#SaveTheDate : 26 janvier 2023 – le #GTnum IA_EO fête ses 2 ans

RDV au 3ème étage de la Halle 6 Ouest, au niveau de la mezzanine.

RDV en salle 109, au premier étage.

Barbara Class

Enseignante-chercheuse – TECFA
unité de Technologies de formation et apprentissage (TECFA) de l’Université de Genève

Mots clés : éducation ; épistémologie ; IA ; reliance.

Pour aborder ces questions, nous proposons d’apporter de la transparence dans le lien, trop rarement explicité, qu’il y a entre perspectives sur l’éducation et épistémologies dans lesquelles elles sont ancrées.  

Nous proposerons ensuite de discuter quelques outils d’IA utilisés en éducation, notamment ceux dédiés à l’écriture et à la traduction. À partir de là, nous explorerons d’une part la vieille question en lien avec l’arrivée de nouvelles technologies : « Les machines vont-elles prendre le travail des humains, i.e. celui des élèves / étudiant-es / enseignant-es » ? Et si les machines prenaient le travail des humains pour ces tâches dites créatives mais qui sont, sommes toutes, souvent répétitives, les libèreraient-elles pour œuvrer à une intelligence collective ouverte, dans un cadre plus global de reliance ? Et d’autre part, nous interrogerons le processus de l’IA : avec quelles données, avec quels algorithmes, voire avec quelles méthodologies nouvelles, pourrait-on mettre les savoirs du monde en dialogue pour, avec et par l’Éducation ?  

Nous proposons d’aborder ces questionnements en les ancrant dans les épistémologies du Sud, autrement dit, une posture intellectuelle critique et alternative qui favorise l’émergence de nouveaux savoirs, de nouvelles perspectives.

Marine Roche

Ingénieure de recherche – CREAD
Centre de recherche sur l’éducation, les apprentissages et la didactique de l’Université Rennes 2

Mots clés : autorégulation ; demande d’aide ; formation d’adultes ; plateforme d’apprentissage en ligne ; apprentissage de l’informatique.

Cette communication est issue de la recherche ANR intitulée « xCALE » (eXplaining Competency and Autonomy development in Learning Environments) et a pour objet d’analyser la manière dont les apprenants s’autorégulent quand ils utilisent des plateformes d’apprentissage en ligne. L’objectif de la recherche est de développer, évaluer et expérimenter un dispositif permettant de proposer des interventions adaptées afin de soutenir l’autorégulation des apprenants. Il s’agit plus particulièrement d’interroger deux stratégies d’autorégulation : seeking information et seeking social assistance (Zimmerman et Pons, 1986). Le terrain de la recherche est une formation destinée aux adultes et vise une insertion professionnelle dans le domaine du numérique. A partir de 23 entretiens semi-directifs recueillis auprès des stagiaires de la formation, nous avons identifié et décrit les pratiques de demande d’aide des apprenants durant l’utilisation d’une plateforme d’apprentissage en ligne à l’informatique. Ces résultats vont permettre d’aider le dispositif dans la recommandation et la personnalisation des apprentissages, plus particulièrement dans l’identification de ressources ou d’aides pertinentes aux apprenants. A l’issue de la communication, nous nous interrogerons sur l’accompagnement de la plateforme qui permettrait d’aider les apprenants à développer des stratégies pertinentes de recours aux aides disponibles.

Sur la mezzanine, au 3ème étage.

Solen Quiniou

Maître de conférences
IUT de Nantes (département informatique) – Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (UFR Sciences et Techniques – équipe TALN)

L’évaluation des connaissances d’un élève est une tâche importante dans le domaine de l’éducation. Avec l’utilisation de ressources et d’outils numériques qui se développe de plus en plus, une partie de cette évaluation peut maintenant être automatisée, grâce à des modèles d’intelligence artificielle et plus particulièrement du traitement automatique des langues.

Nous présenterons un état de l’art sur la génération automatique de questions et de réponses, en nous intéressant plus particulièrement aux applications dans le domaine de l’éducation.

Hugues Labarthe

Adjoint à la Déléguée régionale académique au numérique éducatif
Région Académique Bretagne

À l’échelle de douze départements et pour trois ans, les Territoires numériques éducatifs sont appelés à vivre de nouvelles expériences de formation, d’apprentissage, de médiation pour rompre avec des inégalités éducatives, vécues au quotidien comme autant d’injustices. Pour documenter, évaluer et valoriser ces initiatives, la DRANE accompagne les communautés éducatives dans le développement de leurs projets et la mutualisation de Ressources Éducatives Libres. Parallèlement, elle envisage avec l’appui de l’IMT Atlantique (Brest) et du Laboratoire L’Humain (Montpellier) d’élaborer des prototypes de tableaux de bord comme outil d’appui au pilotage. Au-delà de la visualisation et de l’exploration des données, ces tableaux de bord devront intégrer des connaissances inférées par des méthodes de fouille et d’apprentissage : identifier les propriétés discriminantes d’un groupe de données ; identifier et expliquer les leviers d’action les plus efficaces pour transformer un contexte d’échec en réussite.

Nous présenterons cette démarche de conception de ce tableau de bord et les enjeux associés.

Sur la mezzanine, au 3ème étage.

Réservé aux personnes inscrites.

