L'éducation est un investissement continu à long terme. Pour s'assurer que les étudiants sont équipés dans l'objectif de promouvoir les progrès, nous devons anticiper les besoins futurs. Récemment, l'intelligence artificielle (IA), en particulier les grands modèles de langage (LLM), est devenue une force transformatrice qui modifie nos interactions avec les autres et avec le travail. Si l'avenir apporte une éducation encore plus puissante, l'éducation doit préparer les étudiants actuels à coexister avec.
Tout au long de l'histoire, nous avons connu des changements technologiques importants. Nous nous souvenons des compétences que nous avons acquises dans l'enfance, juste pour découvrir qu'ils sont devenus obsolètes peu de temps après. Les opérations mathématiques complexes, l'utilisation des tables de logarithmes et des méthodes d'apprentissage des langues traditionnelles ne sont que quelques exemples. Cependant, la numérisation, et en particulier l'IA, semble accélérer la retraite de bon nombre de ces compétences.
Il y a de nombreuses opinions non focalisées sur ce qu'il faut faire. Par exemple, il est urgent d'évaluer les étudiants de tous niveaux. Si l'IA peut effectuer les tâches attribuées, les notes doivent peut-être être données aux applications intelligentes. Et les tâches ne serviront pas aux étudiants à apprendre. Un moyen simple de résoudre ce problème consisterait à passer plus de temps à discuter du travail avec les auteurs et à discuter de leurs arguments ou méthodologie. Cela nécessite un plus grand effort de la part des évaluateurs; Mais je n'approprierai pas ce problème.
À mon avis, la chose la plus importante est de déterminer ce que nous enseignons et comment nous le faisons. Ensuite, je vais essayer de proposer une approche pour trouver des réponses à ces questions. Dans son essai (2025), Daniel Innerarity distingue deux types d'intelligence (humain ou naturel et artificiel) complémentaire et avec des caractéristiques distinctives. Ceci est crucial pour notre argument.
L'une des qualités qui nous différencie est notre mode de raisonnement. Nous utilisons l'intuition et l'analogie. Nous construisons des structures abstraites et très générales, que nous appliquons ensuite à diverses situations, ce qui nous a conduits là où nous en sommes aujourd'hui. Nous aimons qualifier cela de raisonnement profond. Les systèmes artificiels ne fonctionnent pas de cette manière, et il n'y a aucune raison de s'attendre à ce que le développement de l'IA se concentre sur l'amélioration de ces modes de raisonnement analogique.
Par conséquent, il serait idéal pour l'éducation de renforcer cette façon de raisonner. Mais; En termes pratiques, que voulons-nous dire exactement?
Parfois, pour renforcer nos opinions sur la façon de procéder, nous nous tournons vers des paroles, des citations littéraires ou des métaphores. Ces sources d'autorité, inventées par des connaissances profondes et éprouvées dans le temps, servent de guides dans chaque contexte. Bien que nous n'ayons pas de statistiques précises sur son succès, ce détail ne s'inquiète pas trop pour nous. En fait, nous n'avons pas l'intention de suivre les recettes exactes; Au lieu de cela, nous recherchons l'inspiration en eux.
Par exemple, une partie importante des mathématiques est basée sur des approches linéaires. Des phénomènes complexes avec des formulations complexes sont étudiés (localement) en utilisant des approches linéaires gérables et utiles. C'est ce que font les dérivés, qui confondent souvent les étudiants sans explication claire de leur objectif. Une proposition raisonnable pourrait consister à se concentrer sur le linéaire. La manière la plus élémentaire et la plus puissante de cela est la règle de trois. C'est la relation linéaire la plus élémentaire qui, par analogie, nous pouvons et nous devons enseigner à l'étendre aux mathématiques humaines les plus avancées: celles que nous devons inclure dans l'éducation.
Nous pourrions considérer d'autres questions. Un fondamental est la langue, qui est généralement dit que c'est le véhicule de la pensée. Nous sommes sûrement capables de penser que ce que nous savons communiquer. Si nous ne savons pas comment utiliser subjonctif, nous ne pourrons peut-être pas formuler des relations avec une condition. Il est clair que parler, lire et écrire doit être dans l'éducation. Mais il convient de dire que les langages qui doivent être gérés devraient inclure (en plus des humains), une programmation. Pour comprendre comment les ordinateurs fonctionnent, même si ces langues changent si souvent. Les mathématiques sont peut-être, surtout une langue; Ce qui nous donne une autre perspective de cette question.
Nous ne pouvons pas arrêter de parler de créativité. Celle des humains, pas celle basée sur la simple chance (celle de l'IA). Si nous voulons que les jeunes pour la prochaine génération soient créatifs, nous pourrions leur apprendre quelque chose sur l'histoire des arts. Qu'est-ce qui consistait en la peinture, la sculpture, l'architecture, la musique? Qu'est-ce qui les a fait changer? Comment ses créateurs pourraient-ils penser?
Si nous voulons améliorer ce qui nous distingue des machines, ces chemins sont prometteurs et difficiles. Ils nécessitent des efforts importants pour s'adapter aux enseignants et peuvent être coûteux. Nous devons également empêcher les progrès d'être lents.
La situation d'incertitude causée par l'IA peut être l'occasion de relire et de méditer sur ce que nous enseignons aujourd'hui. Qu'y a-t-il? Manquant? Que nous donne le célèbre bon sens? Que devons-nous savoir sur la chimie ou la physique ou la science? Qu'est-ce qui nous enseigne l'histoire ou la géographie au-delà de Wikipedia ou GPS?
Avant d'adopter une stratégie, nous devons considérer nos objectifs finaux. Tout ce qui nous rend plus humainement intelligents peut également créer un écart social important. De combien de personnes créatives avec des capacités de raisonnement analogique avons-nous besoin dans notre société? Comment pouvons-nous obtenir tout le monde à l'avenir? Un débat profond sur l'éducation est nécessaire.
Il est professeur à l'Université d'Oviedo.
