Avantages et inconvénients de l’intelligence artificielle en classe

Les étudiants et les éducateurs ne le savent peut-être pas, mais vous êtes au bord 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’avons jamais imaginée. L’IA peut personnaliser les expériences d’apprentissage, automatiser les tâches administratives et même prédire les résultats des étudiants et suggérer des changements au curriculum. Cependant, ces avancées sont venues avec des considérations juridiques et éthiques complexes concernant le moment et la façon d’utiliser l’éducation à l’IA.

Dans cet article, nous allons examiner en détail ces nouveaux problèmes et complexités, en explorant les questions éthiques émergentes entourant l’IA dans les écoles et les universités. Les sujets abordés incluent la confidentialité des données, les préjugés implicites et la possibilité que les étudiants utilisent des outils de l’IA pour produire des travaux qui n’est pas vraiment le leur, en d’autres mots, tricher.

Avec l’utilisation de l’IA qui explose partout, c’est le bon moment d’explorer les promesses et les dangers de l’intelligence artificielle dans la salle de classe.

L’IA dans le domaine de l’éducation : questions éthiques

Lintégration de l’IA dans l’éducation offre de grandes possibilités, mais elle fait aussi porter sur une foule de questions éthiques qui nécessitent notre attention. Comme salle de classe deviennent plus numériques, les outils d’IA sont de plus en plus utilisés pour vérifier les progrès des étudiants et fournir une rétroaction personnalisée. Pourtant, entre autres, cela soulève des questions sur le consentement et la transparence. Les élèves et les parents sont-ils vraiment informés de la façon dont ces systèmes basés sur l’IA fonctionnent et les données qu’ils recueillent ?

Songez à l’utilisation d’outils de surveillance axés sur l’ia dans les examens, lesquels visent à éviter de tricher, mais qui ont également soulevé des questions concernant la confidentialité des étudiants. Les experts craignent que parfois, ces systèmes n’examinent les étudiants de manière injuste en fonction de leur apparence générale ou de leur comportement, ce qui soulève des préoccupations quant à l’équité et aux préjugés. Le défi éthique consiste à trouver un équilibre entre l’utilisation 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, il y a eu des controverses sur les outils de surveillance de l’IA qui soulèvent des préoccupations sur la vie privée et peuvent potentiellement être discriminatoires envers les étudiants ayant certains handicaps ou dont les actions ne correspondent pas à ce qui est prévu par l’algorithme sous-jacent de l’IA. Pour répondre à cette préoccupation, des plateformes comme Turnitin cherchent peut-être à combattre le plagiat sans empiéter sur la vie privée en se concentrant sur l’originalité de la sortie des élèves plutôt que sur une surveillance directe.

Les questions éthiques de l’IA en classe ne concernent pas seulement la vie privée, mais aussi l’accessibilité. Si certaines technologies de l’IA ne sont offertes qu’aux institutions bien financées, elle pourrait élargir l’écart en matière de formation. Assurer un accès équitable aux outils de l’IA est un facteur éthique essentiel qui doit être pris en compte pour éviter le renforcement des inégalités existantes. Des initiatives comme « L’IA pour les enfants » de l’UNICEF, par exemple, visent à faire en sorte que les outils de l’IA respectent les droits des enfants et soient accessibles à tous, quel que soit leur statut socio-économique.

De plus, il y a la question de l’imputabilité. Si un système d’IA commet une erreur, par exemple, de maljuger les capacités d’un étudiant, qui est responsable ? Les éducateurs et les développeurs doivent travailler de concert pour établir des lignes directrices et des politiques claires en matière de responsabilisation de l’IA afin de s’assurer que l’éducation améliore au lieu de l’entraver. Dans cette ligne, la Commission européenne a même publié des lignes directrices sur l’intelligence artificielle fiable, fournissant un cadre pour qui met l’accent sur la transparence et la surveillance humaine.

IA dans le domaine de l’éducation : confidentialité des données

La confidentialité des données est un sujet très prisé aujourd’hui, et en ce qui concerne la confidentialité des données ia pour étudiants, les enjeux sont encore plus importants. Les écoles du futur compteront de plus en plus sur des outils de l’IA pour recueillir et analyser les données, de la performance scolaire aux modèles comportementaux. Mais avec l’accumulation d’importantes données s’accompagne d’une grande responsabilité. Comment pouvons-nous nous assurer que ces données sont protégées ?

