La course à la salle de classe alimentée par l’IA est lancée

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Dans mon précédent article, j’ai exploré la différence subtile, mais significative, entre le calcul par force brute et les ANN (réseaux neuronaux artificiels) et comment cette distinction produit lentement ce que l’on pourrait appeler de  » vrais  » produits d’IA dans la salle de classe. Selon un rapport de recherche de 2022, les technologies basées sur l’IA sont amorcées pour croître au sein du marché edtech d’un peu moins de 47%. Les programmes d’IA basés sur les ANN ont un énorme potentiel pour redéfinir ce que nous comprenons comme étant l’apprentissage personnalisé et bien qu’ils en soient aux premiers stades, cela vaut la peine d’examiner les innovations qui sont à la pointe de la conception des systèmes de gestion de l’apprentissage.

 

Évaluer par l’IA

Développé par le Knowledge Lab de l’University College London, le logiciel est principalement conçu pour évaluer au fur et à mesure que les étudiants apprennent, supprimant ainsi le format d’examen à haute pression et à enjeux élevés qui, selon de nombreux universitaires, est un moyen inadapté d’évaluer les connaissances des étudiants. Le système n’est pas seulement conçu avec des entrées à fort contenu, rapidement capable d’évaluer le degré de « justesse » des réponses et des tâches accomplies, mais évalue « intelligemment » et en continu les connaissances d’un étudiant sur le sujet étudié tout au long du processus d’enseignement/évaluation. Non seulement les différentes tâches et étapes sont encadrées de manière à construire une compréhension conceptuelle, mais plus les élèves interagissent avec le logiciel, plus le composant IA peut en apprendre sur l’élève. La composante IA est capable d’évaluer les connaissances de l’élève. Le programme est capable d’évaluer non seulement les mauvaises et bonnes réponses, mais aussi les étapes suivies et les indices utilisés, puis de mettre cela en correspondance avec les tâches et évaluations précédentes réalisées. De cette façon, le programme évalue également les éléments méta-cognitifs (ce que les élèves pensent savoir), la façon dont ils interagissent avec le programme, ainsi que les travaux antérieurs de l’élève. Le système peut alors prédire comment un élève particulier se comportera lors de certaines évaluations, la comparaison avec les résultats réels donne une image beaucoup plus approfondie et immédiate de l’état actuel de la compréhension et des connaissances de l’élève.

 

Contenu intelligent

L’une des premières applications de la « véritable IA » dans le domaine de l’éducation a été le développement de logiciels capables de diffuser et de reconditionner rapidement et automatiquement des contenus pédagogiques existants en modules d’apprentissage en ligne plus petits, plus accessibles et plus personnalisés. Aujourd’hui, les logiciels tirent parti de l’apprentissage profond pour assembler des manuels scolaires personnalisés, qui s’adaptent aux méthodes d’enseignement, aux types de classes et aux résultats d’apprentissage. Une fois que les enseignants ont téléchargé leur syllabus et leur matériel dans le logiciel, le système analyse le contenu pour créer des livres et du matériel sur les concepts de base parfaitement adaptés. Il s’agit d’un système d’apprentissage en ligne.

 

Chatbots

De nombreux chatbots sont accablés par un style linguistique rigide ainsi que par des réponses par cœur et répétitives. L’IA change la façon dont certaines entreprises d’edtech abordent l’objectif de créer des bots d’enseignement intuitifs et intelligents. Les bots d’enseignement sont des outils d’aide à la décision. Le chatbot Differ d’Edtech Foundry, est déployé pour répondre aux questions administratives et d’inscription standard, aux côtés de questions plus techniques impliquant le travail de cours. Au fil du temps, le chatbot apprend lui-même à intégrer les réponses et l’engagement des étudiants pour affiner ses réponses et ses conseils.

 

Automatisation des processus robotiques (APR)

APR est une façon de concevoir le traitement automatisé en utilisant l’IA et un certain nombre de projets ont été spécifiquement lancés pour calibrer APR spécifiquement pour aider les éducateurs à trouver et automatiser les tâches banales ou répétitives, telles que : le suivi des présences où les étiquettes RFID attribuées à chaque élève automatisent le processus d’appel et de présence, où les enseignants et les administrateurs scolaires peuvent simplement télécharger les chiffres de présence à partir du système automatisé. L’inscription et l’enregistrement prennent énormément de temps, les ordinateurs et les bots dotés d’IA peuvent apprendre à identifier les critères d’admissibilité dans les formulaires de demande et produire des listes restreintes de candidats admissibles. L’administration des paiements, les dossiers des étudiants, les dossiers, les infrastructures, l’utilisation des installations et des ressources, les dossiers du personnel, etc peuvent tous être automatisés à l’aide de logiciels RPA compatibles avec l’IA.