Lorsque ChatGPT a été lancé, il a enflammé l'imagination de millions d'étudiants dans le monde entier.
Soyons réalistes : nombreux sont ceux qui témoigneraient que trouver des moyens de faire des économies sans sacrifier les résultats fait partie de l'expérience de l'éducation. L'IA générative permet de franchir une nouvelle étape.
Il y a probablement eu une période de lune de miel lorsque l'IA générative a circulé entre les étudiants, mais les enseignants n'en savaient pas grand-chose.
Demander à ChatGPT de rédiger une dissertation et le voir produire des milliers de mots en quelques secondes a dû ressembler à un rêve devenu réalité - surtout la veille d'une échéance.
Depuis que l'IA générative a fait son apparition dans le grand public, le système éducatif est aux prises avec cette technologie, certains établissements s'empressant de l'interdire complètement, tandis que d'autres cherchent à l'intégrer dans leurs processus.
Les débats sur le rôle de l'IA dans l'éducation sont loin de se limiter à ce secteur - ils concernent le tissu même de la connaissance humaine.
L'IA au service de la rédaction universitaire : pas encore de solution miracle
ChatGPT est loin d'être parfait pour les travaux académiques, avec une tendance à falsifier les références, à fournir des exemples bidons et à mal interpréter des concepts essentiels.
Une fois que vous aurez fait l'expérience de sa ruse, vous ne l'oublierez pas.
Alors que j'utilisais ChatGPT dans le cadre d'un rapport sur le diabète de type 2, j'ai surpris le résultat d'une étude démographique longitudinale menée à Taïwan auprès de quelque 10 000 participants.
L'étude bidon a été fournie avec des citations, des données convaincantes et même une référence formatée de manière académique, prête à être copiée directement dans ma recherche.
Après avoir suivi l'étude, il est rapidement apparu qu'elle n'existait tout simplement pas sous quelque forme que ce soit. Il existait bien une étude similaire datant de 2000, mais elle ne présentait que très peu de similitudes avec ce que ChatGPT avait créé.
J'ai testé à plusieurs reprises le processus de demande de références académiques auprès de ChatGPT, et il s'est toujours avéré très vulnérable à la fabrication de pratiquement tout ce qui nécessite un certain degré de spécificité.
Cela m'a fait réfléchir... si j'étais enseignant, le premier endroit que je vérifierais pour évaluer l'authenticité du travail de mes élèves serait les références.
Les références de ChatGPT semblent exceptionnellement convaincantes, et bien qu'il soit souvent correct lorsqu'il s'agit de référencer des recherches de haut niveau et bien citées, il est rapidement pris en défaut par tout ce qui s'aventure dans l'obscurité. ChatGPT admet qu'il fournit un "examen généralisé" pour "correspondre au contenu", ce qui vous incite à vérifier les références directement.
Bien sûr, toutes les rédactions ne nécessitent pas de références académiques, mais dans les établissements scolaires accueillant des élèves plus jeunes, les enseignants sont plus à même de comprendre les nuances de l'écriture de leurs élèves, alors qu'il y a une plus grande distance entre les élèves et les éducateurs dans les niveaux plus élevés.
Si un élève fabrique ses références, alors il ne les lit pas - et c'est là que réside le potentiel de l'IA à éroder la pensée critique, qui est au cœur de l'apprentissage.
Écrire en 2023 compilation de 43 avis d'experts publié dans l'International Journal of Information Management, Sven Laumer, de la Scholler-Endowed Chair of Information Systems, Institute of Information Systems Nürnberg, Allemagne, a expliqué comment l'IA a renforcé l'importance de l'analyse critique.
Il écrit : "Lorsqu'il s'agit de rédiger des dissertations pour l'université, il est encore plus crucial d'apprendre à nos étudiants à poser des questions importantes et à trouver des moyens d'y répondre".
"Il s'agit du noyau intellectuel qui profitera à la fois aux étudiants et à la société. Par conséquent, nous devrions mettre davantage l'accent sur l'enseignement de la pensée critique et sur la manière d'ajouter de la valeur au-delà de l'IA."
