Les progrès de l’IA générative suivent une progression rapide, qui était prévisible et pourtant si peu comprise par nombre de personnes qui mettaient en avant ses limites à ses débuts. Dans les domaines qui m’intéressent, les changements sont impressionnants. En informatique, le développement du code est désormais prise en charge de manière quasi complète par l’IA. Le métier d’ingénieur logiciel change de manière importante et pourtant il reste un métier recherché par les entreprises. Dans le domaine de la recherche, toutes les étapes sont outillées de la définition de la question de recherche jusqu’à la publication, y compris pour leur évaluation. Les problèmes principaux sont de gérer la profusion de publications rendues possibles par les IA génératives, et de se prémunir d’un rétrécissement du champ des questionnements.
Mais qu’en est-il en éducation ? Je vous propose d’aborder la question du point de vue du Learning Design (ou conception pédagogique). Et cela va beaucoup plus loin que le simple usage d’un chatbot que ce soit concevoir son cours, ou pour répondre aux questions des étudiants.
OpenMAIC – un système d’enseignement dirigé par l’IA
Commençons par un exemple, qui m’a été partagé par un ancien étudiant, OpenMAIC – un système d’enseignement dirigé par l’IA), qui pousse la logique de l’automatisation via l’IA à son maximum.
Ce système affirme pouvoir générer un cours à la volée, à partir de la demande d’un étudiant, avec différentes activités d’apprentissage (y compris des simulations et des problèmes), un professeur qui parle au tableau, des assistants pour vous aider et des camarades de classe (virtuels). L’enjeu est bien ici de proposer des cours complètement automatisés, adaptés et personnalisés.
Les changements rendus possibles par une telle offre sont immenses. Cela répond à un problème organisationnel. Quand on sait que la durée de vie des compétences se situe entre 6 et 24 mois, la durée de vie d’un cours est réduite à pas grand chose, il est donc nécessaire de pouvoir proposer des cours de manière beaucoup plus flexible qu’avant. Pour l’étudiant en université, cela devient un moyen de compléter un cours, de réviser certains points, ou d’aller plus loin, et c’est d’abord pour tout cela que OpenMAIC a été proposé. Dans le cadre de la formation tout au long de la vie, il devient possible d’apprendre ce qui est nécessaire au moment où l’on en a besoin, et ce de manière personnalisée. Certains pensent d’ailleurs que l’apprentissage devrait se faire moins en cours et plus pendant une activité professionnelle.
Alors évidemment, si l’on teste ce système aujourd’hui, il est très loin d’être parfait. Les sources sélectionnées ne sont pas citées, il n’est pas possible de corriger le cours (en mode invité), qui peut comporter des erreurs manifestes. Mais méfions nous des jugements hâtifs, l’IA apprend elle aussi et le système peut rapidement évoluer. Un système dirigé par l’IA devient donc une perspective réaliste. Reste à ce que les utilisateurs et les prescripteurs adhèrent à ce nouveau paradigme.
Derrière un tel système, il y a évidemment une orchestration d’agent multiples dont la combinaison permet d’obtenir un tel système, et en ce sens c’est bien le développement des approches multi agents qui changent la donne.
Des agent qui peuvent s’appuyer sur l’expertise et l’auto-apprentissage.
Le système OpenMAIC est proposé en open source en l’état. Considérons que c’est un démonstrateur. Pour en apprécier les potentialités, il faut le penser en tant qu’écosystème dont chacun des agents qui le compose peut tirer parti des avancées locales, et d’une cohabitation avec des humains :
- Pour un contenu plus pertinent, il est facile de connecter la proposition de cours ad hoc à un ensemble de ressources validées et organisées par des enseignants, la génération de cours est déjà un classique des services proposés par les IA génératives
- Pour les activités possibles, le panel d’OpenMAIC (présentation, cartes mentales, quizz, simulation, problèmes, jeu) peut être complété par d’autres activités, conçues par des tiers (des entreprises comme nolej, K2R2 et bien d’autres travaillent sur des telles offres), ou partagées via des ressources ouvertes, pour des cours proposant des expériences d’apprentissage plus riches.
