L'IA ne peut pas remplacer l'enseignement, mais elle peut l'améliorer

Khanmigo ne répond pas directement aux questions des élèves, mais commence par poser ses propres questions, en demandant par exemple à l'élève s'il a des idées sur la manière de trouver une réponse. Il le guide ensuite vers une solution, étape par étape, avec des conseils et des encouragements.

Malgré la vision élargie de Khan de tuteurs personnels « extraordinaires » pour chaque élève de la planète, DiCerbo attribue à Khanmigo un rôle d’enseignement plus limité. Lorsque les élèves travaillent de manière indépendante sur une compétence ou un concept mais se retrouvent bloqués ou pris dans une ornière cognitive, dit-elle, « nous voulons aider les élèves à se débloquer ».

Au cours de la dernière année scolaire, quelque 100 000 étudiants et enseignants ont testé Khanmigo dans des écoles de tout le pays, contribuant à signaler les hallucinations du robot et fournissant des tonnes de conversations entre étudiants et robots à DiCerbo et à son équipe pour qu'ils les analysent.

« Nous recherchons des choses comme résumer, fournir des indices et encourager », explique-t-elle.

On ne sait pas encore dans quelle mesure Khanmigo a comblé le fossé entre les IA et les étudiants. Selon DiCerbo, Khan Academy prévoit de publier des données récapitulatives sur les interactions entre étudiants et robots plus tard cet été. Il faudra plus de temps pour que des chercheurs tiers évaluent l'impact du tuteur sur l'apprentissage.

Le feedback de l'IA fonctionne dans les deux sens

Depuis 2021, l’association à but non lucratif Saga Education expérimente également le feedback de l’IA pour aider les tuteurs à mieux impliquer et motiver les étudiants. En collaboration avec des chercheurs de l’Université de Memphis et de l’Université du Colorado, l’équipe Saga a piloté en 2023 les transcriptions de leurs séances de tutorat en mathématiques dans un modèle d’IA formé pour reconnaître quand le tuteur invitait les étudiants à expliquer leur raisonnement, à affiner leurs réponses ou à lancer une discussion plus approfondie. L’IA a analysé la fréquence à laquelle chaque tuteur effectuait ces étapes.

En suivant quelque 2 300 séances de tutorat sur plusieurs semaines, ils ont découvert que les tuteurs dont les coachs utilisaient le feedback de l'IA agrémentaient leurs séances de beaucoup plus de ces invites pour encourager l'engagement des étudiants.

Bien que Saga envisage de laisser l'IA fournir des commentaires directement aux tuteurs, elle le fait avec prudence car, selon Brent Milne, vice-président de la recherche et du développement de produits chez Saga Education, « avoir un coach humain dans la boucle est vraiment précieux pour nous ».

Les experts s’attendent à ce que le rôle de l’IA dans l’éducation augmente et que ses interactions continuent à sembler de plus en plus humaines. Plus tôt cette année, OpenAI et la start-up Hume AI ont lancé séparément une IA « émotionnellement intelligente » qui analyse le ton de la voix et les expressions faciales d’un utilisateur pour déduire l’humeur d’un utilisateur et répondre avec une « empathie » calibrée. Néanmoins, même une IA émotionnellement intelligente ne sera probablement pas à la hauteur en matière d’engagement des étudiants, selon Michael Littman, professeur d’informatique à l’université Brown et directeur de la division de l’information et des systèmes intelligents de la National Science Foundation.

Peu importe le caractère humain de la conversation, dit-il, les étudiants comprennent fondamentalement que l'IA ne se soucie pas vraiment d'eux, de ce qu'ils ont à dire dans leurs écrits, ou de leur réussite ou de leur échec aux matières. En retour, les étudiants ne se soucieront jamais vraiment du robot et de ce qu'il pense. Une étude publiée en juin dans la revue Learning and Instruction a révélé que l'IA peut déjà fournir un retour d'information décent sur les dissertations des étudiants. Ce qui n'est pas clair, c'est si les étudiants rédacteurs feront preuve de soin et d'efforts, plutôt que de confier la tâche à un robot, si l'IA devient le public principal de leur travail.

« La composante relationnelle humaine de l’apprentissage a une valeur incroyable », explique Littman, « et lorsque vous retirez simplement les humains de l’équation, quelque chose est perdu. »

Cet article sur les tuteurs IA a été produit par The Hechinger Report, une organisation de presse indépendante à but non lucratif axée sur les inégalités et l'innovation dans l'éducation. Inscrivez-vous à la newsletter Hechinger.