Écrire dans le même article, Giampaolo Viglia, du département d'économie et de sciences politiques de l'université de la Vallée d'Aoste (Italie), partage cet avis.
Selon Viglia, "l'avènement du ChatGPT - s'il est utilisé de manière compulsive - constitue une menace à la fois pour les élèves et pour les enseignants. Pour les élèves, qui souffrent déjà d'une baisse de la capacité d'attention et d'une réduction significative de la lecture de livres, le risque est d'entrer dans un mode léthargique".
Quels sont les risques de remplacer notre propre analyse critique par l'analyse que nous présente l'IA ?
L'inflexibilité aux mains de l'IA
La capacité de l'IA à effectuer les "travaux lourds" est finement équilibrée par sa capacité à remplacer tous les travaux, ce qui conduit à l'affaiblissement - l'impact ultime de la dépendance de l'humanité à l'égard de la technologie.
Le film de Disney WALL-E est devenu un exemple bien connu de l'affaiblissement, avec des humains obèses et immobiles flottant dans des vaisseaux spatiaux tandis que des robots répondent à leurs moindres désirs.
Dans WALL-E, les effets de la technologie sont essentiellement physiques, mais l'IA présente un scénario potentiellement plus cauchemardesque en régissant nos processus de pensée, voire en prenant nos décisions à notre place.
Dr Vishal Pawar, neurologue basé à Dubaï, suggère que L'utilisation excessive de l'IA pourrait rendre redondantes certaines fonctions cérébrales, notamment celles liées à l'orientation vers les détails et au raisonnement logique. Cela pourrait avoir un impact sur la manière dont nous utilisons nos capacités intellectuelles.
Il suggère que l'utilisation excessive d'outils tels que ChatGPT pourrait affaiblir les voies neuronales liées à la pensée critique, ce qui aurait un impact sur le lobe frontal du cerveau. "Le problème de mémoire le plus fréquent que je rencontre est un manque d'attention", déclare-t-il.
Toutefois, ces risques contrastent avec la capacité de l'IA à alimenter la poursuite de la connaissance, comme le démontrent les avancées en science et en médecine, où l'apprentissage automatique permet aux humains de concentrer leurs compétences sur les domaines où elles ont l'impact le plus important.
Les chercheurs utilisent l'IA pour explorer l'espace, cartographier les systèmes biologiques, modéliser le climat de manière de plus en plus détaillée, et découvrir de nouveaux médicamentsLe tout en une fraction du temps qu'il faudrait pour effectuer ce travail manuellement.
Pour maintenir ces avantages, l'IA doit être exploitée comme un additif à l'intelligence humaine - une extension - plutôt que comme un remplacement.
L'influence de l'IA sur l'éducation peut-elle être stoppée ?
Certains connaissent peut-être l'outil Turnitin, utilisé par les établissements d'enseignement du monde entier pour détecter les preuves de plagiat en identifiant les chaînes de mots copiées à partir d'autres sources.
Aujourd'hui, Turnitin et d'autres détecteurs de plagiat sont confrontés à une tâche bien plus complexe : identifier les contenus générés par l'IA. Cette tâche s'avère ardue.
Yves Barlette, de la Montpellier Business School (MBS), Montpellier, France, souligne que l'IA n'est pas seulement devenue compétente pour contourner les détecteurs d'IA, mais qu'elle souffre également d'un taux élevé de faux positifs.
Elle précise : "Par exemple, un élève peut avoir un style d'écriture particulier qui ressemble à un texte généré par l'IA. Il est donc important de trouver des solutions juridiquement acceptables, en particulier lorsqu'il s'agit de punir ou même d'expulser les étudiants qui trichent."
Cela a été prouvé dans la recherche expérimentaleUne étude a montré que les essais rédigés par des personnes dont la langue maternelle n'est pas l'anglais étaient signalés à tort comme étant générés par l'IA dans près de la moitié des cas, un détecteur d'IA particulier produisant un taux de faux positifs absurde de 98%.
