Les avancées dans le développement de l’intelligence artificielle se répandent dans le monde entier à une vitesse fulgurante et créent un battage incroyable augmentant nos attentes. En fait, il est plutôt difficile de décevoir un utilisateur dans un domaine divertissant : une introduction de l’IA et des réseaux neuronaux gagne instantanément une immense popularité (les applications Prisma et FaceApp en sont de bons exemples). Dans cet article, nous avons compilé 9 façons d’utiliser l’intelligence artificielle dans l’éducation.
La notation automatique
La notation automatique est un programme informatique spécialisé basé sur l’IA qui simule le comportement d’un enseignant pour attribuer des notes aux essais écrits dans un cadre éducatif. Il peut évaluer les connaissances des élèves, en analysant leurs réponses, en donnant un retour d’information et en établissant des plans de formation personnalisés.
L’enseignement par intervalles intermédiaires
La révision des connaissances au moment où l’on est sur le point de les oublier est une solution pédagogique et technologique efficace. L’inventeur polonais Peter Wozniak a imaginé une application éducative basée sur l’effet de l’intervalle. Cette application garde la trace de ce que vous apprenez, et quand vous le faites. Grâce à l’intelligence artificielle, l’application peut déterminer quand vous avez probablement oublié quelque chose et vous recommander de le réviser. Il suffit de quelques révisions pour que l’information soit désormais stockée dans votre mémoire pour de nombreuses années.
Les boucles de feed-back pour les enseignants
Le feed-back, c’est-à-dire l’évaluation des enseignants par les élèves, a une histoire vieille d’un siècle. Malgré le passage du papier aux enquêtes en ligne, peu ou pas de progrès ont été réalisés dans le domaine du feedback. L’évaluation de l’enseignement par les étudiants étant souvent la source d’information la plus précieuse, il est évident qu’elle doit être élevée.
Grâce aux technologies modernes, telles que les robots conversationnels pilotés par l’IA, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, il existe de nombreuses opportunités intéressantes pour améliorer la qualité du feedback.
Un robot conversationnel peut recueillir des opinions via une interface de dialogue, tout comme un véritable enquêteur, mais avec une petite quantité de travail requise de la part d’une personne. Une conversation peut être adaptée en fonction des réponses et de la personnalité d’un étudiant (définir sa personnalité : Dark Core Test !). Un chatbot peut même découvrir les raisons de telle ou telle opinion. Vous pouvez également filtrer les insultes personnelles et les expressions obscènes, qui sont parfois présentes dans les évaluations des enseignants.
Facilitateurs virtuels
A l’Institut de technologie de Géorgie, les étudiants étaient fascinés par une nouvelle assistante d’enseignant nommée Jill Watson, qui répondait rapidement et précisément aux demandes des étudiants. Cependant, les étudiants ne savaient pas que la véritable identité de Mme Watson était en fait un ordinateur équipé d’un système IBM-AI. De tels facilitateurs virtuels peuvent s’avérer très utiles dans le domaine de l’éducation.
Campus de chat
À l’université de Deakin dans le Victoria, en Australie, le développement d’un campus de chat bat son plein. Comme pour l’assistance aux professeurs, l’intelligence derrière cela provient du système de superordinateur d’IBM nommé Watson.
Une fois le projet terminé, le campus de chat sera capable de répondre aux questions liées à tout ce qu’un étudiant doit savoir sur la vie du campus. Comment trouver le prochain amphithéâtre, comment s’inscrire à la prochaine classe semestrielle, comment obtenir des devoirs, où trouver un parking ou comment contacter un professeur – ce sont toutes les questions que les bots du campus chat AI pourront résoudre.
L’apprentissage personnalisé
L’apprentissage personnalisé fait référence à une variété de programmes éducatifs dans lesquels le rythme d’apprentissage et l’approche pédagogique sont optimisés pour les besoins de chaque apprenant. L’expérience est adaptée aux préférences d’apprentissage et aux intérêts spécifiques des différents apprenants. L’IA peut s’adapter au rythme d’apprentissage de chacun et proposer systématiquement des tâches plus complexes pour accélérer l’apprentissage. Ainsi, les élèves rapides et lents peuvent continuer à étudier à leur propre rythme.
L’apprentissage adaptatif
L’apprentissage adaptatif est peut-être l’un des domaines d’application les plus prometteurs de l’IA pour l’éducation. On suppose que l’intelligence artificielle dans les écoles peut suivre les progrès de chaque élève et soit adapter le cours, soit informer l’enseignant de la matière qu’un élève donné a du mal à comprendre. À cet égard, il convient également de mentionner certains systèmes de tutorat intelligents.
Proctorat
L’apprentissage à distance, locomotive de l’enseignement high-tech moderne, implique de faire passer des examens à distance. Comment le mener de manière à s’assurer qu’un étudiant ne triche pas ? Des systèmes de protection alimentés par l’IA viennent à la rescousse. Le proctoring ou test surveillé est un mécanisme permettant de garantir l’authenticité du candidat et de l’empêcher de tricher via la présence d’un surveillant pendant la durée du test.
Accumulation de données et personnalisation
Utilisant les données de géolocalisation et nos précédentes requêtes de recherche, l’IA est déjà capable de nous proposer le café idéal à proximité ou, par exemple, de construire un itinéraire vers le magasin le plus proche de vos bandes dessinées préférées. La même technologie peut être appliquée lorsque nous étudions une certaine règle grammaticale basée sur des exemples uniquement issus de la sphère qui nous intéresse avec tout le contenu éducatif s’adaptant à nous.