- Chaque agent peut également se développer par lui-même en capitalisant sur son auto-apprentissage (self learning) au travers de la définition de skills.
- Chaque agent peut atteindre un niveau professionnel pour autant que l’on soit clair sur les objectifs poursuivis. Philippa Hardmann nous explique dans un post récent, comment elle a pu obtenir un agent de feedback meilleur qu’elle. Une telle fonctionnalité peut alimenter l’agent « assistant de cours ».
- Sur l’évaluation, dans mon dernier billet « évaluations et IA – élargir les possibles« , je posais comme perspective l’utilisation de l’IA dans l’évaluation, cela reste à intégrer dans un tel écosystème.
- Et dernière pierre à l’édifice, pour personnaliser de manière fluide, il serait intéressant de pouvoir accéder à ce que l’apprenant connait déjà, ce qu’il vise, etc., bref donner corps à son Environnement Personnel d’Apprentissage . Une piste à l’ère de l’IA pourrait être ce qu’on appelle le second cerveau, correspondant à ses prises de notes. Christine Canevas en parle pour les leaders académiques, pourquoi ne pas l’étendre pour tout le monde ?
Positionnement par rapport aux chartes IA
Le déploiement d’un tel système pose question par rapport aux chartes récemment publiées dans les différents établissements universitaires. En effet celles-ci ont été pensées dans la perspective où des membres de la communauté (personnel et étudiants) étaient dans la boucle de création du contenu. Or ici, le contenu, les échanges sont générés à la volée en interaction directe avec l’utilisateur. Si une information est incorrecte, si l’activité n’est pas pertinente, à qui incombe la responsabilité ? Si la transparence est assurée, est ce que les exigences d’intégrité scientifiques et académiques sont remplies ? Comment positionner des outils automatisés dans un cadre qui est pensé comme très manuel ?
Un monde social virtuel
La limitation principale d’un tel environnement, tel que proposé me semble être que l’étudiant interagit avec des avatars. On perd en dimension sociale, ce qui est dommageable, et on perd en capacité de sortir du cadre, l’IA étant en contrôle sur toutes les interactions, ce qui ne permet pas de faire émerger d’autres expériences que celles prévues. Dit autrement, l’IA est ainsi au cœur du réseau des échanges et en tire parti, l’apprenant n’est plus qu’à la marge, et ne s’intègre pas ici à une communauté qui se développe au delà du cours en tant que tel.
Du MOOC au PLOOC
A ce titre, les promoteurs d’OpenMAIC comparent leur proposition aux MOOC. La proposition est effectivement de pouvoir proposer des cours ouverts sur toute forme de sujet, et ce de manière flexible et économiquement soutenable, facteurs qui ont conduit à la chute des MOOC. Ils soulignent également que les apprenants se sentaient isolés dans ces cours massifs, leur proposition d’avatars venant combler ce sentiment d’isolation. Mais c’est nier que les premiers MOOC étaient justement basés sur la mise en réseau des apprenants, dimension qui s’est perdue lors de la standardisation de cette forme de cours. Pour la même raison, la proposition d’avatars comme lien social dans OpenMAIC reste à être évaluée, et validée sur le long terme.
Reste qu’effectivement la personnalisation est un plus. En reprenant l’acronyme MOOC : Massive Open Online Course à cette nouvelle configuration, je propose donc Personalized Lonely Open Online Course, ou PLOOC. Pour ma part j’aurai plutôt positionné cette nouvelle forme de cours dans le mouvement du microlearning putôt que dans celui des MOOC, ce qui permettrait de mieux estimer ses perspectives.
L’enseignement assisté par l’IA
Si OpenMAIC nous propose d’assurer un enseignement de manière automatisée, son usage est tout de même prévu pour être intégré dans le cadre de formation universitaire selon son auteur en cassant la logique de cours unique qui selon les auteurs limite la personnalisation. Le rôle de l’enseignant est d’abord de proposer des écosystèmes d’apprentissage, mais aussi d’être facilitateur.
