Plus de 47 % des systèmes de gestion de l'apprentissage seront alimentés par l'intelligence artificielle (IA) au cours des trois prochaines années. Le processus d’apprentissage des étudiants pourrait être complètement transformé par l’application de l’intelligence artificielle dans l’éducation. Une expérience éducative personnalisée est possible grâce à l’IA.
L'apprentissage personnalisé est une technique pédagogique qui se concentre sur les processus d'apprentissage de chaque élève et répond à ses désirs, ses talents et ses préoccupations. Ainsi, il promet de leur offrir des expériences d’apprentissage variées pour les aider à acquérir des connaissances. Cette méthode va au-delà de l’éducation antérieure, et les gens soutiennent l’idée selon laquelle les étudiants pourraient atteindre un meilleur apprentissage lorsque l’environnement d’enseignement est personnalisé.
Le potentiel de l’IA pour la personnalisation
Le potentiel de l’IA pour l’apprentissage personnalisé est énorme. Le marché mondial de l’IA dans l’éducation connaîtra une croissance de 2022 à 2023 à un TCAC de 36,0 % . Voyons donc ci-dessous quelques-uns des avantages de l’utilisation de l’IA pour un apprentissage sur mesure :
1. Apprentissage adaptatif
La plus grande opportunité qu’offre l’IA en matière d’apprentissage personnalisé est probablement sa capacité à offrir aux apprenants des opportunités d’apprentissage adaptatif. Les plateformes basées sur l'IA peuvent utiliser les modèles d'apprentissage, les forces et les faiblesses de ces étudiants pour proposer un contenu et des exercices personnalisés et appropriés. Les étudiants qui ont utilisé des programmes d’apprentissage adaptatif pilotés par l’IA ont vu leurs résultats aux tests augmenter de 62 % .
Grâce à l'application d'une vitesse et d'une complexité adaptées au niveau de compétence de l'élève, l'IA peut faciliter une compréhension qui permet un processus d'enseignement individualisé optimisé pour aider l'élève à atteindre ses objectifs d'apprentissage .
2. Interventions ciblées
Les outils pédagogiques basés sur l'IA permettent aux éducateurs d'identifier et de soutenir spécifiquement les élèves rencontrant certaines difficultés scolaires. L'évaluation de la réussite et des données comportementales de l'élève par les systèmes d'IA permet de détecter les domaines dans lesquels l'élève pourrait rencontrer des difficultés. En outre, ils fournissent de manière proactive un soutien supplémentaire comme des exercices pratiques, du matériel pédagogique ou un tutorat individuel.
Le fait que cette forme de soutien soit davantage orientée vers les étudiants renforce leur capacité à gagner du terrain et à atteindre le niveau de compétences et de connaissances requis.
3. Systèmes de tutorat cognitif
Les systèmes de tutorat cognitif pilotés par la technologie de l’IA pourraient changer radicalement le paradigme par lequel les apprenants sont guidés académiquement. Ces systèmes peuvent en fait leur permettre de parler virtuellement à leur tuteur en leur proposant des activités interactives de résolution de problèmes et en s'adaptant à leurs réponses. Ils fournissent ainsi des conseils individuels en temps réel.
Grâce à des techniques pédagogiques, les systèmes de tutorat cognitif peuvent fournir une assistance personnalisée, qui conduit à une compréhension approfondie et au développement de compétences de pensée critique .
4. Analyse prédictive
L'IA peut utiliser l'analyse prédictive pour évaluer les performances des étudiants et disposer d'un bon raisonnement à l'avance concernant les domaines problématiques. Les systèmes d’IA seront capables de prévoir les futurs problèmes académiques et les éventuelles mesures correctives en examinant les performances antérieures, les niveaux d’engagement, les facteurs environnementaux et de nombreux autres points de données.
Les enseignants peuvent obtenir des informations basées sur des données et mettre fin aux échecs scolaires grâce à un soutien ciblé avant qu’ils ne surviennent.