Yannick Prié

Professeur d’informatique, Responsable du Master “Cultures Numériques”
LS2N – Polytech – Nantes Université

La déferlante des technologies immersives commence tout juste, lesquelles pourraient constituer la nouvelle forme du numérique, qui continuera à fonctionner avec les formes précédentes (ordinateurs, dispositifs mobiles, etc.). Ces technologies sont d’ores et déjà largement utilisées dans de nombreux domaines, dont la formation notamment professionnelle et l’apprentissage procédural. Leur utilisation ira cependant bien au-delà, notamment du fait des possibilités d’apprentissage collectif dans ce qu’on appellera de façon générique métavers.

Nous présentons les technologies en question et quelques concepts importants, en décrivons quelques usages actuels et futurs, et traçons des perspectives pour différents champs éducatifs. Nous terminons en discutant des données d’apprentissages qu’il est possible de collecter et de leurs utilisations possibles.

Jill-Jênn Vie

Chargé de recherche
Inria Saclay, équipe Soda

Nous présenterons comment l’utilisation naïve dans des classes de systèmes basés sur de l’IA peut renforcer des biais ; et comment atténuer ce problème, notamment pour de l’évaluation adaptative. Nous en profiterons pour rappeler les scénarios types d’un rapport récent de la Commission européenne auquel nous avons participé, qui porte justement sur ces sujets. Pour nourrir la recherche dans ce domaine, il faut des données d’étudiants, ce qui peut compromettre la confidentialité des participants. Des solutions sont possibles : par exemple, la génération synthétique de traces individuelles à partir de données agrégées.

François Bocquet

a été en charge de la veille et de la prospective à la Direction du numérique pour l’éducation
Bureau du soutien à l’innovation et à la recherche appliquée

La présentation expose les usages probables (pour certains déjà déployés) des algorithmes prédictifs pour 4 grandes familles de métiers dans L’Éducation depuis l’école maternelle jusqu’à l’enseignement supérieur et la formation continuée.
Ces algorithmes utilisent des techniques d’intelligence artificielle (reposant sur les connaissances ou reposant sur l’exploitation de données massives).
Un examen détaillé des apports possibles aux quatre grandes fonctions permet d’envisager une critique technique et éthique de chacune des familles d’usages. Les quatre grandes familles de fonctions sont celles mises en œuvre par les acteurs suivants : les apprenants, les enseignants, les pilotes en établissement et les pilotes en administration centrale ou déconcentrée.

L’exposé repose sur les résultats d’une veille internationale à propos des retours des institutions et des chercheurs ainsi que sur les annonces de disponibilités de services par les entreprises de la filière EdTech. L’analyse des transferts possibles est également envisagée depuis d’autres secteurs d’activité (productique, marketing, santé, autres administrations, …).
Les questions relatives à la disponibilité des données pour entraîner des modèles et à la complexité de mise en œuvre pourra être également abordée.

Sur la mezzanine, au 3ème étage.

Margarida Romero

Professeure des Universités à l’Université Côte d’Azur (France)
Professeure associée à l’Université Laval (Canada)
Directrice du Groupe Thématique numérique Scol_IA “Renouvellement des pratiques numériques et usages créatifs du numérique et IA”

L’un des enjeux de la citoyenneté contemporaine est la capacité à développer la pensée critique et la collaboration dans des contextes de grande diversité afin de résoudre des problèmes complexes à différentes échelles : vie personnelle, vie professionnelle et enjeux sociétaux.
Dans ce contexte, les solutions dites d’intelligence artificielle deviennent de plus en plus performantes à générer des solutions qui sont jugées satisfaisantes par une partie des utilisateurs.
Cependant, ces solutions sont basées sur des modèles de connaissances existants qui sont ceux qui ont généré les problématiques sociétales actuelles.

Dans cette intervention, nous allons interroger le besoin de la prise en considération des valeurs et de la création d’ontologies permettant de répondre à des cultures régénératives dans le contexte éducatif.

Catherine Lemonnier et Yann Bruyère

Délégation régionale académique au numérique éducatif de Nantes

Notre partenariat au sein du GTnum IA_EO s’est structuré et a évolué au cours de ces deux années. D’une feuille de route « abstraite », nous avons mis en œuvre ensemble des actions concrètes en académie. Ces dernières ont participé à l’amorce d’une dynamique de travail se déployant sur deux axes : d’une part l’acculturation à l’importance des licences libres, d’autre part une réflexion collégiale sur les enjeux de l’IA en éducation.
Nous présenterons les étapes essentielles de ce processus en cours.

Patricia Serrano Alvarado

Maître de conférences HDR
Nantes Université – UFR Sciences et Techniques – LS2N

Le projet CLARA du Labex Cominlabs vise à faciliter la création de nouvelles ressources pédagogiques à partir de ressources existantes sur le Web et dont les licences sont adéquates et compatibles. L’objectif est d’utiliser les métadonnées décrivant les ressources afin de construire un graphe de connaissances. Ce graphe de ressources pédagogiques Web permettra d’interconnecter les ressources non seulement par leurs métadonnées communes mais aussi par les thématiques qu’elles contiennent. Pour cela, des méthodes d’Intelligence Artificielle viendront enrichir le graphe, maximisant la pertinence des ressources pédagogiques proposées aux enseignants.

Salle 109, au premier étage.