L’IA dans l’enseignement supérieur – Équilibrer les risques et les récompenses

Une grande partie de la discussion autour des outils d’IA générative a porté sur les défis liés à l’intégrité académique et au plagiat d’IA. La tricherie a dominé le discours.

En conséquence, de nombreux administrateurs et instructeurs se sont concentrés sur la recherche d’outils qui découvrent l’écriture générée par l’IA. Pour les dirigeants de l’enseignement supérieur d’aujourd’hui, la recherche d’outils de détection d’IA fiables peut être vaine. Au lieu de cela, l’accent devrait être mis sur la façon dont l’IA peut améliorer l’expérience académique et évoluer les pratiques d’évaluation pour mieux évaluer la compréhension des apprenants.

La détection d’IA ; une proposition erronée ?

Jusqu’à présent, les outils de détection d’IA n’ont pas réussi à découvrir les réponses générées par l’IA avec précision et sans partialité. Des chercheurs du Maryland ont constaté que même le « meilleur détecteur possible » ne fonctionne que légèrement mieux qu’un classificateur aléatoire. Une autre étude de 14 outils de détection menée par des chercheurs de six pays a révélé que le taux de précision des outils de détection variait considérablement – entre 33 % et 79 %.

Les outils de détection d’IA introduisent également des préjugés. Selon une étude de Stanford, les solutions ont étiqueté les écrits des étudiants de l’anglais langue seconde (ESL) comme générés par l’IA plus de la moitié du temps. Des préoccupations similaires ont également été soulevées quant à la façon dont ces outils classifient incorrectement les écrits des personnes atteintes du trouble du spectre de l’autisme comme générés par l’IA.

Des recherches récentes sur les outils de détection d’IA avec un groupe de clients ont révélé que les utilisateurs avaient très peu confiance dans les résultats. Pour aggraver les choses, nos constatations ont confirmé ce que les chercheurs ont trouvé ailleurs – les écrits étaient souvent étiquetés comme générés par l’IA et la précision était trop faible pour être utilisable avec les étudiants et à des fins d’intégrité académique quotidienne.

La réalité est que les outils d’aujourd’hui ne sont pas à la hauteur de la tâche sans soulever de graves préoccupations d’exactitude et d’éthique, et ils ne le seront peut-être jamais. Il existe une meilleure voie à suivre – se concentrer sur l’évolution de nos pratiques d’évaluation en créant des évaluations plus authentiques et des expériences d’apprentissage collaboratif pour encourager un apprentissage plus approfondi.

Construire un meilleur engagement

Longtemps avant l’avènement des outils d’IA générative, les éducateurs valorisaient les évaluations authentiques, telles que les exercices de pensée critique, les entretiens, les études de cas, les projets de groupe et les présentations. Des études ont montré les avantages de la mise à disposition des apprenants de tâches qui nécessitent de résoudre des problèmes, de réfléchir de manière critique et de s’auto-évaluer au lieu de simplement rappeler des connaissances. Pour un cours d’affaires, une évaluation authentique pourrait ressembler à une négociation avec un groupe de pairs.

Donner aux étudiants l’opportunité de démontrer leur pensée critique et leur résolution de problèmes leur fournit les compétences nécessaires pour devenir des professionnels réussis, selon des chercheurs qui ont mené une revue de la littérature sur le sujet.

Le débat autour du plagiat d’IA a ravivé la poussée pour que les instructeurs développent des évaluations qui évaluent plus en profondeur tout en réduisant l’efficacité des réponses générées par l’IA. Comme Cecilia Ka Yuk Chan, chef du développement professionnel à l’Université de Hong Kong, l’a écrit, les enseignants doivent « développer des tâches d’évaluation qui nécessitent une pensée critique et analytique pour éviter le plagiat assisté par l’IA. »

L’évaluation authentique prend encore plus d’importance à l’ère de l’IA générative. Les tâches qui se concentrent sur la pensée critique, les perspectives personnelles et l’auto-évaluation sont beaucoup plus difficiles pour les technologies d’IA générative à produire de manière à paraître authentique. Les activités pourraient également viser à explorer des domaines où ces outils n’ont pas autant de données historiques avec lesquelles travailler, tels que les événements actuels et locaux, les expériences personnelles et les prévisions futures.

Le développement de ces types d’évaluations authentiques est cependant chronophage. Cela nécessite que les instructeurs auxquels le temps manque revampent potentiellement le curriculum et créent entièrement de nouvelles affectations pour les étudiants.

