Vous souvenez-vous de l’époque où le « big data » était le mot à la mode dans le domaine de l’éducation il y a dix ans ? Livres sur le Big Data ont été publiés, mais de quoi s'agissait-il exactement ? 

Les mégadonnées décrivent les masses de données importantes et en constante augmentation et le processus d'analyse des performances des étudiants. Cela est devenu compliqué, et le Big Data était souvent trop volumineux. En fait, ensembles de données plus courts se sont avérés efficaces, et j'ai écrit sur le le pouvoir des petites victoires, en suivant les micropas dans les progrès des élèves. 

D’une manière étrange et inquiétante, nous sommes confrontés à un défi similaire avec l’inondation de l’intelligence artificielle. Une frénésie de plateformes et de produits d’IA s’abat sur les enseignants dans cette étape pionnière, qui peut être passionnante et épuisante. Comment pouvons-nous siphonner ce qui n'est pas pertinent, trop compliqué, trop cher, etc., et déterminer comment tirer parti des concepts et des outils innovants de l'IA ? 

J'ai eu la chance de m'entraîner à relever les défis de l'IA grâce à ma vaste expérience de présentation et d'écriture à ce sujet dans le domaine de l'éducation. Pendant ce temps, j'ai fait taire tout le bruit en identifiant trois composants de l'IA qui constituent la base d'une capture efficace et efficiente de ses potentiel et productivité remarquablement imparfaits.

Pour simplifier les choses pour les enseignants, voici les trois principales facettes à comprendre avant d’utiliser l’IA en classe :

1. Ethique
2. Demander
3. Outils de ressources

C'est ça! Je pourrais terminer ici, mais je suppose que ce serait un cliffhanger. . . donc je vais vous expliquer. 

1. Simplifier l'IA pour les enseignants : l'éthique

J'ai récemment fait une présentation à des professeurs d'anglais du secondaire sur l'IA. L’éthique était importante et j’ai pris le temps de décomposer les sous-catégories qui la composent. 

Premièrement, le plagiat : si l’IA générative peut produire des passages uniques, les étudiants ne l’utiliseront-ils pas pour tricher davantage ? Une préoccupation légitime. Historiquement, le plagiat et le contexte plus large de la tricherie ont suscité une inquiétude compréhensible de la part des enseignants, chargés d'évaluer l'apprentissage et la maîtrise des élèves. Si l’IA facilite les choses, les étudiants n’augmenteront-ils pas leur tricherie ?

Voici la bonne nouvelle. Étonnamment, un étude impliquant des milliers d'étudiants qui ont été interrogés de manière anonyme ont montré que le plagiat restait inchangé par rapport à l'accès et à l'utilisation avant l'IA. Les détecteurs d'IA ont eu un succès inégal, malgré les affirmations, et comme tout bon enseignement, certaines des meilleures méthodes impliquent une bonne détection à l'ancienne, comme celles-ci. sept façons de détecter l'utilisation de l'IA dans les écrits des étudiants. 

J'ai découvert une technique supplémentaire pour détecter l'IA. Une fois la réponse écrite terminée, demandez aux étudiants de rédiger trois questions DOK de niveau trois basées sur leur essai (en classe, sur demande après la rédaction de l'essai). Cela indiquera s'ils l'ont écrit, révisé ou copié et collé, car ce processus leur permettra de démontrer leurs processus de réflexion.

Fournir des garanties aide à réconforter les enseignants, et faire savoir aux élèves que ces techniques sont en jeu augmente la probabilité qu'ils restent sur un terrain moral élevé. 

Un autre problème éthique est celui des hallucinations de l’IA, comme récemment lorsqu’on a demandé à l’IA de prédire l’issue du Super Bowl. Les chatbots Gemini de Google et Copilot de Microsoft ont répondu aux questions sur le jeu avec des statistiques et des résultats de jeu entièrement fabriqués. 

Cela met en évidence les luttes continues des grands modèles linguistiques (LLM) pour séparer la réalité de la fiction. Partager ceci et d'autres hallucinations de l'IA, ainsi que des vidéos bien définies, encourage en outre les étudiants à procéder avec prudence, même s’ils utilisent l’IA comme source. Les étudiants peuvent correctement citer l'IA générative pour plus de transparence, en utilisant des outils plug-and-play astucieux.

