Published March 1, 2023 | Version v1
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L'IA pour mieux apprendre et apprehender L'IA

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Mnemonic Synergy (Mnemosyne) ; Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) ; Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN) ; Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
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Direction du numérique pour l'éducationGTnum #Scol_IAAction exploratoire AIDE
AEx AIDE
GTnum Scol_IA
ANR-18-CE38-0001,CreaMaker,#CreaMaker: évaluation de la co-créativité dans une activité de fabrication physico-numérique de type maker(2018)

Description

L'IA en éducation peut être abordée depuis trois perspectives parallèles. D'abord, elle peut servir à adapter l'expérience d'apprentissage par la conception d'outils prenant en compte différentes caractéristiques des apprenants ou des traces numériques issues de leur interaction avec des systèmes. Bien utilisés, de tels systèmes pourraient décharger les enseignants de tâches relatives à la transmission des contenus et leur permettre d'intervenir sur des aspects plus complexes de l'apprentissage des élèves. Ensuite, l'IA peut être utilisée comme outil scientifique pour mieux comprendre les phénomènes d'apprentissage humain, par la modélisation de l'apprenant. Finalement, l'IA peut être envisagée depuis la perspective de l'éducation critique à l'IA. Ce chapitre présente succinctement ces trois perspectives qui ne s'excluent pas les unes des autres, mais qui se complètent pour mieux cerner les enjeux de l'IA. Les dernières recherches associant les sciences de l'éducation et les sciences du numérique permettent de comprendre les liens entre l'intelligence artificielle (IA) et l'éducation, y compris leurs limites. Ces recherches nous montrent comment l'IA peut être pensée pour mieux apprendre et développer son esprit critique (Roux et al. 2020 ; Viéville, 2018), pour comprendre l'apprentissage humain lui-même, et enfin comme objet d'enseignement, pour maîtriser de manière éclairée ces outils devenus quotidiens (Viéville et Guitton, 2020).

Abstract

National audience

Additional details

Created:
March 25, 2023
Modified:
November 29, 2023