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Khanmigo ne répond pas directement aux questions des élèves, mais commence par poser ses propres questions, en demandant par exemple à l'élève s'il a des idées sur la manière de trouver une réponse. Il le guide ensuite vers une solution, étape par étape, avec des conseils et des encouragements.

Malgré la vision élargie de Khan de tuteurs personnels « extraordinaires » pour chaque élève de la planète, DiCerbo attribue à Khanmigo un rôle d’enseignement plus limité. Lorsque les élèves travaillent de manière indépendante sur une compétence ou un concept mais se retrouvent bloqués ou pris dans une ornière cognitive, dit-elle, « nous voulons aider les élèves à se débloquer ».

Au cours de la dernière année scolaire, quelque 100 000 étudiants et enseignants ont testé Khanmigo dans des écoles de tout le pays, contribuant à signaler les hallucinations du robot et fournissant des tonnes de conversations entre étudiants et robots à DiCerbo et à son équipe pour qu'ils les analysent.

« Nous recherchons des choses comme résumer, fournir des indices et encourager », explique-t-elle.

On ne sait pas encore dans quelle mesure Khanmigo a comblé le fossé entre les IA et les étudiants. Selon DiCerbo, Khan Academy prévoit de publier des données récapitulatives sur les interactions entre étudiants et robots plus tard cet été. Il faudra plus de temps pour que des chercheurs tiers évaluent l'impact du tuteur sur l'apprentissage.

Le feedback de l'IA fonctionne dans les deux sens

Depuis 2021, l’association à but non lucratif Saga Education expérimente également le feedback de l’IA pour aider les tuteurs à mieux impliquer et motiver les étudiants. En collaboration avec des chercheurs de l’Université de Memphis et de l’Université du Colorado, l’équipe Saga a piloté en 2023 les transcriptions de leurs séances de tutorat en mathématiques dans un modèle d’IA formé pour reconnaître quand le tuteur invitait les étudiants à expliquer leur raisonnement, à affiner leurs réponses ou à lancer une discussion plus approfondie. L’IA a analysé la fréquence à laquelle chaque tuteur effectuait ces étapes.

En suivant quelque 2 300 séances de tutorat sur plusieurs semaines, ils ont découvert que les tuteurs dont les coachs utilisaient le feedback de l'IA agrémentaient leurs séances de beaucoup plus de ces invites pour encourager l'engagement des étudiants.

Bien que Saga envisage de laisser l'IA fournir des commentaires directement aux tuteurs, elle le fait avec prudence car, selon Brent Milne, vice-président de la recherche et du développement de produits chez Saga Education, « avoir un coach humain dans la boucle est vraiment précieux pour nous ».

Les experts s’attendent à ce que le rôle de l’IA dans l’éducation augmente et que ses interactions continuent à sembler de plus en plus humaines. Plus tôt cette année, OpenAI et la start-up Hume AI ont lancé séparément une IA « émotionnellement intelligente » qui analyse le ton de la voix et les expressions faciales d’un utilisateur pour déduire l’humeur d’un utilisateur et répondre avec une « empathie » calibrée. Néanmoins, même une IA émotionnellement intelligente ne sera probablement pas à la hauteur en matière d’engagement des étudiants, selon Michael Littman, professeur d’informatique à l’université Brown et directeur de la division de l’information et des systèmes intelligents de la National Science Foundation.

Peu importe le caractère humain de la conversation, dit-il, les étudiants comprennent fondamentalement que l'IA ne se soucie pas vraiment d'eux, de ce qu'ils ont à dire dans leurs écrits, ou de leur réussite ou de leur échec aux matières. En retour, les étudiants ne se soucieront jamais vraiment du robot et de ce qu'il pense. Une étude publiée en juin dans la revue Learning and Instruction a révélé que l'IA peut déjà fournir un retour d'information décent sur les dissertations des étudiants. Ce qui n'est pas clair, c'est si les étudiants rédacteurs feront preuve de soin et d'efforts, plutôt que de confier la tâche à un robot, si l'IA devient le public principal de leur travail.

« La composante relationnelle humaine de l’apprentissage a une valeur incroyable », explique Littman, « et lorsque vous retirez simplement les humains de l’équation, quelque chose est perdu. »

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