L'IA est imparfaite, on ne peut pas se fier aux détecteurs d'IA et il n'est pas réaliste d'empêcher les étudiants d'utiliser l'IA générative.
Il n'y a peut-être pas d'autre choix que d'établir de nouveaux modèles et parcours d'apprentissage.
Comme le décrit Tom Crick, professeur de numérique et de politique à l'université de Swansea, au Royaume-Uni, "l'éducation intègre et réimagine les menaces et les possibilités de la technologie depuis des décennies ; l'IA ne sera probablement pas différente, mais elle nécessitera non seulement un changement technologique, mais aussi un changement d'état d'esprit et de culture".
Alors, comment s'y prendre ?
L'IA générative offre un nouveau modèle d'apprentissage
L'intersection de l'IA générative et de l'éducation précipite un changement subtil mais profond dans le processus d'apprentissage.
À bien des égards, l'IA s'inscrit dans la continuité des avancées technologiques précédentes, telles que la calculatrice et l'internet. Sam Altman, PDG d'OpenAI, et Jensen Huang, PDG de Nvidia.
Huang a déclaré que c'était le meilleur moment pour obtenir son diplôme, comparant l'essor de l'IA à l'apparition de l'ordinateur personnel (PC) dans les années 80.
Historiquement, la salle de classe conventionnelle plaçait l'étudiant dans une position de récepteur passif, absorbant les informations transmises par un instructeur.
La technologie a permis aux étudiants de disposer de plus d'outils d'apprentissage autoguidés, et Avec l'avènement de l'IA générative, ils jouent désormais le rôle de chercheurs actifs capables d'explorer et d'interroger de vastes connaissances du bout des doigts.
Il s'agit d'une transition épistémologique sans précédent dans l'histoire de l'humanité.
L'épistémologie - l'étude de la connaissance - décrit l'éducation traditionnelle comme étant fondée sur une épistémologie de "transmission", où la connaissance est considérée comme une entité statique transmise de l'enseignant à l'étudiant.
Dans ce modèle traditionnel, le chemin de l'apprentissage est largement linéaire, allant de l'"ignorance" à l'"illumination".
L'IA générative pourrait donner naissance à un modèle de "recherche active", dans lequel les connaissances ne sont pas simplement transmises d'une personne à l'autre, mais sont activement construites par l'apprenant.
L'étudiant, aidé par l'IA, devient le navigateur, discernant la pertinence, contextualisant les idées et tissant des liens entre les compréhensions provenant d'une multitude de sources.
Les chercheurs d'information actifs savent où chercher l'information et comment l'interroger - ce dernier point étant essentiel pour exploiter l'IA en tant qu'outil d'apprentissage sans investir entièrement dans ses résultats.
L'IA est une institution partiale, mais ne le sont-elles pas toutes ?
L'IA a un caractère profondément problème de partialitéL'internet a un problème de partialité, et c'est en partie pour cette raison qu'il n'est pas facile de s'y retrouver.
À l'ère de l'internet, la société confie souvent la réflexion aux grandes entreprises technologiques en supposant que les résultats des moteurs de recherche sont transparents et impartiaux, alors qu'ils ne le sont probablement pas.
En outre, la pratique de l'optimisation des moteurs de recherche (SEO) et de la publicité par paiement au clic (PPC) signifie que les premiers résultats de recherche ne sont pas toujours positionnés en fonction de la qualité de leurs informations - bien que celle-ci se soit considérablement améliorée au cours des dix dernières années environ.
En outre, si l'IA est sujette aux mensonges et à la désinformation, il en va de même pour les établissements d'enseignement traditionnels.
De nombreux établissements d'enseignement célèbres sont réputés pour leurs orientations sociales et politiques. On trouve même des compilations des "collèges les plus conservateurs" des États-Unis, qui incluent des universités comme Liberty University en Virginie, qui a acquis une réputation pour avoir enseigné le créationnisme au détriment de la biologie évolutionniste.
