Publié dans : Pédagogie
La taxonomie de Bloom
Dans son ouvrage fondateur Taxonomy of educational objectives, Benjamin Bloom distingue 6 niveaux de processus cognitif : la connaissance, la compréhension, l’application, l’analyse, la synthèse et l’évaluation. « Le but majeur d’une taxonomie est de faciliter la communication entre l’examinateurs sur ce que signifie les objectifs éducatifs ». La force du modèle est sa simplicité opératoire. La connaissance renvoie à la capacité de rappeler des faits ou des concepts. La compréhension suppose d’expliquer ou d’interpréter une idée. L’application consiste à utiliser un principe dans une situation concrète. L’analyse permet de décomposer un problème en éléments distincts. La synthèse invite à recomposer ces éléments pour produire une solution nouvelle. Enfin, l’évaluation correspond au jugement critique fondé sur des critères explicites. Cette gradation permet de formuler des objectifs pédagogiques précis. « Pour qu’une intention pédagogique tende à devenir opérationnelle, elle doit décrire une activité de l’apprenant identifiable par un comportement observable » (Gilbert de Landsheere, Définir les objectifs de l’éducation, 1975).
L’IA de la taxonomie
La taxonomie de Bloom reposait implicitement sur l’idée que chaque niveau correspondait à une progression interne des capacités de l’apprenant. Or, l’IA introduit une rupture, la progression peut être désormais réalisée hors du cerveau. L’OCDE propose de développer désormais « la capacité à interpréter, questionner et évaluer les productions générées par les technologies » (Fostering higher-order thinking skills online in higher education, 2024). Il s’agit donc de construire une nouvelle taxonomie pour l’homme sur la manière dont elle oriente, critique et gouverne les machines. Si l’on devait résumer, ce qui reste à l’homme, c’est avant tout la responsabilité de la chose faite. « Lorsque les machines peuvent accomplir certaines tâches cognitives, l’éducation doit se concentrer sur les capacités humaines qui ne sont pas facilement automatisables, telles que le jugement, l’éthique et la prise de décision responsable » (Wayne Homes, Maya Bialik, Charles Fadel, Artificial intelligence in déduction, 2019). L’homme est responsable du travail de la machine. C’est une compétence qu’il faut travailler avec par exemple le développement d’un esprit critique. On peut remarquer que cette projection fait une hypothèse forte : que la machine ne se dote pas d’une conscience. Or, on peut rappeler que cela reste l’objectif final de la plupart des développeurs d’IA…
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