5. Livraison de contenu dynamique
L'IA peut aider à créer un contenu éducatif personnalisé pour chaque élève, qui peut être adapté en temps réel à ses progrès d'apprentissage et à sa personnalité. Les systèmes d'apprentissage basés sur l'IA peuvent présenter le contenu sous différents formats, par exemple des vidéos, des simulations interactives ou des supports textuels.
L'IA offre également l'avantage de suggérer des ressources supplémentaires et des activités d'enrichissement qui correspondent aux centres d'intérêt de l'étudiant ainsi qu'à sa courbe d'apprentissage.
6. Accessibilité améliorée
L’éducation doit être accessible de manière égale à tous les étudiants, et cela ne doit pas être négligé. L’IA peut surmonter les obstacles à l’éducation et offrir une expérience individualisée aux étudiants présentant divers types de troubles et de besoins d’apprentissage. L’IA peut apporter une aide supplémentaire aux étudiants handicapés en utilisant la synthèse vocale de l’IA et le traitement du langage naturel.
En mettant l’éducation sous la forme d’un dialogue entre le système et l’élève, l’IA peut fournir les outils qui aideront l’élève à apprendre plus facilement. De plus, l’IA peut répondre aux besoins de chacun car elle peut ajuster le contenu en fonction des exigences individuelles en matière d’accessibilité.
Applications du monde réel
De nombreuses entreprises et établissements d’enseignement ont déjà utilisé l’IA pour offrir un apprentissage personnalisé aux étudiants. Par exemple, Knewton et DreamBox ont créé des systèmes d’apprentissage intelligents basés sur l’IA qui offrent aux étudiants des expériences d’apprentissage adaptatives.
Knewton
Knewton utilise la technologie de l'IA pour rendre l'apprentissage plus amusant et plus facile. Cela fonctionne comme un tuteur numérique qui peut déterminer quel élève est bon dans quelle partie. Cette fonctionnalité aide les étudiants à élaborer leurs propres plans d'études personnalisés pour tirer le meilleur parti de leur éducation. Il propose des cours dans différentes matières et aide les étudiants à rester concentrés et motivés.
Boîte de rêve
DreamBox applique des systèmes basés sur l'IA en analysant les performances et les perspectives des étudiants, puis en faisant des recommandations personnalisées pour le matériel et les activités d'apprentissage. Ces plateformes, qui tentent toujours de répondre aux normes éducatives de certains étudiants, sont plus personnalisées et efficaces.
L’avenir de l’apprentissage personnalisé basé sur l’IA
Compte tenu de l’utilisation toujours croissante de la technologie de l’IA, l’avenir de l’éducation individualisée basée sur l’IA ouvre une gamme de possibilités. Aux États-Unis, près de 60 % des enseignants de la maternelle à la 12e année ont eu recours à l'apprentissage individualisé.
IA et analyse prédictive
Compte tenu des développements récents dans les domaines du traitement du langage naturel, des services d’IA et de l’analyse prédictive , la technologie de l’IA a la capacité de fournir davantage d’environnements d’apprentissage personnalisés et plus intelligents.
Les techniques d’IA peuvent identifier automatiquement les caractéristiques ou variables pertinentes au sein des ensembles de données qui sont les plus prédictives du résultat. L'ingénierie des fonctionnalités contribue à améliorer la précision des modèles prédictifs en se concentrant sur les informations les plus pertinentes.
Commentaires personnalisés
Les commentaires personnalisés peuvent être extrêmement utiles pour la réussite des étudiants. C’est donc un facteur important à considérer. L’IA peut être un outil très utile qui fournit des commentaires personnalisés aux étudiants, leur permettant ainsi de comprendre dans quels aspects ils sont forts et les problèmes qui doivent être résolus. Les chatbots améliorés par l'IA fournissent des conseils personnalisés aux étudiants avec une précision de 91 % .
