Comment l'IA perturbe la façon dont les éducateurs enseignent

Alors que la technologie continue de jouer un rôle crucial dans l'avancement de presque tous les domaines, il ne devrait pas être surprenant de trouver l'éducation sur la liste. Les éducateurs du monde entier commencent à intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans la salle de classe à presque tous les niveaux scolaires. Il façonne la façon dont nous apprenons et enseignons, rendant l'expérience d'apprentissage plus engageante, personnalisée et efficace.

Les investissements dans l'edtech dans le monde ont atteint un nouveau sommet de 16,1 milliards de dollars en 2020, les solutions edtech basées sur l'IA se classant parmi les principales cibles d'investissement, selon un rapport de HolonIQ . Les investisseurs ont noté leur intérêt pour les solutions edtech basées sur l'IA qui peuvent aider à personnaliser l'apprentissage, à automatiser les tâches administratives et à améliorer les résultats des élèves.

L'impact, cependant, ne se limite pas aux grandes entreprises. Les enseignants travaillant en moyenne en plus de la pénurie croissante d'enseignants, 20 à 40 % des heures actuelles d'enseignement (soit près de 13 heures par semaine) pourraient être automatisées ou rationalisées grâce à la technologie, selon McKinsey & Company . Cela signifie plus de temps pour soutenir l'apprentissage des élèves et moins de temps sur la paperasse.

Bien que la liste des avantages de l'IA dans l'éducation soit longue, voici trois avantages avec des exemples de la façon dont l'IA perturbe la façon dont les éducateurs enseignent en classe.

Apprentissage personnalisé

L'apprentissage personnalisé est depuis longtemps un élément fondamental de l'éducation. La puissance de l'IA rend la création et la personnalisation d'une expérience d'apprentissage pour les besoins spécifiques des élèves encore plus accessibles. Les données collectées par les éducateurs peuvent être introduites dans des plates-formes alimentées par l'IA pour aider à déterminer les besoins d'apprentissage d'un élève, tels que le rythme d'apprentissage, les préférences, les forces et les faiblesses. Les enseignants peuvent élaborer des plans de cours et trouver des ressources.

Les plates-formes alimentées par l'IA peuvent fournir aux étudiants des commentaires personnalisés, les aidant à identifier les domaines de développement. Une plate-forme alimentée par l'IA peut évaluer les performances d'un étudiant sur un devoir ou un test et fournir des commentaires en temps réel pour identifier les meilleurs domaines dans lesquels il peut avoir besoin de concentrer davantage ses études. Cela facilite également de meilleures conversations avec les instructeurs ou les parents pour identifier d'autres facteurs affectant leurs études.

En utilisant l'apprentissage automatique et l'IA, le L'application BYJU plonge profondément dans les besoins d'apprentissage de chaque élève. La modification de ce qui est proposé et la mise à jour des recommandations font partie intégrante de la personnalisation du processus d'apprentissage. Sur la base de ce qui est enseigné dans les écoles à un moment donné, BYJU'S crée des modules pour des concepts et des sujets spécifiques afin de garantir que les élèves ne se sentent pas limités lors de leur apprentissage. Ainsi, en fonction de la capacité d'un élève à comprendre un concept ou de sa réussite dans une matière, les recommandations continueront de changer jusqu'à ce qu'un enfant puisse appliquer le concept et saisir le résultat.

Expérience d'apprentissage améliorée

La technologie a déjà transformé les expériences d'apprentissage des élèves grâce à des expériences d'apprentissage ludiques et éducatives. Les étudiants, par exemple, peuvent apprendre à coder en créant ou en modifiant leurs jeux vidéo via des plateformes telles que Tynker pour créer une expérience éducative plus interactive et divertissante.

Grâce à la puissance de l'IA, ces expériences d'apprentissage déjà intéressantes peuvent devenir plus personnalisées en recommandant des ressources supplémentaires en fonction des loisirs et du style d'apprentissage de l'élève. Si un étudiant s'intéresse à l'astronomie, une plate-forme alimentée par l'IA peut suggérer d'autres ressources, telles que des articles, des vidéos ou des simulations interactives, pour le garder motivé et impliqué.

Un autre avantage important de l'intelligence artificielle dans les technologies de l'éducation est sa capacité à offrir une expérience d'apprentissage plus immersive. Différents types de technologie combinés à l'intelligence artificielle peuvent donner des simulations interactives qui permettent aux étudiants de vivre des situations du monde réel, comme une excursion virtuelle sur un site historique ou une expérience de laboratoire scientifique. Cette expérience d'apprentissage immersive peut aider les élèves à comprendre des concepts complexes et à rendre l'apprentissage plus mémorable.

