Dans un article de recherche, le professeur Rose Luckin, de l’University College London, vante les apports potentiels de l’intelligence artificielle dans l’évaluation des élèves.

Les élèves seront-ils bientôt évalués par des robots ?

Contrôles, tests, examens et autres devoirs sur table seront-ils bientôt des termes désuets ? C’est en tout cas l’avis de Rose Luckin, chercheuse en sciences de l’éducation à l’University College London. Selon elle, la manière dont nous évaluons aujourd’hui les élèves est peu satisfaisante. « Des décennies de recherches ont montré que connaissance et compréhension ne peuvent être rigoureusement évaluées via une série d’examens de 90 minutes. Le paradigme actuel est stressant, déplaisant, peut écarter certains élèves du système éducatif, et nécessite qu’étudiants et professeurs travaillent séparément, chacun dans son coin. Pourtant, nous continuons, dans le monde entier, à nous appuyer sur ce système bancal, envoyant à l’université, puis sur le marché du travail, des étudiants mal équipés pour l’avenir », écrit-elle dans un papier de recherche.

Selon elle, nous continuons d’utiliser le système d’examens ponctuels car il n’existe pas d’alternative satisfaisante. Ou tout du moins, il n’y en avait pas, jusqu’à très récemment : car selon la chercheuse, les progrès de l’intelligence artificielle permettent aujourd’hui d’envisager un autre modèle. « L’usage de l’intelligence artificielle dans l’éducation a fait l’objet de recherches académiques depuis plus de trente ans. (...) Il existe aujourd’hui des systèmes d’intelligence artificielle capables d’évaluer l’apprentissage et de fournir un accompagnement pédagogique. L’intelligence artificielle, dans la mesure où elle permet une compréhension profonde et précise de quand et où l’apprentissage se produit, est un outil puissant pour ouvrir la “boîte noire de l’éducation” ». écrit-elle.

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Comprendre le profil de chaque élève

À quoi donc pourrait ressembler un système d’évaluation alternatif, s’appuyant sur l’intelligence artificielle ? Selon Rose Luckin, celle-ci est aujourd’hui capable de proposer un suivi individuel sur le long terme à chaque élève. Ainsi, des techniques comme la modélisation informatique ou l’apprentissage machine (machine learning dans l’idiome d’Alan Turing) permettent d’abord d’évaluer les connaissances d’un élève sur un sujet précis. Dans un deuxième temps, un ordinateur peut également déterminer les qualités personnelles d’un élève, comme sa persévérance ou sa capacité à travailler en équipe, ainsi que ses caractéristiques psychologiques, comme sa confiance ou sa timidité. Enfin, l’ordinateur est capable d’actualiser ces informations sur la durée, soit un semestre, une, voir plusieurs années scolaires. À l’inverse, un examen papier ne permet de rassembler qu’une partie de ses informations (celles qui ont trait aux connaissances emmagasinées par l’élève, tout ce qui touche à son profil personnel ne pouvant être analysé) et ce de manière ponctuelle.

Le logiciel d’intelligence artificielle peut ensuite synthétiser ces informations pour les présenter sous forme claire et intelligible à l’élève et au professeur. Ce dernier, désormais muni de ces données, peut dès lors adapter ses méthodes d’enseignement au niveau de connaissance, au profil psychologique et à la personnalité de l’élève. L’élève, de son côté, dispose d’une meilleure visualisation de ses forces et faiblesses et peut ainsi orienter son travail en fonction de ces données. À titre d’exemple, Rose Luckin cite le logiciel AIAssess. Développé par des chercheurs de l’University College London, il est adapté à l’étude des mathématiques et des sciences dites dures. Le logiciel propose aux élèves des exercices d’une difficulté croissante, adaptant les questions au niveau de connaissances de l’élève et à ses lacunes, ainsi qu’à son profil cognitif et émotionnel. En fonction de ces données, le logiciel guide chaque élève vers la solution, à l’aide d’une série de questions adaptées à son profil individuel. Chaque réponse fournit à l’ordinateur de nouvelles données qui lui permettent d’affiner sa connaissance du profil de l’élève. Le logiciel fournit ainsi au professeur une vision du socle de savoirs de chacun, de ses lacunes, de ses pistes de progression et des méthodes et astuces susceptibles d’optimiser cette progression. Par exemple, certains élèves ont besoin d’être guidés par une série de questions bien précises pour arriver à résoudre un problème mathématique, tandis que d’autres s’en sortent avec un nombre de questions plus réduites. Certains élèves ont besoin d’être davantage motivés que d’autres, etc.

