La pandémie pourrait ouvrir une porte à de nouvelles technologies – et à des innovations spectaculaires – dans l’éducation

Avec la pandémie de COVID-19 forçant les étudiants de tous les niveaux à étudier à domicile, la technologie éducative pilotée par l’intelligence artificielle pourrait fournir un soutien vital aux enseignants et aux étudiants. (Photo par Bongkarn Thanyankij via Pexels)

Disaster est un laboratoire d’innovation. Pendant une guerre ou à la suite d’un tremblement de terre, des sociétés entières se mobilisent pour répondre au défi immédiat, tandis qu’un groupe de chercheurs cherche un moyen de transformer la crise en avancées qui amélioreront ou sauveront des vies à l’avenir.

Zachary Pardos, professeur adjoint à la Graduate School of Education de l’Université de Berkeley et à la School of Information.

La pandémie mondiale de COVID-19 est un tel défi. Pour Zachary Pardos, professeur adjoint à la Graduate School of Education et à la School of Information de l’Université de Berkeley, la crise soulève une question persistante: Avec des dizaines de millions d’étudiants à travers le monde contraints de rester à la maison après l’école et des fermetures dans certaines régions susceptibles de se poursuivre à l’automne, comment pouvons-nous assurer qu’ils reçoivent la meilleure éducation possible?

Pardos est un spécialiste des technologies d’apprentissage adaptatif, étudiant la dynamique profonde de l’apprentissage des élèves et mobilisant le big Data pour créer des outils conviviaux à la fois puissants et subtils. Il a travaillé en étroite collaboration avec les enseignants et les étudiants à tous les niveaux pour intégrer la technologie dans les programmes de tous les jours.

Dans une interview, il a décrit comment ces nouveaux systèmes de soutien mobilisent les élèves et évaluent leurs forces et leurs faiblesses, même lorsqu’ils ne sont pas en classe. Les systèmes ne sont pas un cours en ligne, mais plutôt un tuteur en ligne, piloté par l’intelligence artificielle, qui peut évaluer les forces et les faiblesses d’un étudiant et fournir un enseignement individuel personnalisé.

De telles technologies sont déjà utilisées dans les études de premier cycle, y compris à Berkeley, et à un degré limité dans les classes de lycée américaines. Aujourd’hui, cependant, les éducateurs sont obligés d’envisager les moyens les plus efficaces d’enseigner aux élèves à la maison — et cela signifie que COVID-19 peut ouvrir la porte à de nouvelles idées et à de nouvelles technologies qui perdureront en classe après la catastrophe.

Et alors que la pandémie et les perturbations économiques modifient le paysage du travail futur, a déclaré Pardos, les technologies d’apprentissage adaptatif ont le pouvoir d’aider les étudiants à pivoter, à la volée, vers de nouvelles carrières.

Berkeley News: Quand les gens pensent aux technologies d’apprentissage adaptatif, ils peuvent imaginer des cours en ligne ou des étudiants utilisant des cliqueurs pour répondre aux questions d’un instructeur. Est-ce la bonne façon de penser à eux?

Zachary Pardos : C’est quelque chose de différent. Ces technologies comportent des éléments d’apprentissage adaptatif. Plus précisément, des mécanismes de rétroaction immédiate. Grâce à l’autograding, vous pouvez recevoir des commentaires corrects sur des problèmes, ou même des essais, dans un cours en ligne. Mais l’apprentissage adaptatif implique plus de personnalisation de la part de la technologie.

Les éléments clés des systèmes de tutorat adaptatif ont eu tendance à être un modèle qui évalue continuellement ce que sait un élève, une liste des connaissances dans le domaine appris, puis des indices et un séquençage adaptatif du contenu basé sur ce que l’élève sait. Un exemple de cela sur le campus de Berkeley a été le système ALEKS. Il est utilisé par les étudiants de première année qui ne sont pas encore prêts pour les mathématiques de niveau collégial.

Mais ils ne sont pas prêts de différentes manières. Donc, ce n’est pas seulement un court cours d’été qui pourrait y remédier. Et le fait que des tuteurs humains évaluent continuellement l’état de préparation et adaptent l’enseignement à chacun des centaines d’étudiants entrants est une tâche monumentale qui dépasserait rapidement les ressources d’un tuteur humain. Mais il a été démontré que les tuteurs adaptatifs évoluaient très bien dans ce scénario.

