L’IA au service de l’éducation : une synergie positive pour enseigner, apprendre et partager

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L’IA au service de la personne enseignante   

L’intelligence artificielle (IA) générative représente un outil pertinent pour les personnes enseignantes, notamment en facilitant l’analyse des profils d’élèves à partir de données variées, telles que les résultats scolaires, les erreurs récurrentes, les forces et les comportements (Djelti et Kouninef, 2022). Cette analyse permet d’orienter le choix d’outils pédagogiques et d’ajuster les interventions en fonction des besoins spécifiques de chaque élève, favorisant ainsi la différenciation pédagogique (Djelti et Kouninef, 2023 ; Perkins, 2024). Par ailleurs, l’IA peut soutenir la personne enseignante en générant rapidement du contenu pédagogique diversifié et en automatisant certaines tâches administratives répétitives, contribuant ainsi à un allègement de la charge de travail (Benali et Mohammed, 2023 ; Girard, 2024). Ce gain de temps et d’efficacité permet de recentrer l’attention sur des aspects essentiels de l’enseignement, comme l’accompagnement individualisé et l’amélioration des pratiques pédagogiques. Enfin, pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies, un accompagnement est nécessaire afin de développer les compétences numériques du personnel enseignant et favoriser une intégration réfléchie des outils numériques en classe (Giraudon et al., 2020). 

L’IA au service de l’élève  

L’intelligence artificielle (IA) constitue un levier important pour l’éducation, en facilitant l’individualisation des apprentissages et en tenant compte des besoins spécifiques de chaque élève (Girard, 2024). Grâce à son potentiel d’adaptation, elle permet d’ajuster le niveau de difficulté des tâches afin de maintenir l’engagement et l’attention des apprenants, favorisant ainsi une progression à leur rythme (Djelti et Kouninef, 2022 ; Vicario et Priftis, 2023). De plus, l’IA enrichit l’environnement éducatif en proposant des approches pédagogiques variées et en encourageant la collaboration entre les élèves (Djelti et Kouninef, 2022 ; Giraudon et al., 2020). Son utilisation contribue également au développement de la pensée critique et du jugement moral, en amenant les élèves à réfléchir sur les informations générées et à exercer leur discernement (Lentz, 2024). 

L’IA au service des savoirs  

Le concept de l’apprentissage adaptatif intelligent découle de l’intelligence artificielle et permet l’adaptation du contenu pédagogique afin d’amener l’élève à atteindre ses objectifs. Celui-ci peut être pertinent pour optimiser la transmission des savoirs. D’ailleurs, il est possible pour l’IA de moduler le niveau de guidage de ce dernier selon sa progression (Vicario et Priftis, 2023). De ce fait, la zone proximale de développement de l’élève est prise en considération (Benali et Mohammed, 2023). Dans le même ordre d’idées, Kadel (2024) rappelle que des concepts innovants sont proposés dans l’optique de donner la priorité au processus plutôt qu’au produit. L’apprentissage adaptatif intelligent améliore donc la réussite du processus d’apprentissage, tout comme l’accompagnement des personnes enseignantes (Vicario et Priftis, 2023). 

Conclusion 

À la lumière des informations présentées, des apports sont perceptibles relativement aux apprentissages, à la pédagogie et à la didactique. En effet, l’IA contribue à l’évaluation des acquis, ainsi qu’à la réussite scolaire, à la création d’un parcours d’apprentissage ajusté et à la personnalisation des apprentissages de l’élève. Ces apports sont directement liés aux trois pôles du triangle pédagogique de Jean Houssaye. Il est primordial de rappeler l’importance de la formation pour les personnes enseignantes et de la nécessité du développement de l’esprit critique chez les élèves (Melhay, 2024). Pour conclure, ces deux acteurs sont indispensables pour préserver l’équilibre du triangle, qui inclut l’enseignant, l’élève et les savoirs. 

Cette figure représente la relation entre la personne enseignante, les élèves ainsi que les savoirs, qui a été illustrée grâce à l’IA. 

Références  

Benali, M., et Mohammed, B. L. E. J. (2023). Enseigner à l’ère de l’intelligence artificielle : Quels enjeux ?. Portail des Revues Scientifiques Marocaines, 44-68.  

Djelti, M., et Kouninef, B. (2022). L’impact de l’intelligence artificielle sur le système éducatif. Les ouvrages du CRASC. 187-214. 

Girard, H. (2024). Optimisation de l’évaluation des compétences mathématiques au primaire : intégration de l’intelligence artificielle et du jeu dans les pratiques d’évaluation. Éducation. Dumas-04635936. Repéré à https://cyu.hal.science/dumas-04635936/ 

Giraudon, G., Guitton, P., Romero, M., Roy, D., et Viéville, T. (2020). Éducation et numérique, Défis et enjeux. 

Houssaye, J. (2014). Triangle pédagogique : les différentes facettes de la pédagogie. Pédagogies, références.  

Kadel, R., Mishra, B. K., Shailendra, S., Abid, S., Rani, M., et Mahato, S. P. (2024). Crafting tomorrow’s evaluations: Assessment design strategies in the era of generative AI. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.01805 

Lentz, P. (2024). Ethical authorship and moral motivation: The key to ethical AI use. Sage Journals. Repéré à https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/23294906241259153?casa_token=icowUPgWBtMAAAAA:Y–BejIckEjnTa7SElONZxBf-wZgDKyH4e1noGRPOzUItR-oQqlQQokTgnYpX8UQ6fUYeg6MAj0Ixw 

Melhay, O. (2024). L’éthique aux pays de la technologie et de l’intelligence artificielle. Revue internationale de la recherche scientifique et de l’innovation, 2(3), 533-546. Repéré à https://doi.org/10.5281/zenodo.13370977 

Perkins, M., Furze, L., Roe, J., et MacVaugh, J. (2024). The AI Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration of Generative AI in Educational Assessment. arXiv. Repéré à https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.07086 

Vicario, M., et Priftis, A. (2023). L’impact de l’intelligence artificielle sur l’éducation. Haute école de Gestion de Genève.