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L’intelligence artificielle au service des enseignants

Selon Rose Luckin, l’adoption d’un tel dispositif permettrait de rendre le système scolaire plus égalitaire, en offrant à chaque élève un enseignement personnalisé sur le long terme. Ceci demeure aujourd’hui l’apanage des élèves issues des familles les plus favorisées, qui peuvent bénéficier de cours particuliers. L’évaluation serait en outre plus précise, car basée sur des données plus riches, rassemblées sur le long terme, d’une part, et plus complexes qu’une simple succession de « vrai » ou « faux » d’autre part. Il serait ainsi possible d’analyser comment un élève réagit à la difficulté, quelle est sa capacité de persévérance et la vitesse à laquelle il emmagasine de nouvelles connaissances, autant de données importantes pour analyser les talents de chacun et que le système d’évaluation actuelle ne permet pas de bien mettre en valeur. Elle affirme également que l’usage de logiciels d’intelligence artificielle dans l’éducation nécessiterait un certain nombre de précautions. La sécurité des données des élèves devra être assurée. Les logiciels d’intelligence artificielle utilisés doivent également être parfaitement transparents : le professeur doit pouvoir comprendre chacune des conclusions que le logiciel émet sur l’élève, remonter à la source et comprendre quelles données lui permettent d’arriver à cette conclusion.

L’usage de l’intelligence artificielle est aujourd’hui à l’étude dans de nombreux domaines, et la sphère éducative ne fait pas exception. Le chercheur Andrew Ng, co-fondateur de Coursera, une plate-forme d’éducation en ligne, a récemment quitté l’entreprise chinoise Baidu pour se consacrer à l’application de l’intelligence artificielle dans l’éducation. En avril dernier, Bill Gates, le créateur de Microsoft, discutait les possibles apports de l’intelligence artificielle en matière pédagogique dans un entretien accordé au medium américain The Verge. En 2014, Google a lancé Classroom, un outil destiné à faciliter la communication en ligne entre professeurs et étudiants, permettant aux premiers d’informer les seconds, de collecter leurs rendus et de leur communiquer leurs notes. Facebook, de son côté, a mis en place un partenariat avec Summit Public Schools, un réseau d’écoles localisées dans la Baie de San Francisco, également financé par la Gates Foundation. L’objectif du partenariat est de concevoir un logiciel d’enseignement individualisé, et de le rendre gratuitement disponible et utilisable par tous. Derrière ces différentes initiatives, une même logique : passer du prêt-à-porter au sur-mesure, aider les enseignants à offrir un encadrement plus individuel et personnalisé à chaque élève. Car l’apport de l’intelligence artificielle ne consiste pas à se passer du professeur, mais bien à l’épauler. Comme le résume Joel Mokyr, professeur d’histoire économique à la Northwestern University : « Je doute que nous puissions jamais nous dispenser de professeurs humains. Mais un professeur assisté de machines intelligentes se renseignant sur chaque étudiant, le comparant avec des millions d’autres et choisissant la meilleure approche pour son profil, ce serait encore mieux. L’intelligence artificielle n’est pas en compétition avec nous, elle nous complète, nous rend meilleurs, plus intelligents, mieux informés. Elle ne remplace pas les individus, elle les rend plus efficaces. Considérant à quel point l’éducation doit évoluer, cela vaut mieux ! »

 
Rédigé par Guillaume Renouard