Ironiquement, les outils d’IA peuvent aider à relever ce défi. En exploitant les outils d’IA pour aider à l’idéation et au brainstorming dans le cadre du processus de conception du cours, la création d’évaluations authentiques et d’autres activités peut devenir plus efficace. Cependant, il est essentiel que l’instructeur soit toujours en contrôle et examine et approuve toutes les suggestions de conception de cours générées par l’IA – c’est un point de risque faible et de récompense élevée pour l’application de l’IA.

Et les environnements d’apprentissage numérique peuvent faciliter les évaluations authentiques, les travaux de projet et les travaux de groupe. Ils peuvent avoir lieu dans un seul environnement et peuvent continuer à s’appuyer les uns sur les autres. En combinant l’environnement d’apprentissage numérique et les possibilités débloquées par l’IA générative, nous pouvons commencer à voir de nouvelles expériences d’apprentissage innovantes et pédagogiquement solides devenir réalité très bientôt.

La voie à suivre

Quels que soient les avantages et les inconvénients de l’IA, son utilisation continuera de s’étendre. L’IA offrira de plus grandes opportunités pour les étudiants et les établissements à mesure que l’avenir se déroulera. Les établissements doivent se concentrer sur la maximisation des avantages de l’IA et le déblocage de son potentiel dans l’expérience d’apprentissage, plutôt que d’essayer de limiter les menaces possibles et de se tourner vers des évaluations authentiques comme moyen de progresser.

L’IA apportera des changements. Les discours et les débats autour de l’IA ont souvent suscité des comparaisons avec les technologies précédentes. L’avènement des correcteurs orthographiques et des calculateurs dans la salle de classe a suscité des conversations autour de la question de savoir si ces outils étaient une aide ou un obstacle à la capacité réelle des étudiants à apprendre. De la même manière que ces outils sont devenus courants dans l’utilisation quotidienne dans les milieux universitaires, l’IA peut être un outil pour aider les étudiants. À ce titre, une réflexion fondamentale sur l’intégrité académique et de nombreux autres aspects du parcours d’un apprenant sera essentielle pour réussir.

Des politiques et des pratiques flexibles sont nécessaires. Avec les outils de génération d’IA ici pour rester, il n’est plus réalisable de maintenir des politiques restrictives, surtout en sachant que les outils de génération d’IA sont sur le point de devenir une partie de tout ce avec quoi nous interagissons (pensez au copilote dans Microsoft Office). La ligne entre les outils d’IA assistés et le plagiat d’IA devient de plus en plus floue chaque jour.

Établir une politique. Établir un cadre de politique soutenu par la culture unique de l’institution avec des lignes directrices claires pour tirer parti de l’IA avec des garanties est essentiel. Les départements et les instructeurs devraient avoir l’autonomie d’appliquer ces politiques relatives à leur matière. La co-création et la discussion des pratiques avec les étudiants sont également cruciales pour aider à créer une culture de confiance à travers l’institution.

Autonomiser les instructeurs pour développer des approches éthiques. Les enseignants sont les moteurs qui alimentent l’apprentissage et les soutenir est fondamental pour offrir de grandes expériences aux apprenants à l’ère de l’IA. Les établissements doivent autonomiser les instructeurs pour adopter des pratiques d’évaluation authentiques, y compris l’utilisation du pouvoir de l’IA pour rendre les tâches administratives et de conception de cours plus efficaces.

Il est temps d’apprendre

Les outils d’IA ne seront que plus intégrés aux processus de notre vie quotidienne, y compris ceux de la salle de classe. Pour réaliser les avantages que ces outils offrent, les instructeurs et les administrateurs ont besoin de formation et de soutien institutionnel. Les établissements doivent leur fournir les connaissances et les compétences nécessaires pour exploiter les opportunités tout en réduisant les risques. Ces opportunités incluent la réalisation d’un objectif longtemps recherché – évaluer la capacité des apprenants à appliquer leurs connaissances dans des situations du monde réel. Et ceux qui exploitent le pouvoir de l’IA pour construire de meilleures expériences d’apprentissage veilleront à ce que les étudiants apprennent à l’ère de l’IA. ired à exploiter les opportunités tout en réduisant les risques. Ces opportunités incluent la réalisation d’un objectif longtemps recherché – évaluer les apprenants pour leur capacité à appliquer les connaissances dans des situations du monde réel. Et ceux qui exploitent le pouvoir de l’IA pour construire de meilleures expériences d’apprentissage veilleront à ce que les étudiants apprennent à l’ère de l’IA.