Y a-t-il d’autres exemples auxquels vous pouvez penser qui sont utilisés maintenant ou pourraient l’être bientôt?

La maîtrise de la physique et des mathématiques, pour la géométrie et l’algèbre, sont d’autres exemples de tuteurs adaptatifs. Il y en a beaucoup plus. La plupart des grands éditeurs de manuels scolaires ont acheté ou développé des systèmes de tutorat comme ceux-ci, et il existe une grande variété de technologies d’apprentissage adaptatif provenant de l’industrie et des laboratoires universitaires, dont certains partagent le même accent sur l’évaluation que l’approche des systèmes de tutorat.

Il a été une faiblesse des tuteurs adaptatifs qu’ils ont tendance à être dans des domaines STEM limités. Un défi à relever à l’avenir est de les élargir. L’un des goulots d’étranglement est la quantité d’expertise nécessaire pour modéliser un nouveau domaine. Mais les approches du big Data ont été prometteuses pour surmonter cela. Une première étape a été franchie lorsque nous avons pu générer automatiquement une aide personnalisée à la volée dans un cours en ligne en utilisant l’IA, qui apprend des interactions passées des étudiants avec le cours.

Si vous êtes étudiant, qu’est-ce que ça fait d’utiliser cette technologie? En quoi est-ce différent de l’apprentissage traditionnel?

C’est l’aide personnalisée immédiate et la pratique prescrite qui peuvent avoir lieu. Bien que le processus de recherche d’aide puisse être bénéfique, de nombreux étudiants ne savent pas par où commencer et se tournent vers le matériel de cours et le personnel enseignant pour obtenir de l’aide. Les technologies d’apprentissage adaptatif peuvent fournir une partie de cette aide. Si un élève n’est pas à la hauteur de ses connaissances pour pouvoir répondre à une question, au lieu de continuer à la leçon suivante, le système étendrait de manière adaptative la leçon en cours, en donnant de l’aide en cours de route sous forme de conseils et d’autres activités jusqu’à ce que l’élève soit prêt à avancer.

En raison de la pandémie de COVID-19, des millions d’étudiants étudient à la maison. Les technologies d’apprentissage adaptatif pourraient-elles aider?

Pour les sujets limités, oui. L’éloignement d’urgence des salles de classe traditionnelles a entraîné une réduction des heures de contact instructeur-élève. Cela se passe à travers la maternelle à la 12e année et au niveau supérieur. Un manque d’heures de contact pourrait être partiellement compensé par une technologie adaptative, où dans les moments où les élèves ne peuvent pas avoir de sessions d’apprentissage synchrones (avec les enseignants, en temps réel), ils peuvent interagir avec une technologie qui a la capacité de personnaliser l’enseignement — une capacité limitée, mais plus qu’une vidéo ou un manuel.

Il semblerait que cette crise, par nature, nous amène à penser à l’innovation dans l’éducation.

Certainement. Maintenant que tant d’éducateurs ont dû communiquer, apprendre et enseigner par le biais du support en ligne, il ne peut pas être ignoré comme option à envisager à l’avenir, ni la question des outils qui pourraient être utilisés pour améliorer la qualité de l’apprentissage dans des environnements en ligne et basés sur le lieu.

C’est l’occasion de réfléchir aux défis vécus pendant la pandémie, des défis tels que le manque d’engagement et le manque de lien avec les étudiants. Comment une application appropriée de la technologie adaptative peut-elle rendre les expériences d’apprentissage en ligne complètes, du point de vue des enseignants et des élèves?

Certains éducateurs ont exprimé leur inquiétude quant au fait que, pendant la pandémie, les étudiants qui sont censés étudier à la maison sont plutôt déconnectés et à la dérive. Si les technologies d’apprentissage adaptatif étaient largement en place dès maintenant, pourraient-elles aider?