Au Royaume-Uni, Oxford et Cambridge - collectivement connues sous le nom d'Oxbridge - étaient autrefois réputées pour leurs tendances politiques, même si celles-ci varient d'un collège à l'autre.
En revanche, d'autres établissements d'enseignement sont connus pour être résolument de gauche, et les tuteurs de l'enseignement supérieur ont tendance à être majoritairement de gauche au Royaume-Uni, du moins.
Il existe également des préjugés sexistes et raciaux dans les établissements d'enseignement, les femmes étant sous-représentées dans l'enseignement supérieur et la recherche - un déséquilibre qui se retrouve également dans les universités. hérité de l'IA.
Bien que cela ne crée pas nécessairement une diffusion biaisée des connaissances, l'éducation est toujours sujette à des subjectivités sous diverses formes - tout comme l'IA.
Des études récentes sur Partialité de l'IA a constaté que les modèles GPT étaient majoritairement orientés à gauche et que le LLaMA de Meta était plus orienté à droite.
Si la partialité des systèmes d'IA n'exonère pas les systèmes éducatifs traditionnels de leurs préjugés et vice versa, la solution est similaire dans les deux cas : mettre l'accent sur la pensée critique et poursuivre les mesures d'égalité pour parvenir à des systèmes de connaissance représentatifs.
L'esprit critique à l'ère de l'IA
Avec le temps, et avec un engagement critique dans le cadre de l'enseignement, le modèle de "recherche active" de l'IA pourrait transférer à l'élève la responsabilité de garantir l'équilibre et l'exactitude des données.
Avec la capacité de la technologie à générer des flux d'informations apparemment infinis, la responsabilité de vérifier l'exactitude, la pertinence et le contexte des connaissances incombe lourdement au chercheur.
Les éducateurs peuvent alors réorienter leur rôle vers l'enseignement de la pensée critique, de l'analyse et de la vérification, tout en apportant leurs propres idées et opinions humaines à ce qui devient essentiellement une encyclopédie ou un manuel génératif.
Encourager les apprenants critiques à l'ère de l'IA pourrait avoir des avantages plus larges, non seulement pour examiner les résultats des grands modèles de langage (LLM) et leurs responsabilités, mais aussi pour développer des opinions critiques dans d'autres domaines de la société.
Comme l'a déclaré Sven Laumer, "il s'agit du noyau intellectuel qui profitera à la fois aux étudiants et à la société".
Les chercheurs et éducateurs Nripendra P Rana, Jeretta Horn Nord, Hanaa Albanna et Carlos Flavian écrivent : "Si nous voulons que nos étudiants apprennent à résoudre des problèmes en temps réel, nous devons sortir du modèle d'enseignement traditionnel qui consiste à simplement transmettre des connaissances théoriques à sens unique aux étudiants et aller au-delà pour faire d'outils tels que ChatGPT un ami dans l'écosystème de la classe, qui n'est pas quelque chose à craindre."
"Il devrait plutôt être utilisé pour encourager cette technologie en tant que moyen de transformer l'enseignement pratique. En outre, elle pourrait être d'une grande aide pour les étudiants qui acquièrent des compétences d'apprentissage de la vie et les utilisent dans leur future carrière pour résoudre des problèmes concrets sur leur lieu de travail".
L'humanité a été confrontée aux avantages et aux inconvénients de l'IA, et il est de notre responsabilité de façonner la technologie dont nous avons la charge.
À ce stade, il n'y a guère de conclusions préétablies, et les gens réfléchissent déjà de manière critique à l'IA, ce qui est un signe positif.
Enseigner aux étudiants comment s'engager de manière critique dans ce nouveau moyen d'apprentissage sans l'utiliser de manière compulsive est primordial pour façonner notre avenir collectif.
En fin de compte, l'IA est un outil additif qui étend nos capacités plutôt qu'il ne les remplace, et nous devons faire en sorte qu'il en soit ainsi.
