Avantages et inconvénients de l'intelligence artificielle en classe
Les étudiants et les éducateurs ne le savent peut-être pas, mais vous vous trouvez à l'aube d'une nouvelle ère d'intelligence artificielle (IA) dans la salle de classe, avec de nouveaux outils et de nouvelles applications qui révolutionnent le paysage de l'apprentissage d'une manière que nous n'aurions jamais imaginée. L'IA peut personnaliser les expériences d'apprentissage, automatiser les tâches administratives et même prédire les résultats des élèves et suggérer des changements de programme. Toutefois, ces progrès s'accompagnent de considérations juridiques et éthiques complexes sur le moment et la manière d'utiliser l'IA dans l'éducation.
Dans cet article, nous examinerons en profondeur ces nouvelles questions et complexités, en explorant les nouveaux problèmes éthiques liés à l'IA dans les écoles et les universités. Parmi les sujets abordés figurent la confidentialité des données, les préjugés implicites et la possibilité que les étudiants utilisent des outils d'IA pour produire un travail qui n'est pas vraiment le leur - en d'autres termes, la tricherie.
L'utilisation de l'IA semblant exploser partout, le moment est bien choisi pour explorer les promesses et les dangers de l'intelligence artificielle dans les salles de classe.
L'IA est un sujet qui évolue rapidement et les liens entre l'IA et l'éducation évolueront certainement au-delà de ce qui est décrit ici. Tous les exemples d'outils et de méthodes d'IA que nous fournissons reposent sur les propres descriptions des fabricants (ou sur des évaluations et des revues publiées) et ne sont proposés que pour illustrer les capacités potentielles de l'IA.
L'IA dans l'éducation : Questions éthiques
L'intégration de l'IA dans l'éducation offre de grandes opportunités, mais elle soulève également une série de questions éthiques qui requièrent notre attention. Alors que les salles de classe deviennent de plus numériquesen plus , les outils d'IA sont de plus en plus utilisés pour vérifier les progrès des élèves et leur fournir un retour d'information personnalisé. Mais cela soulève notamment des questions sur le consentement et la transparence. Les élèves et les parents sont-ils réellement informés du fonctionnement de ces systèmes basés sur l'IA et des données qu'ils collectent?
Prenons l'exemple de l'utilisation d'outils de surveillance pilotés par l'IA lors des examens, qui visent à prévenir la tricherie mais qui ont également soulevé des questions sur la protection de la vie privée des étudiants. Les experts craignent que ces systèmes n'examinent parfois injustement les étudiants sur la base de leur apparence générale ou de leur comportement, ce qui soulève des questions d'équité et de partialité. Le défi éthique consiste ici à trouver un équilibre entre l'exploitation des capacités de l'IA et la protection des droits des étudiants.
Des exemples concrets mettent en évidence ces défis. Aux États-Unis et ailleurs, des controverses ont éclaté au sujet d'outils d'évaluation par l'IA qui soulèvent des problèmes de protection de la vie privée et qui sont potentiellement discriminatoires à l'égard des étudiants souffrant de certains handicaps ou dont les actions ne correspondent pas aux attentes de l'algorithme d'IA sous-jacent. C'est peut-être pour répondre à ces préoccupations que des plateformes comme Turnitin cherchent à lutter contre le plagiat sans porter atteinte à la vie privée, en se concentrant sur l'originalité de la production des étudiants plutôt que sur la surveillance directe.
Les questions éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans les salles de classe ne concernent pas seulement la protection de la vie privée, mais aussi l'accessibilité. Si certaines technologies d'IA ne sont accessibles qu'aux institutions bien financées, cela pourrait creuser le fossé éducatif. Garantir un accès équitable aux outils d'IA est une considération éthique essentielle qui doit être prise en compte pour éviter de renforcer les inégalités existantes. Des initiatives telles que "AI for Children" de l'UNICEF, par exemple, visent à garantir que les outils d'IA respectent les droits des enfants et sont accessibles à tous, indépendamment du statut socio-économique.
