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L'IA pour mieux apprendre et apprehender L'IA

Authors :
Alexandre, Frédéric
Comte, Marie-Hélène
Lagarrigue, Aurélie
Viéville, Thierry
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)
Inria Learning Lab (ILL)
Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS)
Inria Siège
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE)
Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)
COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)
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)
Source :
Enseigner et apprendre à l'ère de l'intelligence artificielle, Enseigner et apprendre à l'ère de l'intelligence artificielle, pp.96, 2023
Publication Year :
2023
Publisher :
HAL CCSD, 2023.

Abstract

National audience; 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).

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
Enseigner et apprendre à l'ère de l'intelligence artificielle, Enseigner et apprendre à l'ère de l'intelligence artificielle, pp.96, 2023
Accession number :
edsair.od.......165..51efbee013a7165323de3ffd53b4f058