Adopter la révolution de l'intelligence
La récente formation des boursiers du DAAD à l'université de Chuka, au Kenya, qui s'est tenue les 22 et 23 août 2024, avait beaucoup à offrir sur l' enseignement et l'apprentissage avec GenAI dans l'enseignement supérieur.
Il n'y a pas de doute. Nous sommes confrontés à une nouvelle ère, celle d'une courbe de doublement accéléré des connaissances, grâce à la révolution de l'IA. Le temps où le savoir doublait en quelques années est révolu. Pensons à l'ère passionnante de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et à l'utopie séduisante de l'intelligence générale artificielle (AGI), sans oublier que la science de l'information quantique (QIS) introduira une nouvelle révolution dans le traitement des données volumineuses pour des percées scientifiques inimaginables jusqu'à présent.
Les examens oraux sont sur le point de gagner du terrain en tant que moyen de confirmation individuelle si le matériel écrit partagé par l'apprenant correspond à la profondeur du contenu et à la sensibilisation de l'apprenant.
Dans l'ensemble, GenAI a de bonnes chances d'améliorer la mise en œuvre des principes d'apprentissage déjà couverts par l'initiative numérique pour les centres d'excellence africains (DIGI-FACE) parrainée par le DAAD, ainsi que les tâches courantes des enseignants, telles que les suivantes
- L 'échafaudage et le séquençage pour répondre aux différents besoins des apprenants et à leur rythme d'apprentissage, avec une transition graduelle et juste vers des concepts avancés ;
- Immersion orchestrée à l'aide de supports audiovisuels ;
- Modules d'apprentissage personnalisés avec une attention particulière à la diversité, l'équité et l'inclusion (DEI) ;
- Création du contenu des cours ; et
- Améliorer la qualité des examens, de la notation et de l'évaluation des performances des étudiants.
Points clés de la réflexion
1. L'IA, ennemie de l'enseignement supérieur
L'intelligence artificielle est à la fois une amie et une ennemie de l'enseignement et de l'apprentissage. D'une part, l'IA présente un immense potentiel pour révolutionner l'enseignement supérieur, en améliorant l'apprentissage personnalisé et en rationalisant les tâches administratives. D'autre part, elle pose des défis qui obligent les éducateurs à repenser leurs approches traditionnelles. Les enseignants, qui peuvent être lents à adopter les nouvelles technologies, sont désormais invités à s'engager dans la révolution de l'intelligence, alors que leurs étudiants, souvent plus avertis sur le plan technologique, ouvrent la voie.
2. De la révolution industrielle à la révolution de l'intelligence
Le21e siècle marque le début d'une transition importante de la révolution industrielle à ce que l'on appelle aujourd'hui la révolution de l'intelligence. Cette ère sera définie par l'expansion rapide et l'intégration de l'IA dans tous les aspects de la vie, y compris l'enseignement supérieur. À mesure que l'IA s'impose, les éducateurs doivent acquérir de nouvelles compétences et s'adapter à l'évolution du paysage de l'apprentissage et de l'enseignement.
3. Gouvernance de l'IA : Hallucinations et intensité énergétique
L'un des principaux défis de l'IA dans l'enseignement supérieur est sa gouvernance. Les modèles d'IA, tels que ceux utilisés dans le traitement du langage naturel (NLP), sont susceptibles de générer des "hallucinations", c'est-à-dire des résultats trompeurs ou inexacts qui peuvent être problématiques dans un cadre universitaire. En outre, la consommation d'énergie liée à l'entraînement des modèles d'IA est une préoccupation croissante, d'autant plus que la durabilité devient un objectif essentiel dans les établissements d'enseignement.
4. Tirer parti de l'apprentissage par renforcement et de l'apprentissage par transfert pour les prévisions environnementales
L'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par transfert sont très prometteurs pour prévoir et prédire des phénomènes environnementaux complexes, ce qui est de plus en plus important dans la recherche universitaire. Ces méthodologies d'IA peuvent améliorer les processus de prise de décision, permettant aux éducateurs et aux chercheurs de simuler des résultats dans les domaines de la science du climat, de l'écologie et des études de durabilité.
5. Défis pour l'intégrité académique et la pensée critique
L'impact de l'IA sur l'intégrité académique est une préoccupation importante. La capacité des étudiants à utiliser des outils d'IA pour générer des essais, des projets ou des réponses sans véritablement s'engager dans une réflexion critique pose des problèmes éthiques. Le rôle des éducateurs est en train de passer de la simple transmission de connaissances à la promotion de capacités de réflexion de haut niveau, en veillant à ce que les étudiants maintiennent l'intégrité académique et développent des processus de pensée critiques et créatifs. Les premiers principes doivent être remis en avant lorsque les enseignants transmettent le contenu et s'acquittent de leur rôle de contrôle et d'assurance de la qualité pour éviter les contenus falsifiés et les hallucinations.
