La relation client/apprenant
Les apprenants sont aussi des clients. Ceux qui l’oublient risquent fort de s’en rappeler au moment où ils souhaiteront remplacer des formateurs par l’IA.
Aujourd’hui, les formateurs sont, avec les équipes d’encadrement, les seules interactions avec l’apprenant. Face à un ordinateur et en période d’évaluation, l’apprenant se retrouve souvent seul face à sa frustration.
Les formateurs et les équipes d’encadrement offrent donc un soutien émotionnel et motivationnel qui ne peut pas être entièrement reproduit par l’IA.
Contrairement à l’IA, les formateurs peuvent reconnaître et répondre aux signes de détresse émotionnelle et adapter leur soutien en conséquence.
Les interactions entre pairs et les forums de discussion peuvent également aider à réduire le sentiment d’isolement.
Il semble donc crucial de maintenir un équilibre entre le maintien de standards élevés et la compréhension des attentes et besoins des apprenants. Un contrôle bien géré, transparent et justifié peut être bénéfique, mais il doit être accompagné d’une communication efficace et d’une approche centrée sur l’apprenant pour éviter le mécontentement.
Il est donc important de trouver un juste milieu entre le maintien des normes de qualité et la flexibilité nécessaire pour répondre aux besoins individuels des apprenants.
Encourager et intégrer le retour d’information des apprenants dans le processus d’amélioration continue peut atténuer le sentiment de contrôle excessif et augmenter leur satisfaction. Adapter les méthodes d’enseignement et d’évaluation aux besoins et aux styles d’apprentissage des apprenants peut augmenter leur engagement et réduire le mécontentement.
Être transparent sur les attentes, les objectifs du cours, et les méthodes d’évaluation aide à établir une relation de confiance et de respect mutuel. Fournir un soutien constant et encourager la progression plutôt que de se concentrer uniquement sur les résultats peut créer un environnement d’apprentissage plus positif.
L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour corriger des examens présente plusieurs avantages et inconvénients, tout comme la correction par un formateur bienveillant et tolérant. Tentons de faire le tour de la question.
1- Avantages des examens corrigés par l’IA
- Objectivité et consistance : L’IA élimine le risque de partialité et assure une correction uniforme pour tous les étudiants, basée sur des critères prédéfinis.
- Efficacité et rapidité : L’IA peut traiter un grand nombre d’examens en un temps réduit, offrant ainsi des retours rapides aux apprenants.
- Analyse de données avancée : L’IA peut fournir des analyses détaillées des performances des étudiants, identifiant les tendances et les domaines d’amélioration.
- Réduction de la charge de travail des formateurs : L’IA allège le fardeau administratif des formateurs, leur permettant de se concentrer sur d’autres aspects pédagogiques.
2- Inconvénients des examens corrigés par l’IA
- Manque de Nuance dans l’Évaluation : L’IA peut ne pas reconnaître les nuances dans les réponses complexes ou créatives qui sortent des schémas pré-établis.
- Limitation dans la Reconnaissance des Erreurs Nuancées : L’IA peut avoir du mal à identifier et à apprécier les erreurs qui requièrent une compréhension contextuelle ou conceptuelle profonde.
- Manque d’Interaction Humaine : La correction par l’IA ne fournit pas de feedback personnalisé ou de soutien émotionnel que peut offrir un formateur. Le seuil de tolérance et la jauge risquent d’être parfois difficiles à établir.
3- Avantages de la correction par un formateur bienveillant et tolérant
- Approche personnalisée : Un formateur peut fournir des retours individualisés, tenant compte des besoins et du style d’apprentissage de chaque étudiant. Il n’est pas rare d’être amené à rassurer l’apprenant face à une situation de panique ou de grand stress.
- Compréhension contextuelle : Les formateurs sont mieux équipés pour évaluer les réponses qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte ou de la créativité.
- Soutien émotionnel et motivationnel : Un formateur bienveillant peut encourager et motiver les étudiants, en particulier lorsqu’ils rencontrent des difficultés. Cet accompagnement ne pourra que très difficilement être remplacé par l’IA.