En outre, la question de la responsabilité se pose. Si un système d'IA commet une erreur, par exemple en se trompant sur les capacités d'un élève, qui est responsable? Les éducateurs et les développeurs doivent travailler ensemble pour établir des lignes directrices et des politiques claires sur la responsabilité de l'IA afin de s'assurer qu'elle améliore l'éducation plutôt qu'elle ne l'entrave. Dans cette optique, la Commission européenne a même publié des lignes directrices sur l'IA digne de confiance, fournissant un cadre qui met l'accent sur la transparence et la supervision humaine.
L'IA dans l'éducation : Confidentialité des données
La confidentialité des données est un sujet brûlant aujourd'hui, et lorsqu'il s'agit de la confidentialité des données d'IA des élèves, les enjeux sont encore plus importants. Les écoles du futur s'appuieront de plus en plus sur des outils d'IA pour collecter et analyser des données, qu'il s'agisse de résultats scolaires ou de schémas comportementaux. Mais l'accumulation de données importantes s'accompagne d'une grande responsabilité : comment pouvons-nous garantir la protection de ces données?
L'une des principales préoccupations est le volume considérable de données collectées par les systèmes d'IA. Ces données, si elles sont mal gérées, peuvent conduire à des violations qui compromettent la vie privée des étudiants. Les établissements d'enseignement doivent mettre en œuvre de solides mesures de protection des données et suivre des réglementations telles que le récent Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne ou, aux États-Unis, une loi beaucoup plus ancienne appelée Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA).
Un exemple notable est l'utilisation de Google Classroom, que certains analystes ont passé au crible pour des raisons de confidentialité des données. Bien que cet outil populaire offre une plateforme d'apprentissage numérique efficace, des questions ont été soulevées sur la manière dont les données des élèves sont utilisées et stockées. Google s'est efforcé de répondre à ces préoccupations en améliorant ses règles de confidentialité. Les experts estiment qu'une telle transparence est essentielle pour gagner la confiance.
En ce qui concerne la transparence, il faut également faire preuve d'ouverture quant à l'utilisation des données collectées par l'IA. Les élèves et les parents qui utilisent des outils éducatifs basés sur l'IA doivent savoir clairement quelles données sont collectées, comment elles sont utilisées et qui y a accès. Les écoles peuvent favoriser la confiance en étant ouvertes sur leurs pratiques en matière de données et en faisant participer les élèves à des discussions sur leurs droits numériques.
Des cas concrets ont montré les conséquences de mauvaises pratiques en matière de confidentialité des données. Par exemple, une grande université a dû faire face à des réactions négatives lorsqu'il a été révélé que les données des étudiants étaient communiquées à des fournisseurs tiers sans leur consentement. Cela souligne la nécessité d'adopter des politiques strictes en matière de gouvernance des données et de procéder à des audits réguliers afin de garantir la conformité et de protéger la vie privée des étudiants.
Il ne faut pas non plus oublier le défi que représente ce que l'on appelle la "permanence des données". Une fois collectées, les données peuvent rester stockées indéfiniment, ce qui présente des risques d'utilisation abusive ou d'accès non autorisé. Les établissements d'enseignement devraient adopter des politiques de conservation et de suppression des données, en veillant à ce que les informations relatives aux étudiants ne soient pas conservées plus longtemps que nécessaire. Un exemple, l'EdSafe AI Alliance, travaillerait à l'élaboration de normes pour l'utilisation de l'IA dans l'éducation afin de protéger efficacement les données des étudiants.
L'IA dans l'éducation : Biais implicites
Les experts s'inquiètent depuis longtemps des préjugés implicites qui pourraient être intégrés involontairement dans les systèmes d'IA, craignant qu'ils ne perpétuent les stéréotypes et les traitements injustes. Les algorithmes d'IA sont formés sur de vastes ensembles de données qui peuvent par inadvertance refléter des préjugés sociétaux, conduisant à des résultats biaisés. Comment pouvons-nous nous attaquer à ces préjugés pour que l'IA favorise l'égalité dans l'éducation?