6. Questions éthiques : Propriété intellectuelle, droits d'auteur et équité
L'essor de l'IA dans l'enseignement supérieur soulève également des questions éthiques complexes liées à la propriété intellectuelle et aux droits d'auteur. À mesure que les systèmes d'IA créent et conservent des contenus, la question de la propriété se pose. En outre, la garantie de l'équité dans l'accès aux outils d'IA, ainsi que la promotion de la diversité et de l'inclusion numérique, restent une priorité, en particulier dans les régions moins avancées sur le plan technologique ou parmi les groupes défavorisés.
7. Capitalisme de surveillance dans l'enseignement supérieur
Au fur et à mesure que les établissements d'enseignement adoptent l'IA à des fins administratives et académiques, les préoccupations relatives au capitalisme de surveillance s'accentuent. Les données générées par les étudiants et les membres du corps enseignant peuvent être collectées et monétisées, ce qui suscite des inquiétudes quant au respect de la vie privée et des dilemmes éthiques concernant l'utilisation des informations personnelles.
8. Adaptation du marché du travail et évolution des valeurs
L'IA devrait remodeler le marché du travail, les employeurs valorisant de plus en plus le produit final plutôt que les moyens utilisés pour y parvenir. Cela pourrait conduire à un changement des valeurs traditionnelles, avec une moindre importance accordée au processus d'apprentissage et une plus grande focalisation sur les résultats. En conséquence, les valeurs non-conséquentialistes, qui donnent la priorité aux moyens éthiques, pourraient être diluées au profit de l'efficacité et de la productivité.
9. La fracture numérique : Des écarts croissants dans l'accès aux technologies de l'IA
L'un des défis les plus importants posés par l'utilisation croissante de l'IA dans l'enseignement supérieur est la fracture numérique. Il s'agit de l'écart entre ceux qui ont accès aux technologies numériques modernes, y compris les outils d'IA, et ceux qui n'y ont pas accès. Si l'IA promet d'améliorer les expériences d'apprentissage, elle risque également d'exacerber les inégalités existantes entre les étudiants et les établissements qui disposent des ressources nécessaires pour adopter ces technologies et ceux qui en sont dépourvus. Dans de nombreuses régions en développement, des infrastructures inadéquates, une mauvaise connectivité à l'internet et un accès limité aux appareils créent des obstacles importants qui empêchent de bénéficier des innovations basées sur l'IA.
Les éducateurs et les décideurs politiques doivent s'attaquer à cette fracture numérique afin d'éviter que l'IA ne devienne un outil qui privilégie les personnes déjà favorisées tout en laissant de côté les étudiants issus de communautés marginalisées. Les institutions doivent s'attacher à promouvoir l'inclusion numérique en améliorant les infrastructures, en fournissant un accès à des outils numériques abordables et en veillant à ce que les étudiants et le personnel soient dotés des compétences numériques nécessaires.
10. La révolution des compétences : Préparer les éducateurs à l'avenir
Les éducateurs sont à l'avant-garde de la révolution des compétences. Pour rester pertinents dans un monde régi par l'IA, ils doivent continuellement se perfectionner, se recycler et s'adapter aux nouvelles avancées technologiques. Les institutions doivent investir dans des programmes de développement professionnel qui dotent les enseignants des connaissances nécessaires en matière d'IA pour rester à la pointe et ne pas se laisser distancer par leurs élèves. L'évaluation des apprenants doit également évoluer pour refléter les nouvelles réalités de l'ère de l'IA. Ainsi, les examens oraux sont sur le point de gagner du terrain en tant que moyen de confirmation individuelle si le matériel écrit partagé par l'apprenant correspond à la profondeur du contenu et à la sensibilisation de l'apprenant.
Conclusion
L'influence de l'intelligence artificielle (IA) sur l'enseignement supérieur est profonde, offrant à la fois des opportunités et des défis. Les adopteurs précoces sont mieux placés pour remplacer les retardataires et les technophobes en tant qu'enseignants à l'ère de l'IA. Alors que les institutions naviguent dans cette révolution de l'intelligence, l'accent devrait être mis sur la gouvernance, l'équité, les préoccupations éthiques, l'inclusion numérique et la promotion de la pensée critique. L'avenir de l'enseignement supérieur dépendra de la manière dont les éducateurs et les institutions répondront à cette dynamique en évolution, en embrassant le potentiel de l'IA tout en remédiant à ses lacunes. Les entretiens oraux individuels sont sur le point de gagner en pertinence en tant que couche cruciale pour vérifier si les rapports écrits que les étudiants soumettent correspondent à la profondeur des contenus qu'ils peuvent articuler et démontrer lors des engagements face à face avec les conférenciers.
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