Le pouvoir de l'IA et l'avenir de l'éducation, c'est maintenant : comment les enseignants et les enseignants peuvent créer l'enseignement

Jun 01, 2023

L'éducateur et philosophe brésilien Paulo Freire croyait en une approche collaborative de l'éducation, où l'éducateur et l'apprenant contribuent au processus d'apprentissage. Son travail s'est concentré sur la promotion de la pensée critique et du dialogue. Dans son livre, Pedagogy of the Oppressed, il a discuté de ses idées sur l'éducation en tant que processus collaboratif où l'éducateur et l'apprenant travaillent ensemble pour créer des connaissances et apprendre les uns des autres. "L'enseignant et l'enseigné créent ensemble l'enseignement" est une citation remarquable qui résume sa philosophie et a longtemps inspiré mon enseignement (Freire, 1968).

Aujourd'hui, l'enseignement de Freire est non seulement pertinent mais nécessaire à adopter alors que nous assistons à la transformation de l'enseignement et de l'apprentissage. L'émergence de l'intelligence artificielle (IA) a réuni des éducateurs de tous horizons pour réfléchir, explorer des perspectives, examiner les implications sur l'enseignement et l'apprentissage, ainsi que partager leurs peurs et leurs espoirs. Une chose sur laquelle la plupart des éducateurs peuvent s'entendre est que les méthodes d'enseignement et d'apprentissage doivent être revues - l'IA doit être adoptée et l'intégration de la conception universelle de l'apprentissage (UDL) et des pédagogies de réponse culturelle ne reste plus un choix. La collaboration dans la création de l'enseignement est au cœur d'une pédagogie nouvelle, mais très ancienne.

C'est maintenant le moment idéal pour cultiver de nouvelles opportunités et atténuer les défis auxquels, pendant longtemps, les éducateurs et les apprenants ont été confrontés. Pour favoriser une approche collaborative dans l'enseignement et l'apprentissage, voici quelques conseils sur la façon dont les éducateurs postsecondaires et les apprenants adultes peuvent créer l'enseignement ensemble, et comment l'IA peut renforcer les deux.

Apprenez à connaître le style d'apprentissage préféré de vos apprenants, puis fournissez-leur du matériel et des activités qui répondent à leurs besoins individuels et leur permettent de s'engager de la manière qui leur convient le mieux. Selon le modèle des styles d'apprentissage de Honey et Mumford, il existe quatre types de styles d'apprentissage préférés : activiste, réflecteur, théoricien et pragmatique. Les activistes préfèrent apprendre en faisant des activités pratiques ou des opportunités d'apprentissage par l'expérience. Les Réflecteurs préfèrent apprendre par l'observation, la réflexion, la prise de notes ou l'engagement dans des discussions réflexives. Les théoriciens préfèrent apprendre par l'analyse et la synthèse, et les pragmatiques préfèrent apprendre en appliquant des idées dans des contextes réels. En combinant cette connaissance des styles d'apprentissage et en appliquant le cadre Universal Design for Learning (UDL) dans l'enseignement, les éducateurs peuvent fournir de multiples moyens de représentation, d'expression et d'engagement pour répondre aux divers besoins des apprenants et s'adapter à différents styles et préférences d'apprentissage. Cela ressemble à un travail acharné, mais ce n'est pas aussi complexe qu'il n'y paraît. Les éducateurs peuvent bénéficier de l'utilisation de l'IA pour s'inspirer d'une planification de cours inclusive qui adopte l'UDL. L'IA peut également aider à rédiger des études de cas, à générer des questions de réflexion, à rassembler des faits à jour et à fournir des exemples d'applications réelles de certains concepts. Les éducateurs peuvent même déléguer une partie de cette recherche aux apprenants eux-mêmes, tout en se concentrant sur la création d'un processus qui renforce les compétences de pensée critique des apprenants.