Une approche souvent mentionnée consiste à diversifier les ensembles de données utilisés pour former les modèles d'IA. En incluant un large éventail de groupes démographiques, nous pouvons réduire le risque de biais liés aux données et garantir que les systèmes d'IA fonctionnent équitablement pour tous les élèves. Mais la création de données inclusives pratiques de collecte comme celles-ci peut nécessiter une collaboration entre les éducateurs, les technologues et les décideurs politiques.
Nous misons sur l'IA, avec une sélection croissante de PC Lenovo AI offrant des solutions d'intelligence artificielle personnalisées pour faciliter les tâches quotidiennes dans les domaines de l'apprentissage, des jeux, des affaires et bien plus encore. Ils sont disponibles avec des applications d'IA exclusives comme Lenovo Learning Zone et Lenovo AI Now, ce qui permet d'élever l'informatique à de nouveaux niveaux. Chez Lenovo, notre objectif est d'offrir une IA plus intelligente à tous, avec des outils qui apprennent ce dont vous avez besoin, protègent votre travail et vos données, et peuvent évoluer avec vous.
Qu'est-ce qu'un PC IA ? C'est tout simplement l'avenir de l'informatique. Un jour, nous supposerons que nos PC sont dotés d'une intelligence artificielle intégrée. Mais d'ici là, Lenovo est l'endroit où acheter les ordinateurs portables en matière d'intelligence artificielleles plus avancés . Lors de vos achats, n'oubliez pas de jeter un œil aux modèles portant le label CoPilot+ PC, signe que le système offre à la fois d'incroyables capacités d'intelligence artificielle et qu'il est construit avec le matériel le plus récent pour améliorer l'intelligence artificielle.
En outre, les systèmes d'IA doivent faire l'objet d'une évaluation et d'un audit continus afin de détecter et d'atténuer les biais potentiels. Des tests réguliers peuvent révéler des schémas de discrimination et permettre de procéder à des ajustements. Prenons l'exemple des systèmes de notation basés sur l'IA. Certains experts craignent que les dissertations rédigées par des étudiants issus de minorités ne soient moins bien notées en raison de différences linguistiques non prises en compte par l'algorithme. L'identification et la correction de ces biais seront donc essentielles pour l'utilisation future de ces outils.
Les éducateurs peuvent eux aussi jouer un rôle clé dans l'atténuation des préjugés implicites induits par l'IA. En étant conscients du fonctionnement des outils d'IA et de leurs biais potentiels, les enseignants peuvent assurer une surveillance critique et plaider en faveur d'algorithmes plus équitables qui reflètent la diversité des étudiants. Des organisations telles que AI4ALL s'efforcent de réduire les préjugés en formant une nouvelle génération de leaders diversifiés dans le domaine de l'IA afin de remettre en question et d'améliorer les technologies existantes.
L'IA dans l'éducation : Lutter contre la tricherie
L'intégration d'outils d'IA dans le processus d'apprentissage pose un autre problème : les étudiants risquent de les utiliser pour tricher. À mesure que l'IA devient plus sophistiquée, elle offre aux étudiants de nouveaux moyens de contourner les méthodes traditionnelles d'apprentissage et d'évaluation, ce qui suscite de vives inquiétudes quant à l'intégrité académique. Alors, comment pouvons-nous nous attaquer à ce problème tout en soutenant un environnement éducatif équitable et éthique ?
Aujourd'hui, les assistants d'écriture et les applications de résolution de problèmes alimentés par l'IA peuvent générer des rédactions, résoudre des équations complexes ou même simuler des œuvres d'art. Ces outils sont facilement accessibles et peuvent inciter les élèves à soumettre des travaux qui ne sont pas les leurs. Par exemple, des plateformes pilotées par l'IA telles que Chat GPT sont connues pour produire des rédactions remarquablement cohérentes, ce qui risque de compromettre les devoirs traditionnels. Pour lutter contre ce phénomène, les éducateurs devront peut-être adapter leurs stratégies d'évaluation pour se concentrer davantage sur la pensée critique et la créativité, des compétences que l'IA a plus de mal à reproduire.
