Comment la communauté du MIT peut-elle tirer parti de l’IA générative pour soutenir l’apprentissage et le travail sur le campus et au-delà ?
Lors du Festival of Learning 2024 du MIT, les professeurs, les enseignants, les étudiants, le personnel et les anciens élèves ont échangé leurs points de vue sur les outils numériques et les innovations qu’ils expérimentent en classe. Les panélistes ont convenu que l’IA générative devrait être utilisée pour étayer – et non remplacer – les expériences d’apprentissage.
Cet événement annuel, co-parrainé par le MIT Open Learning et le Bureau du vice-chancelier, célèbre les innovations en matière d’enseignement et d’apprentissage. Lors de l’introduction de nouvelles technologies d’enseignement et d’apprentissage, les panélistes ont souligné l’importance de l’itération et d’enseigner aux étudiants comment développer leurs compétences de pensée critique tout en tirant parti de technologies telles que l’IA générative.
« Le Festival of Learning rassemble la communauté du MIT pour explorer et célébrer ce que nous faisons chaque jour en classe », a déclaré Christopher Capozzola, doyen associé principal pour l’apprentissage ouvert. « Cette année, l’immersion approfondie dans l’IA générative a été réfléchie et pratique – encore un autre exemple remarquable de ‘l’esprit et la main’ ici à l’Institut. »
Intégrer l’IA générative dans les expériences d’apprentissage
Les professeurs et les instructeurs du MIT ne sont pas seulement disposés à expérimenter l’IA générative : certains pensent qu’il s’agit d’un outil nécessaire pour préparer les étudiants à être compétitifs sur le marché du travail. « Dans le futur, nous saurons comment enseigner des compétences grâce à l’IA générative, mais nous devons suivre des étapes itératives pour y parvenir au lieu d’attendre », a déclaré Melissa Webster, maître de conférences en communication managériale à la MIT Sloan School of Management.
Certains enseignants revoient les objectifs d’apprentissage de leurs cours et repensent les devoirs afin que les étudiants puissent atteindre les résultats souhaités dans un monde où règne l’IA. Webster, par exemple, associait auparavant des devoirs écrits et oraux afin que les étudiants développent des façons de penser. Mais elle a vu une opportunité d’enseigner l’expérimentation de l’IA générative. Si les étudiants utilisent des outils tels que ChatGPT pour les aider à produire des écrits, Webster a demandé : « Comment pouvons-nous toujours y intégrer la partie réflexion ?
L’une des nouvelles tâches développées par Webster demandait aux étudiants de générer des lettres de motivation via ChatGPT et de critiquer les résultats du point de vue des futurs responsables du recrutement. Au-delà de l’apprentissage de la manière d’affiner les invites de l’IA générative pour produire de meilleurs résultats, Webster a déclaré que « les étudiants réfléchissent davantage à leur façon de penser ». L’examen de leur lettre de motivation générée par ChatGPT a aidé les étudiants à déterminer quoi dire et comment le dire, soutenant ainsi le développement de compétences stratégiques de plus haut niveau telles que la persuasion et la compréhension du public.
Takako Aikawa, maître de conférences à la section des études mondiales et des langues du MIT, a repensé un exercice de vocabulaire pour garantir que les étudiants développent une compréhension plus approfondie de la langue japonaise, plutôt que de se contenter de bonnes ou de mauvaises réponses. Les étudiants ont comparé des phrases courtes écrites par eux-mêmes et par ChatGPT et ont développé un vocabulaire et des modèles de grammaire plus larges au-delà du manuel. « Ce type d’activité améliore non seulement leurs compétences linguistiques, mais stimule également leur pensée métacognitive ou analytique », a déclaré Aikawa. « Ils doivent penser en japonais pour ces exercices. »
Alors que ces panélistes et d’autres professeurs et instructeurs de l’Institut repensent leurs missions, de nombreux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs du MIT dans différents départements universitaires tirent parti de l’IA générative pour plus d’efficacité : créer des présentations, résumer des notes et récupérer rapidement des idées spécifiques à partir de longs documents. Mais cette technologie peut également personnaliser de manière créative les expériences d’apprentissage. Sa capacité à communiquer des informations de différentes manières permet aux étudiants issus d’horizons et de capacités différents d’adapter le matériel de cours d’une manière spécifique à leur contexte particulier.
L’IA générative, par exemple, peut contribuer à un apprentissage centré sur l’élève du niveau K-12. Joe Diaz, responsable du programme et éducateur STEAM pour le MIT pK-12 à Open Learning, a encouragé les éducateurs à favoriser les expériences d’apprentissage où l’étudiant peut s’approprier. « Prenez quelque chose qui intéresse les enfants et qui les passionne, et ils peuvent discerner où [generative AI] pourrait ne pas être correct ou digne de confiance », a déclaré Diaz.