Une communication claire, complète et concise est essentielle pour un enseignement efficace. Les éducateurs doivent utiliser un langage simple et direct que les apprenants de divers horizons peuvent comprendre. Cela réduira les risques de malentendus. D'un point de vue culturellement inclusif, il sera également plus facile pour les apprenants de divers horizons culturels d'utiliser des outils de traduction linguistique basés sur l'IA. Pour les apprenants neurodivergents, une communication littérale brève et directe permettra de décomposer les instructions en morceaux gérables (NIMH, 2018). La combinaison de la communication audio, visuelle et écrite répondra aux différents besoins des apprenants et créera un environnement d'apprentissage inclusif et favorable pour tous. L'IA peut aider les éducateurs à réviser le texte, à s'assurer qu'un langage clair est utilisé et à transformer le texte en plusieurs moyens de communication.

Les éducateurs doivent encourager la collaboration et favoriser un environnement d'apprentissage en équipe. Cette approche aidera les apprenants à établir des liens, à développer le travail d'équipe et à renforcer leurs compétences de communication efficaces ; qui sont tous essentiels pour l'avancement professionnel. Dans l'ère post-COVID, ces compétences sociales sont plus que jamais nécessaires. Les outils collaboratifs alimentés par l'IA peuvent aider les apprenants à travailler ensemble sur des projets et des devoirs, quel que soit leur emplacement ; en s'appuyant sur leurs compétences en temps réel ainsi que sur leurs compétences de collaboration virtuelle (Wu et al., 2020) - une autre compétence essentielle pour l'avancement professionnel et l'adaptation à la « nouvelle normalité ». Des outils tels que Slack, Teams, Zoom, Miro, Trello, Canva, Asana et Padlet ne sont que quelques exemples d'outils de collaboration populaires alimentés par l'IA qui peuvent aider les équipes à collaborer plus efficacement et à améliorer la productivité et la production globales.

VARK est une autre classification populaire des styles d'apprentissage développée par Neil Fleming en 1987. VARK signifie : visuel, auditif, lecture/écriture et kinesthésique. Ce style d'apprentissage peut avoir un impact sur l'efficacité avec laquelle nous apprenons et retenons l'information (Fleming, 2006). L'utilisation du multimédia est une approche efficace pour impliquer les apprenants, compléter le contenu et présenter des sujets complexes. Les enseignants peuvent utiliser des vidéos, des images, des podcasts, des simulations interactives et des expériences immersives générées par des outils de réalité virtuelle et de réalité augmentée alimentés par l'IA comme Google Lens1 ou DeepFrame2.

La rétroaction est essentielle pour que les apprenants comprennent leurs forces et leurs faiblesses et améliorent leurs résultats d'apprentissage. C'est la source de l'enseignement et de l'apprentissage qui est négligée par la plupart des éducateurs. Il est important de fournir une rétroaction régulière et opportune sur les devoirs et les évaluations des apprenants. Étant donné que la notation et la fourniture de commentaires significatifs prennent du temps, de nombreux éducateurs fournissent des commentaires standardisés à taille unique à leurs apprenants. Les outils de notation basés sur l'IA peuvent aider les enseignants à automatiser le processus de notation, à fournir un retour immédiat aux apprenants et à réduire une partie de la charge de notation pour les enseignants (Wu et al., 2020). Les bots AI-chat peuvent également être utilisés comme assistants de notation, et avec les bonnes invites, ils peuvent fournir des commentaires qui peuvent être personnalisés et adaptés par les éducateurs.

Reconnaître que les apprenants apprennent différemment et adapter le style d'enseignement en conséquence renforcera la confiance et le lien entre les apprenants et les éducateurs, et créera un environnement propice et favorable à l'apprentissage. Les plates-formes d'apprentissage personnalisées alimentées par l'IA peuvent aider les éducateurs à proposer des expériences d'apprentissage individualisées basées sur les capacités et les préférences des apprenants, et leur permettront d'apprendre à leur propre rythme. Duolingo est un exemple de plate-forme linguistique alimentée par l'IA qui fournit un enseignement personnalisé dans plus de 30 langues. Il existe de nombreuses autres plateformes qui fournissent des instructions et des ressources interactives sur une variété de sujets.