L’une des principales préoccupations est le seul volume de données recueillies par les systèmes d’IA. Ces données, si mal gérée, pourraient mener à des violations de la vie privée des étudiants. Les établissements d’enseignement doivent mettre en place des mesures solides de protection des données et se conformer à des réglementations comme le récent Règlement général sur la protection des données (GDPR) de l’Union européenne ou, aux États-Unis, une loi beaucoup plus ancienne appelée Family Education Rights and Privacy Act (FERPA).

Un exemple remarquable est l’utilisation de Google Classroom, que certains analystes ont examiné attentivement pour répondre aux préoccupations relatives à la confidentialité des données. Bien que cet outil populaire offre une plateforme d’apprentissage numérique efficace, des questions ont été soulevées sur la façon dont les données des étudiants sont utilisées et stockées. En réponse, Google a fait des efforts pour répondre à ces préoccupations en améliorant ses politiques de confidentialité. Les experts disent qu’une telle transparence est vitale pour gagner la confiance.

En parlant de transparence, il faut aussi une ouverture sur la façon dont les données recueillies par l’IA sont utilisées. Les élèves et les parents qui comptent sur des outils éducatifs basés sur l’IA doivent bien comprendre les données recueillies, 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 impliquant les étudiants dans 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 université importante a fait face à des réactions violentes lorsqu’on a révélé que les données des étudiants étaient partagées avec des fournisseurs tiers sans le consentement approprié. Cela met en évidence la nécessité de politiques de gouvernance des données strictes et de vérifications régulières pour assurer la conformité et protéger la confidentialité des étudiants.

Et nous ne pouvons pas oublier le défi de la « permanence des données ». Une fois les données recueillies, elles peuvent être stockées indéfiniment, ce qui comporte des risques de mauvaise utilisation ou d’accès non autorisé. Les établissements d’enseignement devraient adopter des politiques de conservation et de suppression des données afin de s’assurer que les renseignements sur les étudiants ne sont pas conservés plus longtemps que nécessaire. Un exemple, l’Alliance pour l’IA EdSafe, travaillerait à développer des normes pour l’utilisation de l’IA dans l’éducation afin de protéger efficacement les données des étudiants.

IA dans le domaine de l’éducation : parti pris implicite

Les experts s’inquiètent depuis longtemps de tout parti pris implicite qui pourrait être involontairement intégré dans les systèmes d’IA, craignant qu’un tel parti ne perpétue des stéréotypes et un traitement injuste. Les algorithmes de l’IA sont formés sur de vastes ensembles de données qui reflètent par inadvertance des biais sociaux, menant à des résultats biaisés. Comment pouvons-nous remédier à ce biais pour faire en sorte que l’IA favorise l’égalité dans l’éducation ?

Une approche souvent mentionnée consiste à diversifier les ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles d’IA. En incluant une grande variété de groupes démographiques, nous pouvons réduire le risque de biais axés sur les données et faire en sorte que les systèmes d’IA fonctionnent de manière équitable pour tous les étudiants. Toutefois, pour créer de telles pratiques inclusives de collecte de données, il faudra peut-être que les éducateurs, les technologues et les décideurs collaborent.

De plus, les systèmes d’IA doivent faire l’objet d’une évaluation et d’un audit continu pour trouver et atténuer les biais potentiels. Des examens réguliers peuvent révéler des tendances de discrimination et permettre des ajustements. Prenons, par exemple, les systèmes de classement ia. Certains experts craignent que les essais écrits par des étudiants minoritaires ne reçoivent des scores inférieurs en raison de différences linguistiques non prises en compte par l’algorithme. L’identification et la résolution de ces biais seront donc essentielles à l’utilisation future de ces outils.

Les éducateurs peuvent également jouer un rôle clé en atténuant les préjugés implicites axés sur l’IA. En étant conscients du fonctionnement des outils d’IA et de leurs préjugés potentiels, les enseignants peuvent fournir une supervision critique et plaider en faveur d’algorithmes plus équitables qui reflètent un corps étudiant diversifié. Des organisations comme AI4ALL s’efforcent de réduire les préjugés, disent-ils, en formant une nouvelle génération de leaders de l’IA à questionner et à améliorer les technologies existantes.