Si l’on reste dans une logique ou l’humain propose un écosystème d’apprentissage, et continuons à l’appeler cours, il est possible de continuer à parler d’enseignement assisté par l’IA. Dans cette perspective, la question du Learning Design où l’enseignant reste chef d’orchestre de sa conception pédagogique fait sens. C’est en tout cas la proposition de Yann Houry et de François Jourde, au travers de leur Learning Designer qu’ils viennent de publier et de rendre disponible sur GitHub
Plusieurs points intéressants, l’approche s’appuie sur un cadre pédagogique clair, propose des sessions types, et devient ainsi un excellent point d’entrée pour configurer un système basé sur l’IA. Cela permet d’intégrer une expertise pédagogique validée dans la conception, couplée à celle de l’enseignant. Le rôle de l’enseignant est bien encore concepteur d’écosystèmes d’apprentissage et facilitateur, et il devient ainsi possible de recréer de l’animation.
Apprentissage social, mais pas uniforme
Le reproche principal des promoteurs d’outils dirigés par l’IA est que la personnalisation est forcément limitée par le facteur de classe (ou cohorte). Il me semble que l’opposition entre personnalisation et socialisation peut s’entendre si l’on considère que la cohorte doit avancer de manière uniforme, mais tombe si on accepte que chacun puise sa propre expérience dans une expérience partagée, ce qui est une des hypothèses de base dans des formes d’apprentissage en réseau, ou d’apprentissage dans des communautés de pratique. Il est donc d’actualité d’intégrer ces dimensions pour un renouvellement pédagogique plus riche.
La question sous-jacente posée est bien le positionnement relatif entre humains et IA dans les réseaux, et ce que Ethan Mollick appelle coexistence, et qu’il illustre par le partage de la prise de décision et de pouvoir d’agir entre humains et IA.
L’Open Source
Le développement de l’IA se fait dans un contexte de libéralisme décomplexé, ce qui pose de multiples problèmes. Cela s’oppose notamment aux mouvements qui portent le combat d’une éducation ouverte, construite de manière transparente pour pouvoir porter des valeurs humanistes, pour soutenir les différences culturelles, et être accessible à toustes.
L’enseignement supérieur français porte malgré tout une initiative pour créer du commun autour d’une infrastructure mutualisée ILaaS. La question d’un écosystème ouvert intégrant l’IA reste difficile à mettre en place mais indispensable pour assurer l’indépendance de l’enseignement et de la recherche par rapport à des enjeux économiques et politiques.
Les deux exemples proposant un continuité, Learning Designer pour la conception et OpenMAIC – un système d’enseignement dirigé par l’IA) pour la gestion du cours ont tout deux cette qualité de contribuer à un écosystème ouvert.
En conclusion
Nous avons esquissé ici que la nature de l’utilisation de l’IA dans l’éducation changeait de nature en passant du chat à des écosystèmes plus intégrés. Le risque est de proposer des outils trop standardisés, peu fondés pédagogiquement, mais simplement sur les avancées des solutions techniques proposées pour les IA, ce qui est certainement le reproche principal qu’on peut faire à OpenMAIC, mais en partie démenti par des propositions comme Learning Designer.
En tout cas, l’assistance, voire l’automatisation avec l’IA pourraient rapidement prendre une dimension nouvelle dans nos formations, et surtout dans la formation tout au long de la vie.
Plusieurs sujets ont été esquissées tout au long du billet :
- la question du feedback dans l’enseignement qui est une des opportunités intéressantes de l’IA dans l’apprentissage ;
- L’évolution de la nature de l’Environnement Personnel d’Apprentissage pour permettre de passer d’une logique de flux d’apprentissage à un apprentissage plus structuré et donc plus organisé ;
- la nature des formations à développer entre MOOC, PLOOC, et microlearning, dans une perspective de formation première ou tout au long de la vie ;
- la cohabitation entre IA et humains qui change au fur et à mesure du développement des solutions d’IA ;
- l’apprentissage humain en réseau qui est sans nul doute un élément de réponse pour aborder des questions complexes ;
- et comment traduire tout cela dans un écosystème soutenable centré sur l’apprenant, le nouveau Moodle ?
Est ce que certains vous paraissent plus pertinents ou vous intéressent ?
Crédit photo : Luminous coral reef ecosystem floating weightlessly in zero gravity inside spaceship hangar bay par 紅色死神 Licence CC-by-nc-sa 4.0
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