L'apprentissage tout au long de la vie est crucial pour les éducateurs et les apprenants afin de garder une longueur d'avance. Les éducateurs doivent continuellement mettre à jour leurs connaissances et leurs pratiques pédagogiques pour offrir les meilleures expériences d'apprentissage à leurs apprenants. La compétence apprendre à apprendre est une autre compétence essentielle pour l'ère en évolution dans laquelle nous vivons actuellement, caractérisée par des changements rapides et une transformation continue. Les plates-formes d'apprentissage et les technologies d'enseignement alimentées par l'IA peuvent fournir aux éducateurs un accès aux dernières recherches, ressources pédagogiques et tendances en matière d'éducation, et leur permettre de se tenir au courant des dernières tendances de l'industrie (Wu et al., 2020).

Le rôle de l'IA dans l'éducation évolue rapidement. Gordon Moore, co-fondateur d'Intel, a prédit en 1965 que le nombre de transistors sur une puce doublerait environ tous les deux ans, tandis que le coût des ordinateurs serait réduit de moitié au cours de la même période. Connue sous le nom de loi de Moore, cette prédiction est considérée comme le moteur de l'évolution rapide de la technologie au 21e siècle. Alors que la puissance de traitement informatique continuait d'augmenter, il devenait possible de former des algorithmes d'IA de plus en plus complexes et sophistiqués ; permettant à l'IA de passer d'un système de base basé sur des règles à un modèle d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur plus avancé. Ce mouvement vers l'avant ne sera pas inversé. Au contraire, il évoluera davantage et modifiera le paysage de l'enseignement, de l'apprentissage et du travail. Les éducateurs doivent évoluer dans leur spectre émotionnel vers l'utilisation de l'IA et commencer à l'expérimenter pour créer des environnements d'apprentissage engageants qui favorisent la collaboration et personnalisent les expériences d'apprentissage. En adoptant l'évolution de l'IA, nous pourrons gagner du temps, obtenir le soutien nécessaire, stimuler nos esprits créatifs et augmenter la productivité pour tous.

Manal Saleh est professeur à la School of Business and Creative Industries du Nova Scotia Community College. Elle est titulaire d'un BA en administration des affaires de l'Université Ain Shams du Caire, en Égypte, et d'une maîtrise en économie pour le développement international de l'Université américaine du Caire. Depuis plus de 20 ans, Saleh travaille à l'autonomisation des communautés grâce à des pédagogies éducatives collaboratives. En 2018, Saleh s'est installée au Canada atlantique pour trouver son « Ikigai » dans l'enseignement postsecondaire. Sa passion actuelle est l'enseignement assisté et les technologies d'engagement. Sa mission est de s'aider elle-même et les autres à libérer leur potentiel illimité et à s'élever par la recherche et le partage des connaissances.

Les références:

Fleming, N. et Baume, D. (2006) Learning Styles Again : VARKing up the right tree !, Educational Developments, SEDA Ltd, numéro 7.4, novembre 2006, p4-7. Extrait de https://vark-learn.com/wp-content/uploads/2014/08/Educational-Developments.pdf

Freire. (1993). Pédagogie des opprimés (New rev. 20th-Anniversary ed.). Continuum.

Honey, P., & Mumford, A. (1986). Le manuel des styles d'apprentissage. Pierre Miel.

Institut national de la santé mentale. (2018). Trouble déficitaire de l'attention/hyperactivité. Extrait de https://www.nimh.nih.gov/health/topics/attention-deficit-hyperactivity-disorder-adhd/index.shtml

Rose, DH, & Meyer, A. (2002). Enseigner à chaque élève à l'ère numérique : conception universelle de l'apprentissage. ASCD.

Wu, H., Tennyson, RD et Hsia, TL (2020). Un état des lieux de l'intelligence artificielle en éducation : perspectives techniques et pédagogiques. Revue de la recherche en éducation, 30, 100326. Extrait de https://www.researchgate.net/publication/351470728_A_Review_on_Artificial_Intelligence_in_Education

[1] Il s'agit d'un outil AR qui utilise l'IA pour analyser les images et fournir des informations sur les objets qu'elles contiennent. Il peut être utilisé à diverses fins, telles que l'identification de plantes et d'animaux, la traduction de texte et la recherche de produits en ligne.

[2] Il s'agit d'un écran AR qui utilise l'IA pour créer des images holographiques qui semblent faire partie du monde réel. Il peut être utilisé pour une variété d'applications, y compris le divertissement, la publicité et l'éducation.