L’IA dans le domaine de l’éducation : lutter contre la tricherie

Un autre défi de l’intégration des outils de l’IA dans le processus d’apprentissage est la possibilité pour les étudiants de les utiliser pour tricher. Au fur et à mesure que l’IA devient plus sophistiquée, elle offre aux étudiants de nouvelles façons de contourner les méthodes traditionnelles d’apprentissage et d’évaluation, ce qui soulève d’importantes préoccupations quant à l’intégrité académique. Alors, comment pouvons-nous s’attaquer à cette question tout en soutenant un environnement éducatif juste et éthique ?

Les assistants d’écriture et les applications de résolution de problèmes alimentés par l’IA d’aujourd’hui peuvent générer des essais, résoudre des équations complexes, ou même simuler des œuvres d’art. Ces outils sont facilement accessibles et peuvent inciter les étudiants à soumettre un travail qui n’est pas le leur. Par exemple, les plateformes propulsées par l’IA comme Chat GPT sont connues pour produire des essais remarquablement cohérents, pouvant porter atteinte aux devoirs d’écriture traditionnels. Pour lutter contre ce phénomène, les éducateurs devront peut-être adapter leurs stratégies d’évaluation afin de se concentrer davantage sur la pensée critique et la créativité, des compétences qui sont plus difficiles à reproduire par l’IA.

Sur une note plus positive, l’IA est également mise à profit pour prévenir et détecter la tricherie. Des outils comme Turnitin ne sont pas seulement des vérifications de plagiat, mais sont également maintenant en train d’essayer de détecter le contenu généré par l’IA. Un autre exemple souvent cité est ExamSoft, qui utilise l’IA pour surveiller le comportement des étudiants pendant les examens, indiquant des actions qui pourraient suggérer de tricher. Cependant, cela soulève ses propres préoccupations éthiques en ce qui a trait à la protection de la vie privée des étudiants, soulignant la nécessité de trouver des solutions équilibrées.

Bien que l’IA présente un défi unique en termes de tricherie potentielle par les étudiants, elle commence également à fournir des solutions novatrices pour aider à maintenir l’intégrité scolaire.

IA dans le domaine de 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 le domaine de l’éducation apporte d’autres défis majeurs et des implications à long terme qui méritent notre attention. Une préoccupation est la perte de l’interaction humaine. Bien que l’IA puisse automatiser les tâches et fournir une rétroaction personnalisée, elle ne peut remplacer l’empathie et la compréhension des éducateurs humains. Trouver un bon équilibre entre IA et interaction personne à personne est essentiel.

Les capacités prédictives de l’IA soulèvent également des questions sur l’autonomie des étudiants. Si l’IA prédit les probabilités de réussite d’un étudiant dans une matière donnée, elle pourrait, par inadvertance, limiter les possibilités qu’il offre. Encourager les étudiants à explorer leurs intérêts, au lieu de les limiter aux prévisions générées par l’IA, est essentiel pour leur croissance et leur développement.

De plus, il y a le risque d’être trop dépendant de la technologie. Au fur et à mesure que l’IA devient de plus en plus intégrée dans les systèmes éducatifs, les étudiants peuvent développer des compétences fortement dépendantes de la technologie, ce qui pourrait négliger la pensée critique ou les compétences sociales. Les éducateurs doivent s’assurer que l’IA complète le processus d’apprentissage au lieu de dominer. Des initiatives comme les « Principes de l’IA », conçus lors de la conférence Asilomar de l’Institut Future of Life en 2017, insistent sur l’importance de garder la maîtrise par l’homme sur les systèmes d’IA afin d’éviter une dépendance excessive.

En se penche sur les répercussions à long terme, ia dans le domaine de l’éducation devrait permettre de redessiner la main-d’oeuvre de demain. Au fur et à mesure que les outils d’IA deviennent plus sophistiqués, ils devront développer 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 une promesse incroyable pour transformer l’éducation, offrir expériences d’apprentissage personnalisées et des processus administratifs efficaces. Cependant, l’utilisation éthique de l’IA dans le domaine de l’éducation exige une attention particulière aux questions telles que la confidentialité des données et les préjugés implicites dans les grands ensembles de données.

En répondant à ces défis de face, les responsables de l’éducation prévoient que nous allons mieux exploiter la puissance de l’IA pour créer un paysage de l’éducation inclusive, équitable et enrichissant. Mais à mesure que nous allons de l’avant, nous devons continuer à questionner, innover et collaborer pour faire en sorte que l’IA serve d’outil d’autonomisation et non d’exclusion.