La révolution de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) tarde à venir. Depuis le milieu des années 1980, les revues savantes prédisent l'adoption généralisée de l'IA dans l'éducation. Cependant, la dynamique s'accélère.
Il y a quatre ans à peine, selon une étude prédit que l'IA dans l'éducation et l'apprentissage augmenterait de 47.5 % d'ici 2021 ; il s'est avéré que la prédiction était conservatrice.
Le paysage actuel
L'IA et le ML sont utilisés à chaque étape du parcours de l'étudiant et de l'enseignant pour :
- Construire des modèles statistiques des connaissances des étudiants, évaluer les résultats des étudiants et les compétences des instructeurs
- Rationalisez le recrutement et réduisez les préjugés inconscients
- Créer une « trace papier » numérique à des fins d'audit
- Organiser et optimiser le matériel d'apprentissage et le mettre à jour en permanence en fonction des commentaires des étudiants et des instructeurs
- Créer des systèmes optiques capables de noter automatiquement le travail des élèves avec une photo de téléphone portable
- Évoluer vers des systèmes de reconnaissance vocale alimentés par l'IA qui peuvent aider à détecter les problèmes de lecture
- Créer des algorithmes de planification qui peuvent aider à déterminer les temps d'apprentissage optimaux pour les élèves et les matières
- Construire des systèmes de notation qui regroupent rapidement les données d'évaluation et réduisent le temps de réponse aux besoins des élèves
- Créer des systèmes de tutorat basés sur des règles qui "apprennent" des erreurs des élèves et des corrections des enseignants
Tout cela s'ajoute à une évaluation et à une application à plus grande échelle à l'échelle du district.
Les machines prennent-elles le relais ?
Pour beaucoup, cela ressemble à une technologie qui réussit à éduquer et à préparer les enfants ; pour d'autres, il peut sembler que les machines prennent le dessus.
