En avril 2023, Goodnotes dans un projet de recherche visant à explorer les implications de l'intelligence artificielle générative (GenAI) dans les établissements scolaires. Notre objectif était de comprendre la profonde mutation technologique que la GenAI va entraîner dans tous les aspects de la vie, de l'apprentissage et du travail. À travers des entretiens et des discussions avec diverses parties prenantes, nous avons cherché à dresser un tableau complet du rôle de la GenAI dans l'éducation. Notre rapport se distingue par les contributions, réflexions et idées d'un large éventail de plus de 50 contributeurs, chacun offrant une perspective unique sur les défis, les tendances, les obstacles et les solutions liés à la GenAI dans les communautés scolaires du monde entier.

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Principales conclusions

1. L'IA remplace-t-elle les enseignants ? Au départ, certains craignaient que l'IA générative ne remplace les enseignants. Cependant, nous avons constaté un consensus selon lequel ce scénario est peu probable et indésirable.
2. Intégrité académique : Bien que des inquiétudes aient été exprimées quant à l'utilisation de l'IA générative par les étudiants à des fins malhonnêtes, il faut reconnaître que la malhonnêteté académique n'est pas un phénomène nouveau. L'IA générative offre simplement un nouveau moyen de la commettre, tout en remettant en question les conventions établies en matière d'enseignement et d'apprentissage.
3. Limites et défis de l'IA générative : outre la transformation des méthodes d'enseignement, l'IA générative pose des défis tels que les risques de fuites de données, la propagation de fausses informations et le risque d'isolement social, si elle n'est pas mise en œuvre de manière sécurisée.

‍Recommandations à l'intention des établissements scolaires

1. Guide : Nous vous aidons à élaborer un guide complet décrivant comment intégrer de manière sûre et efficace l'IA générative, en garantissant le respect de la réglementation et en accordant la priorité au bien-être des élèves.
2. Mettre l'accent sur les tâches qui ne relèvent pas de l'IA générative : les établissements scolaires devraient privilégier les tâches que l'IA générative ne peut pas accomplir, telles que la lecture, la collaboration et la réflexion critique, car l'IA générative excelle actuellement dans la production de contenu écrit.
3. Méthodes d'évaluation alternatives : l'IA générative devrait être considérée comme un « copilote » académique, et les exercices d'auto-apprentissage devraient être conçus en conséquence.
4. Redéfinir les critères d'évaluation : les établissements scolaires devraient réexaminer leurs critères d'évaluation en y intégrant des matières telles que la citoyenneté numérique. Les décisions relatives à l'IA générative doivent s'aligner sur les valeurs fondamentales de l'établissement et sur sa vision du diplômé idéal.
5. Pratiques axées sur les valeurs : plutôt que de se concentrer sur des outils spécifiques, les établissements scolaires devraient adopter des pratiques qui mettent l'accent sur les valeurs, s'attaquent à la pénurie d'enseignants et donnent aux enseignants les moyens d'agir dans un paysage éducatif en constante évolution.
6. Repenser la communication : les établissements scolaires capables d'intégrer l'IA générative devraient envisager la mise en place de stratégies à l'échelle du secteur, telles que la diffusion et le partage des connaissances.
   

Conclusion

Le potentiel transformateur de l'IA générative pour redéfinir nos vies, notre apprentissage et nos sphères professionnelles est indéniable. Cependant, un nombre important de jeunes apprenants risque de passer à côté de cette transformation en raison du manque d'attention accordée à l'IA générative dans leurs établissements d'enseignement. Ce rapport se veut un appel à repenser les pratiques d'enseignement et d'apprentissage et encourage les lecteurs à diffuser et à mettre en œuvre leurs connaissances, leurs compétences et leur expérience dans le cadre d'une approche sectorielle.