Tout juste avant la mise en place des mesures de confinement liées à la pandémie du COVID-19 aux États-Unis, l’Université Carnegie Mellon testait un nouveau système de tutorat intégrant l’IA dans une commission scolaire publique de la région de Pittsburgh.
Le logiciel avait pour objectif d’identifier les apprentissages à cibler de façon à créer des plans de formation personnalisés pour chaque élève et assurer le suivi par la voie de tutoriels et de coaching intelligents en temps réel. L’une des façons d’y arriver était de saisir l’ensemble des travaux soumis aux enseignants et d’organiser les données en une “carte statistique” permettant aux enseignants de suivre et de répondre aux besoins spécifiques de chaque élève.
Une des stratégies envisagées pour préparer le retour des élèves en classe est d’utiliser les données obtenues avant la pandémie et de proposer un curriculum accéléré adapté à la situation afin de rattraper le temps perdu:
“Although testing on the new tool was cut short when schools ceased in-person instruction, [Lee] Branstetter [professor of economics and public policy at Carnegie Mellon University] said the disruption could actually be a good testing environment for the tool, and hopes to resume testing once schools reopen to help students recover lessons lost as a result of the pandemic. “I think what’s almost certain to emerge is that they’re going to be students that are able to continue their education and students that are not, and the students that were already behind are going to fall further behind,” he said. “And so we really feel that the kind of personalized instruction that we can provide in the program … will be more important and necessary than ever.”
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Source: Foresman, Betsy. After the pandemic, AI tutoring tool could put students back on track. EDScoop, 9 avril 2020.