On me demande souvent si l’IA est biaisée. Ma réponse est non, mais l’immense écosystème Internet dont il tire ses informations l’est. Je démontre cela en utilisant un générateur d'images pour exposer les tendances à produire des biais, comme lorsque je l'incite à créer des images d'hommes d'affaires qui réussissent et qu'un stéréotype clair émerge. Surtout, j'explique comment contourner ces préjugés, ce qui est une leçon précieuse à enseigner aux étudiants.

Les enseignants doivent être conscients des inévitables inégalités qui persistent également avec l’IA. Malheureusement, les étudiants marginalisés sont déjà confrontés au risque de inégalités, tout comme cela s’est produit pendant la pandémie. Connaître les inégalités peut aider les éducateurs et les communautés scolaires solution de contournement celles-ci. 

2. Invite

En nous y invitant, nous découvrons les moyens stratégiques par lesquels nous pouvons obtenir des informations pour les éducateurs. Des LLM tels que ChatGPT, Le copilote de Microsoftet Les Gémeaux de Google, tous offrent une variation de capacité à générer des informations en fonction de la puissance de vos invites. 

Les invites peuvent être comparées de près à une bonne vieille recherche Google. Pourtant, au sein de l’IA, il y a plus de pouvoir à la fois dans la production et dans les risques associés à ce pouvoir (par exemple les hallucinations). Donc, la réflexion et la pratique plus approfondies qui entrent dans l'incitation, meilleur est le rendement.

La bonne nouvelle est que les LLM ont la capacité de proposer des discussions continues et interactives basées sur des invites, afin que vous puissiez commencer largement et affiner à votre guise. J'ai même dit au chatbot : « Non, je veux dire ça… » pour clarifier s'il se méprend si je ne fournisse pas une invite de départ suffisamment qualitative. 

Sachant cela peut libérer un utilisateur craintif de se soucier des incitations, et dans mes ateliers, les éducateurs le découvrent.

Il s’agit du réseau le plus large, car toutes les entreprises de technologie éducative tentent de se lancer dans le jeu de l’IA. Bien que certaines opportunités pour les geeks de la technologie comme moi rendent cela amusant, cela peut être intimidant. La plupart des meilleures ressources sont des modèles freemium, qui vous incitent à payer après une période d'essai ou limitent votre capacité au-delà d'un certain nombre d'utilisations, ou offrent des options plus sophistiquées si vous effectuez une mise à niveau. 

Microsoft et Google sont tous deux impatients de se lancer dans le paysage de l'enseignement de l'IA et sont suffisamment importants pour proposer des fonctionnalités haut de gamme, gratuites ou peu coûteuses. Le nouveau Copilot est impressionnant et offre un accès 4.0 à tout le monde, tandis que ChatGPT (d'OpenAI) propose toujours le niveau 3.5 gratuitement, qui présente certains avantages, mais vous payez pour passer à la version 4.0. Gemini de Google est similaire à Copilot mais comme tout ce qui concerne Google, il est difficile de cerner les changements apportés : par exemple, Google a déjà changé le nom de son IA de Bard à Gemini !

De nombreux autres outils d'IA sont disponibles et je propose une bibliothèque simpliste de ressources pour les éducateurs, mais rappelez-vous que la plupart veulent que vous finissiez par payer. Pour l’instant, tenez-vous-en aux LLM proposés par de grandes entreprises telles que Microsoft et remerciez le capitalisme pour les versions gratuites et assez robustes. J'aime aussi Perplexité, un autre outil d'IA prometteur.

Alors voilà. Outils d’éthique, d’incitation et de ressources. Ce sont les éléments tangibles et durables que vous devez connaître sur l’intelligence artificielle à l’école. Le flux et le reflux de tout le reste ne sont que du bruit. Tenez-vous en à ces composants et la Big AI sera gérable, voire avantageuse !

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• La source: https://www.techlearning.com/news/simplifying-ai-for-educators-the-3-things-you-really-need-to-know-for-right-now