Les profs remplacés par l’IA : bientôt obsolètes ?

Impact de l’IA sur l’éducation : un sujet brûlant

Dans le monde actuel, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) est devenue omniprésente, y compris dans les salles de classe. Les enseignants expriment de plus en plus leurs préoccupations concernant les effets de l’IA sur l’attention des étudiants, leur compréhension de la lecture et la tricherie. Une étude du Digital Education Council révèle que près de 86% des étudiants universitaires utilisent un type d’IA pour leur travail. Cela soulève des questions sur la manière dont l’éducation peut s’adapter à cette nouvelle réalité technologique.

Les enseignants en première ligne : adversaires et alliés de l’IA

Face à cette situation, certains enseignants adoptent une approche proactive. Certains encouragent même l’utilisation de l’IA, tout en précisant que les étudiants doivent en être transparents. Par exemple, un enseignant a proposé sur Reddit que si les étudiants choisissent d’utiliser l’IA, celle-ci les notera également. D’autres, comme un professeur d’Ithaca, demandent carrément à leurs étudiants de passer leurs essais par une IA comme ChatGPT avant de les soumettre, tout en fournissant des commentaires sur leurs travaux.

Les limites de l’IA dans l’évaluation

Cependant, l’IA n’est pas toujours à la hauteur de la tâche. Des chercheurs de l’Université de Géorgie ont étudié l’efficacité des modèles de langage, comme Mixtral, pour évaluer des travaux scolaires. Les résultats sont préoccupants : l’IA n’a réussi à noter correctement que 33.5% du temps par rapport à un correcteur humain. Même avec un barème élaboré par des humains, son taux de précision n’était que d’un peu plus de 50%, ce qui soulève de sérieuses questions sur la fiabilité de ces outils.

Des résultats peu rassurants

Les chercheurs notent que les LLM (modèles de langage) ont tendance à utiliser des raisonnements erronés pour attribuer des notes. Par exemple, un étudiant peut mentionner une augmentation de température, mais l’IA pourrait supposer automatiquement que l’étudiant comprend que cela signifie que les particules se déplacent plus vite, alors qu’un correcteur humain prendrait le temps d’analyser la compréhension réelle de l’élève. Cela met en lumière l’incapacité des LLM à faire preuve d’une réflexion approfondie, essentielle à une évaluation précise.

Les conséquences d’une dépendance à l’IA

Le recours à l’IA dans l’éducation ne peut donc pas être pris à la légère. Comme le soulignent les chercheurs, même des améliorations potentielles de l’IA ne permettent pas de dépasser un taux de précision qui serait inacceptable dans d’autres contextes. Si nous savions qu’un véhicule avait 50% de chances de tomber en panne sur la route, nous ne prendrions pas le risque. Pourquoi cela devrait-il être différent en matière d’éducation?

Réflexions sur l’avenir de l’enseignement et de l’IA

L’engouement pour l’IA est un sujet complexe, car il est clair qu’elle ne peut pas remplacer un enseignant vivant. De plus, la recherche indique que les modèles d’IA peinent à améliorer leur compréhension. En effet, les rapports récents montrent qu’ils peuvent halluciner jusqu’à 79% du temps, un chiffre alarmant qui soulève de sérieuses inquiétudes sur l’avenir de l’éducation. Si l’IA est la solution à la crise de la tricherie, alors peut-être que la meilleure approche serait de réévaluer complètement le rôle de l’éducation dans un monde où l’IA prend de plus en plus de place.