Fan Ouyang, Pengcheng Jiao · 2021 · Computers and Education Artificial Intelligence Titre original : Artificial intelligence in education: The three paradigms
Dans leur article publié en 2021 dans la revue 'Computers and Education Artificial Intelligence', Fan Ouyang et Pengcheng Jiao posent la question de la transformation des pratiques éducatives par l'intelligence artificielle (IA). Ils examinent comment l'IA, avec son développement rapide dans le domaine des technologies de l'information et du traitement des données, ouvre de nouvelles opportunités et défis dans l'éducation. À travers une analyse positionnelle, les auteurs identifient trois paradigmes distincts qui caractérisent l'évolution de l'IA en éducation, chacun ayant des implications uniques pour le rôle des apprenants et des systèmes d'IA dans le processus éducatif.
Les auteurs adoptent une approche analytique pour décrire les trois paradigmes de l'intelligence artificielle en éducation. Le premier paradigme, 'AI-dirigé', voit l'IA comme un outil qui dirige l'apprentissage cognitif, où les apprenants sont principalement des récipiendaires des services offerts par l'IA. Dans le deuxième paradigme, 'AI-soutenu', l'IA soutient les apprenants qui collaborent activement avec les systèmes d'IA, favorisant une approche plus interactive et participative. Enfin, le troisième paradigme, 'AI-empowered', met l'accent sur l'autonomisation des apprenants, leur permettant de prendre en main leur apprentissage et d'informer les systèmes d'IA pour une personnalisation accrue.
Les résultats de l'analyse montrent que chaque paradigme utilise des techniques d'IA pour aborder des problèmes éducatifs variés. Dans le premier paradigme, l'IA représente des modèles de connaissances et guide l'apprentissage, tandis que dans le second, elle facilite la collaboration entre l'apprenant et la machine. Le troisième paradigme va plus loin en permettant aux apprenants de devenir des leaders dans leur processus d'apprentissage, favorisant ainsi une approche centrée sur l'apprenant et basée sur les données. L'évolution vers ces paradigmes témoigne d'une tendance vers l'autonomisation des apprenants et la personnalisation de l'expérience d'apprentissage.
La portée de cette recherche est significative pour la communauté académique, en particulier pour les enseignants, les chercheurs et les responsables de programmes éducatifs. En mettant en lumière les différentes façons dont l'IA peut transformer l'apprentissage, cet article souligne l'importance d'intégrer des systèmes d'IA qui favorisent l'autonomie des apprenants et leur capacité à réfléchir sur leur apprentissage. Cela ouvre la voie à des pratiques pédagogiques innovantes et à des systèmes éducatifs plus adaptatifs, capables de répondre aux besoins individuels des apprenants tout en exploitant les capacités des technologies d'IA.
Compétences ESCO
- principes de l’intelligence artificielle http://data.europa.eu/esco/skill/e465a154-93f7-4973-9ce1-31659fe16dd2