En mars 2020, des millions de personnes de tous niveaux ont été forcées de recourir à la technologie pour poursuivre leurs études. La pandémie était un catalyseur qui a forcé les étudiants et les enseignants à utiliser des environnements d'apprentissage numérique. Bien que le véritable changement structurel pour l'éducation en ligne soit venu plus tard, lorsqu'un modèle hybride a été consolidé dans lequel la portée n'a pas été un substitut au visage-face, mais une alternative de plus en plus utilisée.
« Ces dernières années, l'éducation est passée d'une modalité secondaire pour occuper une place centrale dans les systèmes éducatifs du monde entier, et en particulier en Espagne », explique Rubén González Crespo, vice-chancelier pour l'organisation académique et la planification de l'Université internationale de La Rioja (UNIR). Selon les données du dernier rapport, plus de 322 000 des 1,7 million d'étudiants inscrits dans des universités espagnols l'ont fait dans des centres non-face à face. Un fait qui dépasse légèrement le nombre d'étudiants universitaires inscrits aux enseignements faciaux à face à Madrid. « Il convient de noter que l'âge moyen de l'élève en ligne diminue et on observe comment, dans les salles de classe, il y a de plus en plus de jeunes étudiants qui choisissent cette modalité comme première option », explique González Crespo.
« Avec lui, nous assistons à des environnements éducatifs qui peuvent s'occuper d'un plus grand nombre d'étudiants et, à leur tour, paradoxalement, plus personnalisé », explique Sara Osuna, professeur de communication et d'éducation dans l'ONU. Cette individualisation de l'apprentissage, possible grâce aux nouveaux développements technologiques, est le grand atout de la formation actuelle, car il permet non seulement le contenu, mais aussi les stratégies didactiques ou les rythmes d'étude aux besoins de chaque élève.
Analyse d'apprentissage
La collecte des données et son analyse font son chemin dans l'éducation. « Ceux-ci nous permettent de personnaliser de plus en plus d'apprentissage, prédisant ce qui sera l'évolution de chaque élève basé sur des scénarios similaires déjà vécu », explique González Crespo. C'est ce qu'on appelle ou l'analyse de l'apprentissage, et fait référence à la collecte de données telles que le nombre d'accès à un contenu, le temps consacré à une activité, une participation, etc., qui, dûment analysé, peut aider à identifier les directives, les difficultés ou les facteurs qui influencent la réussite scolaire. Une alerte précoce peut également être envisagée qui permet à ceux qui sont sur le point d'abandonner ou avec la possibilité de ne pas atteindre les objectifs, ce qui leur permet d'offrir un soutien spécifique.
« Grâce à l'exploration de données, nous pouvons anticiper les besoins, évaluer l'efficacité des stratégies pédagogiques et mieux accompagner le corps étudiant. Ces analyses ne restent pas au niveau micro, axées sur chaque élève; Ils permettent également de localiser les modèles collectifs et de redéfinir les stratégies pédagogiques et même au niveau des établissements d'enseignement, cela peut optimiser la répartition des ressources, fournir des besoins de formation émergents et concevoir des politiques éducatives en fonction des preuves fournies par les données.
AI, co-travailleur
Cette plus grande connaissance des élèves permet aux enseignants de modifier et de personnaliser leurs stratégies. « Au niveau pédagogique, il y a également eu une évolution vers des modèles plus flexibles, centrés et adaptés au rythme des étudiants, reconnaissant la diversité de leurs besoins », explique Marta López Costa, professeur de psychologie et de sciences de l'éducation de l'Université d'Oberta de Catalogne (UOC).
Pour cela, l'intelligence artificielle générative (IA) est un allié d'enseignants qui facilitent l'élaboration de contenu dynamique, tels que des questionnaires d'évaluation personnalisés, des résumés ou des simulations interactives, toujours correctement supervisées. « Il y a des étudiants qui aiment le textuel, les autres visuels, donc nous donnons des ressources différemment, avec le même contenu, mais avec une approche différente », explique Javier Álvarez-Otero, docteur en éducation à la distance de l'Université de Madrid (Udima) et directeur de la maîtrise en intelligence artificielle appliquée à l'éducation.
«Nous savons tous que [la IA] Il est venu pour rester, et ce que vous devez savoir est d'apprendre à vivre avec elle et à ne pas vivre d'elle », explique Verónica Marín, professeur de sciences de l'éducation à l'Université de Córdoba. Une clarification qui s'applique aux étudiants et aux enseignants, car tous les experts ont consulté conseiller pour intégrer ces technologies à la transparence.
L'alphabétisation à l'ère numérique
Marta López Costa, de l'UOC, mène un projet qui étudie le degré de mise en œuvre de l'intelligence artificielle (IA) et l'analyse d'apprentissage dans les centres de lycée catalan face à des « défis éducatifs et sociaux sans précédent » qui augmentent l'émergence de ces technologies. Bien qu'ils soient dans la phase de l'analyse des résultats, López Costa explique que la plupart n'utilisent pas les données générées, et la mise en œuvre de l'IA est toujours timide et très inégale. Quelque chose qui contraste avec la plupart des universités, en particulier en ligneoù ces pratiques arrivent. Et précisément à cause de cette émergence dans la vie quotidienne de ces technologies, Osuna revendique la nécessité d'une « alphabétisation en temps de l'IA » qui facilite « la formation de la pensée critique des étudiants, et de le former à analyser et à évaluer les informations qu'il consomme dans l'environnement numérique ».
