Déjà, l’IA peut « produire des solutions crédibles et fournir des réponses raisonnables à presque tous les devoirs écrits », y compris les dissertations, les problèmes mathématiques, les épreuves et les devoirs de codage, indique le rapport.
Un comité d'étudiants, de professeurs et de personnel du Massachusetts Institute of Technology a publié son rapport sur l'intelligence artificielle plus tôt ce mois-ci, déclarant que l'IA « bouleverse les éléments fondamentaux de l'expérience éducative du MIT » et proposant des recommandations sur la manière dont les instructeurs et les administrateurs peuvent réviser leurs programmes et leurs pratiques d'enseignement pour répondre à la nouvelle technologie.
« Bien que l'IA permette aux enseignants de développer de nouvelles expériences d'apprentissage passionnantes et aux étudiants d'apprendre et d'expérimenter de manière innovante, il y a eu un certain nombre d'effets inquiétants sur la vie du campus », a écrit le comité. Ces effets comprennent une difficulté accrue à évaluer la maîtrise et les progrès des étudiants, un isolement accru des étudiants et des instructeurs et une érosion du contrat social implicite entre les étudiants et leurs professeurs.
Les professeurs se sentent de plus en plus obligés de contrôler l'utilisation de l'IA par leurs étudiants avec des outils de détection d'IA peu fiables, a écrit le comité. Selon une enquête réalisée en janvier par l'Association américaine des collèges et universités, 73 % des membres du corps professoral déclarent avoir personnellement été confrontés à des problèmes d'intégrité académique liés à l'utilisation de l'IA par leurs étudiants. Les étudiants, en revanche, ont peur d’être accusés d’utiliser l’IA. (Un subreddit entièrement dédié à cette préoccupation, r/AccusedOfUsingAI, compte 2 200 visiteurs hebdomadaires.) Les professeurs utilisant l’IA pour des tâches qui « exigent une touche humaine », comme la notation, la création de devoirs et les commentaires écrits, frustent également les étudiants, indique le rapport.
« Une telle rivière souterraine de suspicion mutuelle ne constitue pas le fondement d’une classe saine », a écrit le comité, mais plus tard, les auteurs offrent un côté positif : « La menace que l’IA fait peser sur les méthodes familières d’enseignement et de test peut être une bénédiction déguisée, car les changements sont trop soudains et trop graves pour être ignorés. »
Le comité n’est pas allé jusqu’à recommander une politique d’utilisation de l’IA à l’échelle de l’institut, ce qui était l’une de ses charges initiales. Au lieu de cela, le MIT devrait créer des « menus » politiques que les départements et les instructeurs peuvent sélectionner et à partir desquels ils peuvent s'appuyer. Au lieu d'une proposition politique, le comité a présenté une série de recommandations pour une refonte quasi totale de l'enseignement et de l'apprentissage à l'institut.
Les changements en matière d’évaluation et de notation constituaient un objectif majeur du rapport. Déjà, l’IA peut « produire des solutions crédibles et fournir des réponses raisonnables à presque tous les devoirs écrits », y compris les dissertations, les problèmes mathématiques, les épreuves et les devoirs de codage, indique le rapport.
Le comité a recommandé de ne pas adopter de politiques de « rationnement des notes », comme la décision récente de l'Université Harvard de plafonner le nombre de notes A possibles dans un cours donné. Au lieu de cela, il suggère au MIT de prendre du recul pour « examiner le rôle que jouent les notes dans notre système global » et d'explorer d'autres systèmes de notation, tels que le système de maîtrise relative basé sur un pourcentage du Royaume-Uni ou d'autres systèmes basés sur les compétences.
« Le comité a discuté de l'idée que si le MIT n'avait pas de notes, de nombreuses incitations autour de la triche de l'IA disparaîtraient », indique le rapport. « Déjà, de nombreux employeurs se concentrent moins sur les notes des candidats que sur leurs performances lors des évaluations internes, telles que la capacité à répondre à des questions d'entretien difficiles ou à démontrer la résolution de problèmes et la maîtrise au moyen d'exercices personnalisés. »
Josh Eyler, directeur principal du Centre d'excellence en enseignement et apprentissage de l'Université du Mississippi, a salué la discussion du rapport sur les notes sur Bluesky et a applaudi son plaidoyer en faveur de systèmes de notation alternatifs.
« Je ne peux pas vous dire depuis combien de temps, comme beaucoup d’autres qui étudient ce sujet, j’ai attendu qu’une grande université prenne position et lance un appel clair en faveur d’un changement de pratiques de cette ampleur », a écrit Eyler. « Remarquable et, pour être honnête, je suis encore un peu choqué, mais j'ai hâte de voir comment cela se déroulera. »
Le comité a également souligné l’importance de l’apprentissage et des espaces en personne. Au cours des réunions du comité, les étudiants ont partagé que les groupes d'étude entre pairs sont devenus de plus en plus rares et qu'ils sont de plus en plus inquiets de l'impact que l'IA pourrait avoir sur leurs options d'emploi après l'université. Certains étudiants ont déclaré compter sur l’IA pour leur soutien émotionnel. Les professeurs reçoivent désormais moins de visiteurs pendant les heures de bureau.
L'expérience résidentielle au MIT est précieuse, affirment les auteurs, mais les nouveaux étudiants risquent de ne pas l'apprécier.
« L'apprentissage fonctionne lorsqu'il est à la fois stimulant et social ; la connaissance se construit par friction cognitive, qu'il s'agisse de démêler les étapes d'une preuve mathématique avec votre groupe d'étude, d'ajuster une expérience encore et encore jusqu'à ce qu'elle fonctionne, ou d'avoir une discussion animée avec un pair (plutôt que d'obtenir 'la' réponse de l'IA) », a écrit le comité. « C'est pourquoi il est important que les étudiants aller à l'université ! »
En réponse, le comité recommande davantage de célébrations en personne sur le campus, des « moments sans technologie » axés sur les relations personnelles et l'accent mis sur l'apprentissage social en classe.
Répondre aux perturbations de l’IA ne sera ni rapide ni facile, affirment les auteurs, mais cela est nécessaire.
« Le travail nécessitera un engagement réfléchi et des efforts ciblés de la part de l'ensemble de la communauté du MIT : étudiants, instructeurs, personnel et dirigeants. L'objectif : préserver et améliorer le pouvoir de transformation distinctif d'une éducation au MIT », a écrit le comité. « Il n'est pas exagéré de dire que la mission du MIT en dépend. »
