On le fait pour vous
Presque toutes les plates-formes de e-learning et outils-auteur intègrent maintenant des outils d’I.A. générative pour la rédaction de plan de cours, de leçons, de questionnaires ou d’évaluations. Ces outils sont impressionnants, leurs suggestions sont le plus souvent intéressantes, riches et plus complètes que celles que la plupart des enseignants produisent eux-mêmes. Bien sur un enseignant consciencieux complète le travail en adaptant et ajoutant sa touche personnelle, ne serait-ce que par le genre d’amorce qu’il soumet à l’I.A. Pour le gros du travail, l’I.A. représente un gain de temps et de qualité considérable pour les enseignants.
Un peu plus de la même chose
Sans changement de pédagogie, on obtient un enseignant qui fait produire un cours et une évaluation par une I.A. et un étudiant qui répond aux exigences, assisté d’une I.A. Les plus brillants s’en sortent et l’évaluation mesure non pas le savoir mais l’habileté à obtenir du savoir, à se servir des outils d’information. Le résultat réel est l’équivalent d’une culture livresque, mais maintenant numérique et gonflée aux stéroïdes. L’évaluation des connaissances devient sans rapport avec une réelle maîtrise du sujet.
Le 13ième étudiant
Un ami formateur m’a raconté comment il en est venu à intégrer l’I.A. dans ses ateliers. À un étudiant qui lui demandait ce qu’il pourrait lui apprendre de plus qu’une I.A. il lui a répondu de demander à l’I.A. le sujet du cours. Ce qui fut fait.
Alors que normalement les étudiants auraient pris des heures pour trouver et développer le sujet de manière satisfaisante, en quelques minutes l’I.A. en avait présenté l’essentiel. C’était comme s’il y avait un étudiant super brillant dans la salle de cours qui savait pratiquement tout, mais sans expérience. Il l’a surnommé «le 13ième étudiant».
L’approche spécifique
En pratique, une I.A. peut couvrir un sujet, n’importe lequel, de manière générale ou spécifique. On peut toujours lui demander «Comment résoudre une équation du second degré», mais si on lui demande à quoi elles servent, on aura une série d’applications et, parmi elles, certaines pourront servir de prétexte à apprendre comment les résoudre.
Adaptation hyper locale
Ce que les enseignants ont pu produire comme méthodes est accessible aux I.A. qui peuvent le transmettre de manière souple et adaptée à différents contextes. Là est le grand avantage : l’adaptation à chaque contexte.
