L’IA dans les salles de classe

Les promesses et le potentiel de la technologie

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L’IA dans l’éducation peut être utilisée pour améliorer les résultats d’apprentissage des élèves, promouvoir la personnalisation et améliorer l’accès à l’éducation, en particulier pour les filles et les enfants vulnérables.

Parallèlement aux quatre approches de l’IA en faveur du service public – (PublicGoesAI de Capgemini), la technologie IA pour améliorer les solutions d’enseignement et d’apprentissage peut être envisagée de la manière suivante :

1. Automatiser intelligemment les processus administratifs liés à l’éducation

Un premier levier consiste à l’utilisation intelligente des données et l’automatisation. Appliquée à des tâches lourdes et routinières, elle peut alléger la charge qui pèse sur les administrations et aider à répondre à toutes les demandes des citoyens en moins de temps.

Ainsi au Royaume-Uni, le ministère de l’éducation (DfE) souhaitant réduire le besoin de traitement manuel de toutes les formes de correspondance numérique a mis en œuvre en coopération avec Capgemini une solution d’automatisation des processus robotiques (RPA). Elle traite les courriels entrants et assure un suivi plus rapide afin de permettre de passer plus de temps sur les courriers les plus importants, par exemple ceux faisant état d’enfants en danger.

La question de savoir comment allouer plus de temps aux aspects les plus importants de l’éducation est en effet un domaine clé où l’IA peut être utile. Par exemple, les tâches administratives telles que la notation et l’élaboration des programmes scolaires restent longues et réduisent de fait le temps dont disposent les enseignants pour des interactions approfondies et de qualité avec leurs élèves. La création automatique de programmes d’études grâce à l’assistance de l’intelligence augmentée – peut aider les enseignants à consacrer leur temps à la classe et à répondre aux besoins des élèves.

2. Augmenter l’interaction avec les enfants

Les chatbots éducatifs et évolutifs basés qui utilisent l’IA offrent des conseils personnalisés pour aider les enfants et les jeunes, en particulier les étudiants souffrant de handicaps et de problèmes de santé, dans leur processus d’apprentissage. Les tuteurs virtuels peuvent fournir aux étudiants et aux enseignants des analyses sur leur apprentissage (Muslim et al., 2020), proposer une formation interactive en langues étrangères, ou encore aider les étudiants à améliorer leurs compétences en lecture, en expression orale et en écriture (Ruan et al., 2019).

3. Détecter les anomalies dans les parcours d’apprentissage

Dans de nombreux pays, les classes sont pleines, et les enseignants manquent de temps pour véritablement accompagner chacun des élèves avec les ressources appropriées. Cela peut conduire à des échecs individuels ayant un impact à long terme, comme le décrochage scolaire. En ce qui concerne l’Europe, le fait qu’en moyenne 10 % des étudiants délaissent leurs études avant d’obtenir un diplôme universitaire supérieur est préoccupant. Un enseignement supérieur incomplet peut entraver l’objectif de la stratégie Europe 2020, qui consiste à « faire en sorte qu’au moins 40 % des 30-34 ans terminent leurs études supérieures, ce qui augmentera le niveau d’éducation global. » (Commission européenne, 2015)

Pour soutenir les écoles, Capgemini a développé aux Pays-Bas un modèle prédictif qui, en exploitant des techniques d’apprentissage automatique, permet d’identifier précocement les étudiants susceptibles de décrocher. En considérant environ 33 000 observations d’échantillons, près de 1 800 observations de décrochage, et en tenant compte du déséquilibre des classes, la précision de prédiction était de 91 % pour les observations sur lesquelles le modèle n’a pas été entraîné. Ainsi, l’outil de prédiction basé sur l’IA permet des interventions précoces et aide les enseignants à accorder plus d’attention aux élèves concernés afin qu’ils ne compromettent pas leur éducation.

4. Aider les écoles et les enseignants dans les processus de prise de décision

L’IA peut aider les responsables de l’éducation dans leur processus de décision en leur apportant des données et des informations pour prendre des décisions plus éclairées. Cela peut prendre la forme d’une prédiction d’un événement récurrent à partir de la détection de modèles, par exemple, pour détecter le risque d’abandon d’un cursus avant même qu’il ne se produise. En France, la baisse des résultats et les faibles scores des élèves au cours des dernières années dans les domaines des mathématiques et de la lecture, légèrement supérieurs à la moyenne de l’OCDE, étaient inquiétants (OCDE 2019). Capgemini a collaboré avec le Ministère de l’Éducation Nationale pour mettre en œuvre des solutions d’apprentissage adaptatives basées sur l’évaluation de l’impact des méthodes d’apprentissage à partir des millions de logs d’application de mathématiques dans le cadre de l’étude PISA. Des algorithmes de science des données ont été utilisés pour observer l’impact des méthodes d’enseignement en analysant les résultats sur le même exercice sur plusieurs années. Cela a permis de révéler les parcours d’apprentissage et d’évaluer l’impact des différentes méthodes sur la réussite ou le décrochage des élèves.

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