Informations basées sur les données

Les enseignants peuvent obtenir des informations précieuses sur les comportements d'apprentissage de leurs élèves à l'aide de données. Les plates-formes alimentées par l'IA peuvent offrir aux enseignants davantage d'opportunités d'évaluer les performances, les habitudes d'apprentissage et les intérêts d'un élève afin de fournir la meilleure expérience d'apprentissage. Cette stratégie personnalisée peut aider les élèves à surmonter leurs difficultés d'apprentissage.

Les plateformes dotées de capacités d'IA peuvent également collecter des données sur l'efficacité de différentes méthodes et techniques d'enseignement. En examinant les informations recueillies auprès de divers élèves, les enseignants peuvent identifier les tendances et les modèles dans leurs classes et prendre des décisions basées sur les données concernant leurs approches pédagogiques. Cette stratégie axée sur les données pour l'éducation permet aux enseignants d'adapter les plans de cours pour mieux répondre aux besoins uniques de leurs élèves, améliorant ainsi les résultats d'apprentissage et les performances scolaires.

Exemples d'IA en classe

Bien qu'il n'y ait pas de robot dans la salle avec les élèves, l'IA peut être intégrée aux divers outils et logiciels que les enseignants utilisent déjà pour créer de nouvelles possibilités d'apprentissage et de croissance. Voici quelques exemples :

Plateformes d'apprentissage adaptatif : ces outils alimentés par l'IA évaluent les niveaux d'apprentissage des élèves et personnalisent les cours en fonction de leurs besoins. Quelques exemples sont Dreambox, Knewton et Carnegie Learning.

Systèmes de tutorat intelligents : ces outils utilisent l'IA pour donner aux étudiants des commentaires et des orientations individualisés lorsqu'ils résolvent des problèmes et apprennent de nouvelles matières. Quelques exemples sont Carnegie Learning, ALEKS et Knewton.

Assistants d'apprentissage virtuels : ces assistants alimentés par l'IA répondent rapidement aux questions des étudiants en leur fournissant une aide et des commentaires instantanés. Des exemples de tels outils incluent IBM Watson Assistant et Adaface.

Chatbots : les chatbots tels que ChatGPT peuvent fournir une assistance en dehors de la salle de classe, comme répondre aux questions sur les devoirs, donner des commentaires sur la prononciation et la grammaire, et même être programmés pour aider les élèves à apprendre une nouvelle langue.

Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est utilisé pour étudier et comprendre le langage humain, en soutenant le développement de chatbots, d'assistants vocaux et d'autres interfaces utilisateur alimentées par l'IA qui peuvent avoir des conversations en langage naturel avec les étudiants. Quelques exemples d'outils basés sur la PNL sont Duolingo, Grammarly et LanguageTool.

Reconnaissance vocale : les technologies de reconnaissance vocale aident à évaluer la prononciation et la fluidité des élèves, en leur fournissant des informations sur la manière de s'améliorer. Quelques exemples incluent l'apprentissage des langues avec Netflix, Rosetta Stone et la reconnaissance vocale Google.

Analyse prédictive : ces outils alimentés par l'IA aident les enseignants à intervenir et à aider les élèves au besoin en analysant les données des élèves et en prévoyant les performances. Quelques exemples d'outils d'analyse prédictive sont Edmentum, BrightBytes et Skyward.

Analyse des sentiments : les outils d'analyse des sentiments examinent le ton des commentaires des étudiants pour évaluer leur degré de satisfaction à l'égard de toute expérience d'apprentissage individuelle. Quelques exemples d'outils d'analyse des sentiments sont IBM Watson, RapidMiner et Alteryx.

Learning Analytics : ces outils analysent des données provenant de diverses sources pour fournir des informations sur les modèles d'apprentissage, les préférences et les comportements des élèves. Quelques exemples d'outils d'analyse de l'apprentissage sont Blackboard, Brightspace et Canvas.

Construire et apprendre avec l'IA

L'apprentissage des élèves a considérablement bénéficié de l'IA, mais ils peuvent également apprendre comment cette technologie fonctionne. Tout devient "plus intelligent" de nos jours, des téléviseurs intelligents aux voitures intelligentes, il y a donc plus de chances pour les étudiants d'apprendre plus intelligemment tout en explorant de nouveaux intérêts potentiels ou de futurs cheminements de carrière.

A propos de l'auteur

Lomit Patel est le directeur de la croissance de Tynker, avec 20 ans d'expérience dans l'aide aux startups pour devenir des entreprises prospères.

Lomit a précédemment joué un rôle essentiel dans la croissance de startups, notamment Roku (IPO), TrustedID (acquis par Equifax), Texture (acquis par Apple) et IMVU (application de jeu n°2 la plus rentable).

Lomit est un conférencier, un auteur et un conseiller avec de nombreuses distinctions et récompenses tout au long de sa carrière, notamment en étant reconnu comme un Mobile Hero par Liftoff. Le livre de Lomit IA allégée fait partie de la série à succès "The Lean Startup" d'Eric Ries.