Sur une note plus positive, l'IA est également exploitée pour prévenir et détecter la tricherie. Des outils tels que Turnitin ne se contentent pas de vérifier le plagiat, mais tentent désormais de détecter également les contenus générés par l'IA. Un autre exemple souvent cité est celui d'ExamSoft, qui utilise l'IA pour surveiller le comportement des étudiants pendant les examens, en repérant les actions qui pourraient suggérer une tricherie. Toutefois, cette méthode soulève des problèmes éthiques liés à la protection de la vie privée des étudiants, ce qui souligne la nécessité de trouver des solutions équilibrées.
Ainsi, si l'IA présente un défi unique en termes de tricherie potentielle de la part des étudiants, elle commence également à fournir des solutions innovantes pour aider à maintenir l'intégrité académique.
L'IA dans l'éducation : Autres questions et implications à long terme
Au-delà de la confidentialité des données et des préjugés, l'utilisation de l'IA dans l'éducation pose d'autres défis importants et a des implications à long terme qui méritent notre attention. L'une des préoccupations est la perte de l'interaction humaine. Si l'IA peut automatiser des tâches et fournir un retour d'information personnalisé, elle ne peut pas remplacer l'empathie et la compréhension des éducateurs humains. Il est essentiel de trouver un juste équilibre entre l'IA et l'interaction humaine.
Les capacités prédictives de l'IA soulèvent également des questions sur l'autonomie des élèves. Si l'IA prédit les chances de réussite d'un élève dans une matière particulière, elle pourrait involontairement limiter ses possibilités. Encourager les élèves à explorer leurs centres d'intérêt, plutôt que de les confiner à des prédictions générées par l'IA, est vital pour leur croissance et leur développement.
En outre, il existe un risque de dépendance excessive à l'égard de la technologie. À mesure que l'IA s'intègre dans les systèmes éducatifs, les étudiants risquent de développer des compétences qui dépendent fortement de la technologie, négligeant potentiellement la pensée critique ou les compétences sociales. Les éducateurs doivent veiller à ce que l'IA complète le processus d'apprentissage au lieu de le dominer. Des initiatives telles que les "principes de l'IA", conçus lors de la conférence d'Asilomar 2017 du Future of Life Institute, soulignent l'importance de conserver le contrôle humain sur les systèmes d'IA afin d'éviter une dépendance excessive.
Si l'on considère les implications à long terme, l'utilisation de l'IA dans l'éducation devrait remodeler la future main-d'œuvre. Les outils d'IA devenant de plus en plus sophistiqués, les étudiants devront acquérir de nouvelles compétences pour interagir avec ces technologies et les contrôler. Le rapport sur l'avenir de l'emploi du Forum économique mondial met en évidence un besoin nouveau et permanent de compétences complémentaires à l'IA, telles que la créativité et l'intelligence émotionnelle.
Conclusion
L'IA est incroyablement prometteuse pour transformer l'éducation, en offrant des expériences d'apprentissage personnalisées et des processus administratifs efficaces. Cependant, l'utilisation éthique de l'IA dans l'éducation ( ) exige un examen attentif de questions telles que la confidentialité des données et les préjugés implicites dans les grands ensembles de données.
En s'attaquant de front à ces défis, les responsables de l'éducation prévoient que nous pourrons mieux exploiter le pouvoir de l'IA pour créer un paysage éducatif inclusif, équitable et enrichissant. Mais à mesure que nous avançons, nous devons continuer à nous interroger, à innover et à collaborer pour faire en sorte que l'IA soit un outil d'autonomisation et non d'exclusion.