Il y a à la fois un problème d’accès et un problème d’orientation ici. Avec access, nous commencerons à voir les cartes et les appareils Data SIM (module d’information sur les abonnés) traités comme des autobus scolaires — des véhicules de livraison devraient être fournis aux élèves pour les amener dans la salle de classe désormais virtuelle.

Même lorsque les élèves y ont accès, il est prouvé que la façon dont ils s’orientent vers l’apprentissage en ligne peut entraîner une fracture des résultats. Un collègue de l’Université d’État de l’Arizona était curieux de savoir comment les étudiants naviguaient dans les matériaux de son cours en ligne et si les étudiants qui ont échoué au cours naviguaient d’une manière différente de ceux qui ont réussi.

Nos recherches sur les données du cours ont montré que le fait d’aller d’abord aux quiz puis de chercher des réponses dans le matériel préparatoire était un modèle dominant chez les étudiants qui échouaient. Suivre le parcours du programme prescrit était dominant chez les étudiants qui ont réussi. L’instructeur a apporté quelques modifications pour la classe suivante, offrant un petit crédit supplémentaire pour ceux qui accèdent d’abord au matériel préparatoire et envoyant un e-mail à ceux qui ne l’ont pas fait, leur faisant savoir à quel point c’était important pour la réussite des étudiants précédents. Il a vu une augmentation des notes après avoir apporté ces changements.

Le point à retenir de la situation d’enseignement immédiat à distance est que certains étudiants n’auront pas naturellement une orientation disciplinée vers l’apprentissage en ligne. Si ce n’est par le biais de séances de visioconférence en direct et de la participation, comment les enseignants maintiennent-ils la structure et maintiennent-ils les élèves sur la bonne voie? Les incitations et les communications personnalisées fondées sur des données probantes sont des options. Le séquençage personnalisé rigide des technologies d’apprentissage adaptatif pourrait en être une autre.

Il me semble que vous ne parlez pas seulement de nouvelles technologies, mais d’une manière fondamentalement différente d’enseigner et d’apprendre.

En tant qu’êtres biologiques et cognitifs, nous n’avons pas beaucoup changé. Mais la technologie change toutes les facettes de notre vie, et je pense que cela se produit également dans l’éducation, où les enseignants travaillent aux côtés de la technologie. Il y a aussi un soupçon de familier ici, car de nombreux systèmes d’apprentissage adaptatif ont été inspirés par le tutorat individuel.

Regardez sur la route cinq ou 10 ans. Comment voyez-vous l’évolution de la technologie et comment l’éducation évoluera-t-elle?

Nous verrons la technologie devenir plus facile à intégrer à ce que les enseignants essaient d’accomplir. La technologie d’apprentissage automatique, en particulier le traitement du langage naturel, fournira des approches pédagogiques socratiques et des opportunités d’apprentissage entre pairs mieux coordonnées.

L’apprentissage adaptatif sera utilisé dans des contextes plus larges. En raison de l’évolution du paysage économique, de nombreux étudiants peuvent décider de changer de carrière et de diplôme. Ils auront des connaissances préalables acquises grâce aux diplômes dont ils s’éloignent et chercheraient des programmes personnalisés qui tirent parti de ce qu’ils ont appris pour se déplacer de manière cohérente vers ce qu’ils veulent maintenant apprendre.

Il s’agit d’une tâche de personnalisation difficile, mais d’un scénario similaire à ceux dans lesquels les tuteurs adaptatifs ont montré qu’ils excellaient, appliqués uniquement à un niveau supérieur, à travers le cours. Mon laboratoire a développé et piloté une technologie adaptative aspirant à cet objectif ici à Cal.

Y a-t-il des conséquences imprévues auxquelles nous devrions penser maintenant? Risques potentiels ?

Un écueil est de penser que la technologie peut tout faire. Les gens ont besoin d’apprendre des matières académiques, mais ils ont aussi besoin d’apprendre à être des gens. Ils doivent apprendre la compassion, la générosité, comment travailler ensemble, comment partager la responsabilité et le crédit, et comment entretenir des relations, ce qui est certainement un sujet d’apprentissage tout au long de la vie. Comment devenir un bon citoyen qui contribue à la conversation sur ce que la société devrait valoriser. Vous n’aurez pas une technologie d’apprentissage adaptatif pour enseigner cela.