Les périls de l’intelligence artificielle en formation universitaire

Vincent J. Del Casino Jr., vice-président responsable de la réussite étudiante et professeur à l’école de géographie de l’Université de l’Arizona, publie un article dans lequel il présente sa réflexion en lien avec certains enjeux de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) à la formation universitaire.

Il admet d’entrée de jeu que les universités ne pourront ignorer bien longtemps l’opportunité d’améliorer les services offerts aux étudiants par l’intégration de l’IA, notamment en lien avec l’automatisation de certains services et les technologies facilitant l’apprentissage adaptatif.  Il craint toutefois que certains groupes évoquent la possibilité de se servir de ces nouveaux outils pour proposer une approche plus économique de la formation.  Une telle approche qui se limiterait à former les étudiants en ne développant que les habiletés requises afin d’intégrer le marché du travail, aurait pour effet de diminuer les interactions entre enseignants et étudiants et donc la valeur de la formation universitaire:

The promise underneath these technologies is the notion of a hyperindividualism whereby each person can collect up skills and credentials with less and less social interaction. In fact, adaptive learning technologies, while not being built right now to take the place of everyday teaching and learning, can feed into a prevailing mind-set that continues to call into question the value of higher education, the role of the university and college, and the teaching and learning that take place there.

L’auteur souligne qu’il serait donc fort périlleux de négliger les impacts positifs d’une approche programme qui permet de mettre davantage en valeur les interconnexions, les débats et la réflexion sur différents sujets, en faveur d’une vision essentiellement utilitaire de la formation:

Instead of adaptive learning playing the role of supplemental tool — and a very good one in many cases — these technologies could be sold off as a cheaper, faster and less contentious road toward a credential that will support advancement in the future work force.

What is lost by this move is the interstitial work that happens in universities that continue to bundle their education into programs that focus student attention on the interconnections, debates and opportunities provided by thinking across different topics, concepts and ideas.

Del Casino propose aussi que l’implantation de l’analytique des apprentissages soit mieux encadrée pour maintenir la sécurité des données et en assurer la confidentialité.

À lire!

Source: Del Casino Jr., Vincent. Machine Learning, Big Data and the Future of Higher Ed. Inside Higher Ed, 21 mars 2018.

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