Intelligence artificielle, algorithmes : la fin des évaluations scolaires ?

Des chercheurs ont conçu un algorithme qui prédit la réussite de l'élève lors d'une évaluation. But : détecter ceux qui risquent d'échouer, et en comprendre la raison.

intelligence artificielle

Intelligence articielle © agsandrew – Fotolia.com

Depuis une semaine, l’intelligence artificielle (IA) fait les gros titres à la faveur d’une partie de jeu de go en 5 matchs, opposant un algorithme conçu par Google (AlphaGo) et un champion international. Au-delà des peurs que suscite l’IA, ce système, qui consiste à simuler l’intelligence au moyen de l’artificiel, pourrait bouleverser bien des domaines – à commencer par l’éducation.

“Si vous faites suffisamment attention à ce qu’un élève a fait, autant qu’à ce qu’il a appris, vous n’avez pas besoin de le faire s’asseoir pour passer un test”, affirme Chris Piech, spécialiste en apprentissage automatisé pour l’éducation à Stanford, dans New Scientist. Selon lui, grâce à l’IA, il deviendrait un jour inutile de passer des examens.

Apprentissage adaptatif et algorithmes

examen college

© Christophe Fouquin – Fotolia

Aujourd’hui, un nouveau domaine émerge : l’apprentissage adaptatif. Comprenez l’utilisation de formules mathématiques, ou algorithmes, pour mieux mesurer le niveau d’apprentissage des élèves, afin de proposer automatiquement des exercices (et des cours adaptés).

Aux Etats-Unis, Knewton propose depuis 2014 un logiciel, dont l’algorithme propose des exercices et des cours adaptés au niveau de l’élève. Pour cela, il analyse les données générées par l’utilisateur, une fois des test réalisés. Le temps passé sur un quizz ou un cours est analysé, puis le système recommande des sujets à étudier. 4 millions d’élèves utilisent ce type de contenus “intelligents” tournant sous Knewton.

Parmi les clients de la société américaine, des éditeurs comme Pearson Education ou lelivrescolaire.fr, qui fournit des manuels aux collèges français. Figurent aussi des universités US, comme l’Université d’État de New York (SUNY) et l’Université d’État d’Arizona.

Prédire la réussite ou l’échec pour mieux différencier

élève collège

© Monkey Business – Fotolia

C’est dans ce sens que des chercheurs de Stanford, alliés à d’autres issus de Google, ont utilisé les données de la Khan Academy pour concevoir un algorithme capable de détecter, à partir d’une série d’exercices, les élèves susceptibles de répondre juste aux questions suivantes – avec une précision de 85%.

Pour les scientifiques, l’objectif n’est pas de distinguer rapidement les “bons” des mauvais élèves, en se basant sur leurs performances passées. L’idée est de pouvoir prédire quels élèves sont susceptibles de se tromper, et d’en comprendre la raison. Un outil qui serait très utile aux enseignants, dans une optique de différenciation et d’aide aux élèves en difficulté.

Un manque de solutions pratiques

Pour Neil Heffernan, chercheur en informatique à l’Institut polytechnique de Worcester, “prédire les capacités des élèves est important”. Mais l’expert s’interroge sur l’utilité pratique d’un tel système prédictif : “peut-il par exemple nous dire comment mieux enseigner à des élèves de différents niveaux de compétence ?” Pour l’heure, en ce qui concerne la différenciation et les solutions pratiques permettant de la mettre en place, “on attend toujours de voir ce que l’IA pourrait apporter”, conclut-il.

« Une évaluation raisonnée plutôt qu’une prédiction ségrégative »

Au-delà, se pose la question du rôle de l’évaluation dans l’apprentissage. « Contre une prédiction ségrégative, prétendument scientifique, mieux vaut défendre une évaluation raisonnée pour mieux enseigner », indique Paul Devin, inspecteur de l’Education nationale, sur Twitter, en réaction à cet article.

Prof d’histoire-géo en lycée, Joël Mariteau a lui aussi réagi à cette news, en s’interrogeant sur la façon dont l’algorithme « s’y prendra, dans le cas de l’analyse critique d’un doc d’histoire-géo ou d’un croquis de synthèse ». Pour lui, « mesurer la ‘réussite’ finale » des élèves à travers une évaluation relève de la science-fiction, ou d’un « scientisme irraisonné ».

« Une seule leçon de mon expérience de terrain : l’enseignant doit faire des diagnostiques mais jamais de pronostics. Une évaluation ne permet rien d’autre que mesurer la capacité d’un étudiant à réaliser un ensemble de tâches à un moment donné », conclut-il sur Twitter.

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