nous promet “l’intelligence des machines”. Un interlocuteur d’autant plus précieux que Tactiléo développera l’adaptive learning dès cette année.

L’adaptive Learning – L’interview (suite et fin)

5/ Sans jouer les Watson, d’après vous quelles sont ou seront les prochaines étapes ou découvertes technologiques, scientifiques décisives qui vont faire progresser l’Intelligence Artificielle ? Et quelles visions avez-vous de l’apprentissage sous ce prisme futuriste ?

A n’en pas douter, le futur de l’éducation et de la formation tout au long de la vie impliquera l’utilisation des techniques de l’apprentissage machine associée à l’analyse des données pédagogiques. Comme de nombreux observateurs l’ont déjà souligné, l’Intelligence Artificielle (IA) sera le pont entre les données pédagogiques et les prises de décisions éclairées.

L’IA joue déjà un rôle considérable dans l’éducation. Les techniques d’apprentissage machine sont utilisées pour identifier des modèles dans la navigation des utilisateurs, dans leurs interactions avec l’interface, ou dans leurs réponses aux questionnaires. Plus généralement, l’IA permet d’automatiser des activités élémentaires, telles que certaines notations. Les systèmes pédagogiques adaptatifs peuvent s’ajuster aux besoins et caractéristiques des élèves. Ils peuvent indiquer les endroits dans le parcours pédagogique où les connaissances peuvent être améliorées. Les logiciels pédagogiques basés sur l’IA fournissent également aux apprenants et aux équipes pédagogiques des feedback utiles aux moments opportuns. Des systèmes proposent déjà aux enseignants des recommandations dans le cadre d’un suivi individualisé, détectent des faiblesses ou des groupes potentiels (de niveau, de style…). Dans un futur proche, ils pourraient également proposer aux parents des conseils sur les stratégies à adopte r pour aborder une problématique donnée avec leurs enfants.

L’IA : une analyse intelligente des traces d’apprentissage

Les données générées par ces systèmes sont utilisées pour la classification des préférences de l’apprenant, l’évaluation du niveau de ses connaissances, de ses aptitudes métacognitives, …  L’analyse (ou fouille) des données éducatives développe des méthodes  et applique des techniques issues du domaine des statistiques, de l’apprentissage machine, et se fonde également sur des théories des sciences de l’information, de la sociologie, de la psychologie pour analyser les traces collectées durant l’enseignement et l’apprentissage. L’analyse des traces d’apprentissage, c’est-à-dire des interactions entre l’apprenant et le système, peut permettre la création d’applications qui influencent directement les pratiques éducatives.

L’intégration croissante de l’IA dans les systèmes pédagogiques permettra en effet l’accumulation et l’interprétation d’une masse de données considérable concernant les pratiques d’enseignement les plus efficaces . Ces données permettront de suivre la progression d’un apprenant dans différentes situations pédagogiques, ce qui contribuera en retour à définir un catalogue des meilleures pratiques pédagogiques adaptées au développement de différentes compétences et aptitudes, dans des contextes et environnements variés. En effet, ces modèles permettront d’évaluer l’influence des facteurs contextuels (tels que l’utilisation de la technologie, l’enseignement et l’environnement) ainsi que les ajustements nécessaires pour améliorer l’efficacité d’une approche pédagogique donnée.

L’IA : un compagnon pour apprendre

Un compagnon pour apprendre tout au long de la vie. La prochaine génération de compagnon pédagogique offrira un important potentiel pour l’apprentissage et l’enseignement du futur. Il n’y a en effet pas de verrou technique au développement de compagnons d’apprentissage qui peuvent accompagner et aider des apprenants pendant les études, dans et en dehors de la salle de classe, dans le cadre de formations professionnelles, … Ces compagnons d’apprentissage tout au long de la vie pourront résider sur le cloud, étant ainsi accessibles via une multiplicité de dispositifs (ordinateurs, tablettes, smartphones…), et pourront opérer en mode déconnecté si nécessaire .

L’IA va changer les moments et lieux d’apprentissage des élèves, la source de leur enseignement et la façon dont ils acquièrent des compétences de base. En utilisant les systèmes pédagogiques basés sur l’IA, les étudiants peuvent en effet apprendre n’importe où dans le monde et à tout moment, selon leurs disponibilités. Des programmes éducatifs alimentés par l’IA aident déjà les élèves à acquérir des compétences de base, mais à mesure que les travaux et les interactions entre les différents domaines du e-learning augmentent, ils offriront probablement aux étudiants une gamme de services beaucoup plus large.

L’IA et les systèmes pédagogiques intelligents

L’utilisation de l’IA dans le domaine de l’éducation est « naturelle » et bénéfique pour les deux domaines ; le développement de l’IA peut accroitre considérablement la puissance et l’intérêt des systèmes pédagogiques intelligents. Réciproquement, les découvertes résultant de l’étude de ces systèmes et de leur efficacité en contexte réel peuvent accroitre les connaissances sur la cognition de l’apprentissage, et donc améliorer les algorithmes utilisés en IA. Enfin, on l’a vu, l’IA aura de profondes implications à la fois sur l’enseignement et sur l’apprentissage. Il est fort probable que, conjointement avec la révolution de l’IA qui est en cours, l’éducation et la formation changent radicalement dans les décennies à venir.

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Charles, merci d’avoir pris le temps de nous répondre.
Tous nos vœux de réussite pour vos projets en 2017.

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