Les panélistes ont encouragé les enseignants à réfléchir à l’IA générative d’une manière qui va au-delà d’une déclaration de politique de cours. Lors de l’intégration de l’IA générative dans les devoirs, la clé est d’être clair sur les objectifs d’apprentissage et d’être ouvert au partage d’exemples sur la manière dont l’IA générative pourrait être utilisée d’une manière qui correspond à ces objectifs.
L’importance de la pensée critique
Bien que l’IA générative puisse avoir des impacts positifs sur les expériences éducatives, les utilisateurs doivent comprendre pourquoi les grands modèles linguistiques peuvent produire des résultats incorrects ou biaisés. Les professeurs, les enseignants et les étudiants panélistes ont souligné qu’il est essentiel de contextualiser le fonctionnement de l’IA générative. « [Instructors] essayez d’expliquer ce qui se passe dans le back-end et cela m’aide vraiment à comprendre lorsque je lis les réponses que je reçois de ChatGPT ou de Copilot », a déclaré Joyce Yuan, senior en informatique.
Jesse Thaler, professeur de physique et directeur de l’Institut pour l’intelligence artificielle et les interactions fondamentales de la National Science Foundation, a mis en garde contre le fait de faire confiance à un outil probabiliste pour donner des réponses définitives sans bandes d’incertitude. « L’interface et le résultat doivent être tels qu’il existe des éléments que vous pouvez vérifier ou des éléments que vous pouvez recouper », a déclaré Thaler.
Lors de l’introduction d’outils tels que les calculatrices ou l’IA générative, les professeurs et les instructeurs du panel ont déclaré qu’il était essentiel que les étudiants développent des compétences de pensée critique dans ces contextes académiques et professionnels particuliers. Les cours d’informatique, par exemple, pourraient permettre aux étudiants d’utiliser ChatGPT pour les aider dans leurs devoirs si les problèmes sont suffisamment vastes pour que les outils d’IA générative ne puissent pas capturer la réponse complète. Cependant, les étudiants d’introduction qui n’ont pas développé la compréhension des concepts de programmation doivent être capables de discerner si les informations générées par ChatGPT étaient exactes ou non.
Ana Bell, maître de conférences au Département de génie électrique et informatique et Mélanger scientifique en apprentissage numérique, a consacré un cours vers la fin du semestre du cours 6.100L (Introduction à l’informatique et à la programmation à l’aide de Python) pour enseigner aux étudiants comment utiliser ChatGPT pour des questions de programmation. Elle souhaitait que les étudiants comprennent pourquoi la mise en place d’outils d’IA générative avec le contexte des problèmes de programmation, en saisissant autant de détails que possible, contribuerait à obtenir les meilleurs résultats possibles. « Même après avoir répondu, vous devez être critique à l’égard de cette réponse », a déclaré Bell. En attendant d’introduire ChatGPT jusqu’à ce stade, les étudiants ont pu examiner les réponses de l’IA générative d’un œil critique, car ils avaient passé le semestre à développer les compétences nécessaires pour pouvoir identifier si les ensembles de problèmes étaient incorrects ou risquaient de ne pas fonctionner dans tous les cas.
Un échafaudage pour des expériences d’apprentissage
L’essentiel des panélistes du Festival of Learning était que l’IA générative devrait fournir un échafaudage pour des expériences d’apprentissage engageantes où les étudiants peuvent toujours atteindre les objectifs d’apprentissage souhaités. Les panélistes étudiants du premier cycle et des cycles supérieurs du MIT ont trouvé inestimable que les enseignants définissent les attentes du cours quant au moment et à la manière dont il est approprié d’utiliser les outils d’IA. Informer les étudiants des objectifs d’apprentissage leur permet de comprendre si l’IA générative va aider ou entraver leur apprentissage. Les étudiants panélistes ont demandé s’ils étaient sûrs qu’ils utiliseraient l’IA générative comme point de départ, ou qu’ils la traiteraient comme une séance de brainstorming avec un ami pour un projet de groupe. Les membres du corps professoral et des instructeurs ont déclaré qu’ils continueraient à réitérer leurs plans de cours pour soutenir au mieux l’apprentissage et la pensée critique des étudiants.
Les panélistes des deux côtés de la classe ont discuté de l’importance pour les utilisateurs d’IA générative d’être responsables du contenu qu’ils produisent et d’éviter les biais d’automatisation – en faisant implicitement confiance à la réponse de la technologie sans réfléchir de manière critique à la raison pour laquelle elle a produit cette réponse et si elle est exacte. Mais comme l’IA générative est construite par des personnes qui prennent des décisions de conception, Thaler a déclaré aux étudiants : « Vous avez le pouvoir de modifier le comportement de ces outils. »