Le traitement du langage naturel et l'analyse des sentiments, qui appartiennent à l'IA, permettent d'évaluer les commentaires écrits des étudiants tout en leur donnant des conseils et des retours pertinents sur leur travail. Les étudiants peuvent utiliser ces commentaires individuels pour identifier les domaines dans lesquels ils ont commis des erreurs, apporter les améliorations nécessaires et renforcer leurs connaissances du contenu.
Conception de programmes personnalisés
Les outils pédagogiques basés sur l'IA peuvent aider à créer des programmes de cours ciblant les intérêts, les objectifs et les objectifs d'apprentissage des étudiants. Les techniques d'apprentissage automatique sont utilisées pour identifier les préférences et aptitudes d'apprentissage personnelles des étudiants et, par conséquent, les systèmes d'IA peuvent leur proposer du matériel d'apprentissage, des projets ou des expériences correspondant à leurs ambitions.
Les outils basés sur l'IA équipés de capacités PNL peuvent analyser et interpréter des données textuelles, telles que des manuels et des transcriptions de cours, pour extraire des concepts clés, résumer le contenu et générer des aides à l'étude telles que des flashcards ou des cartes conceptuelles. Cela améliore la compréhension et la rétention des étudiants du matériel de cours.
Apprentissage personnalisé
L’IA peut également générer un apprentissage personnalisé dans les domaines traditionnels et un apprentissage social et émotionnel. Il peut étudier les indicateurs, les signaux émotionnels et les modèles de comportement des élèves.
L'IA identifie également les besoins socio-émotionnels des élèves et, de cette manière, les éducateurs peuvent favoriser une méthode d'apprentissage plus holistique et personnalisée. Cela pourrait avoir un impact important sur la manière dont les étudiants se sentent soutenus et sur la manière dont leur développement mental et global est assuré.
Défis et considérations
Même si l’IA a le potentiel d’être bénéfique pour l’apprentissage individualisé, certains problèmes et préoccupations importants doivent être pris en compte. Il est important de discuter de ces préoccupations.
1. Utilisation abusive des informations personnelles
L’utilisation morale des données des étudiants dans les systèmes d’apprentissage personnalisés basés sur l’IA est l’un des principaux problèmes. Étant donné que l’IA a besoin de beaucoup de données pour fournir des suggestions personnalisées, il existe un risque que les informations personnelles soient utilisées à mauvais escient ou violées.
Les conséquences éthiques de la collecte et de l'évaluation des données sur les étudiants doivent être soigneusement examinées par les éducateurs et les législateurs, qui doivent également veiller à ce que les lois et protections appropriées soient en place pour préserver les droits et la vie privée des étudiants.
2. Fossé numérique
Pour garantir un accès équitable à l’apprentissage personnalisé basé sur l’IA, il est également nécessaire de réduire la fracture numérique. Certains étudiants ne disposent peut-être pas d’ordinateurs ni d’Internet à la vitesse appropriée, et le problème peut s’aggraver si nous ne faisons rien pour y remédier.
Il est important de garantir que tous les étudiants bénéficient au même niveau en fournissant des infrastructures et des ressources qui leur permettent d’utiliser plus facilement les outils d’IA pour personnaliser leur éducation.
3. Biais algorithmique
Une autre difficulté réside dans la possibilité de biais algorithmiques dans les systèmes d’apprentissage personnalisés basés sur l’IA. Une conception et une formation inadéquates des systèmes d’IA peuvent involontairement renforcer les préjugés préexistants et les disparités éducatives.
Pour garantir que l’apprentissage personnalisé basé sur l’IA soit équitable et inclusif pour tous les étudiants, les enseignants et les développeurs doivent être vigilants quant à l’identification et à la réduction des algorithmes.
Conclusion
En donnant aux enseignants des outils puissants pour adapter l'enseignement aux besoins uniques de chaque élève, l'intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner le domaine de l'apprentissage personnalisé et d'apporter de nouveaux changements dans le monde de l'éducation.
Cela peut améliorer l’efficacité des expériences d’apprentissage
personnalisées. Ceux qui souhaitent créer un cours en ligne efficace
doivent donner la priorité à un apprentissage personnalisé.