4- Inconvénients de la correction par un formateur
- Risque de subjectivité : Même le formateur le plus bienveillant peut avoir des biais inconscients ou être influencé par des facteurs personnels.
- Charge de travail et coût élevés : La correction manuelle est chronophage, coûteuse et peut être épuisante, surtout avec un grand nombre d’étudiants.
- Inconsistance potentielle : Les critères d’évaluation peuvent varier légèrement d’un examen à l’autre, en fonction de la fatigue ou des perceptions du formateur.
L’IA peut aider à personnaliser le contenu en fonction des progrès et des besoins spécifiques de chaque apprenant, mais l’intervention humaine est cruciale pour adapter l’enseignement à des situations plus complexes et personnelles.
L’IA et l’éthique
Aborder les questions éthiques et de confidentialité liées à l’utilisation de l’IA dans l’éducation est aussi un problème dont l’Union Européenne a commencé à se saisir. Par exemple, comment les données des apprenants sont gérées et protégées, et quelles sont les considérations éthiques dans l’utilisation de l’IA pour évaluer les performances des étudiants.
L’évaluation formative versus l’évaluation sommative
L’évaluation formative est un processus continu et intégratif qui se déroule pendant la période d’apprentissage. Elle vise à surveiller les progrès des apprenants et à fournir des retours en temps réel pour faciliter et améliorer l’apprentissage en cours.
Le feedback fournit des retours réguliers qui aident les apprenants à comprendre leurs points forts et leurs faiblesses. Il permet d’ajuster les méthodes d’enseignement et les contenus en fonction des besoins des apprenants. Il encourage les apprenants à réfléchir sur leur propre apprentissage et à développer des stratégies d’auto-amélioration. Il vise à renforcer la compréhension et les compétences, plutôt qu’à évaluer la performance finale.
L’évaluation sommative se produit à la fin d’une unité ou d’un cours d’apprentissage. Son but principal est de mesurer le niveau de compétence ou de connaissances atteint par l’apprenant.
Le feedback se concentre sur le résultat final de l’apprentissage. Il fournit une évaluation globale des connaissances et compétences acquises.
L’évaluation sommative est basée sur des normes et critères établis. Elle est souvent utilisée pour certifier la compétence ou pour attribuer des crédits académiques. Elle fournit un aperçu global du niveau de compréhension et de compétence atteint.
L’évaluation formative et sommative sont complémentaires. La formative aide à guider et à améliorer l’apprentissage en cours, tandis que la sommative évalue l’efficacité globale de l’enseignement et l’apprentissage à la fin d’une période.
Les deux formes d’évaluation influencent les stratégies pédagogiques. L’évaluation formative peut conduire à des ajustements immédiats dans l’enseignement, tandis que la sommative peut informer sur des révisions nécessaires à plus long terme.
L’évaluation formative est essentielle pour un apprentissage efficace et adaptatif. Elle permet une intervention immédiate pour corriger les trajectoires d’apprentissage et renforcer la compréhension, tandis que l’évaluation sommative fournit une mesure de synthèse des acquis à la fin d’un cours ou d’un programme. L’intégration judicieuse de ces deux types d’évaluation peut grandement améliorer l’efficacité et la pertinence des programmes éducatifs.
L’IA peut être particulièrement utile pour fournir des retours formatifs immédiats, mais l’apport humain est essentiel pour guider et conseiller les apprenants de manière plus nuancée.
L’IA peut offrir des retours rapides et objectifs, mais les formateurs apportent une compréhension profonde des besoins individuels et peuvent fournir des conseils plus nuancés.
L’IA peut s’occuper des tâches répétitives et analytiques, libérant ainsi du temps pour les formateurs afin qu’ils puissent se concentrer sur des aspects plus personnalisés de l’enseignement.
Conclusion
Croire que l’IA pourra tout réaliser en lieu et place de l’humain est une utopie (dans l’immédiat en tout cas).
Certains organismes (les plus cupides) sont très certainement tentés de remplacer l’humain par des IA ou des bots pour des raisons purement mercantiles (logique de gestion des coûts, optimisation du business model). Mais cette approche risque de leur coûter très cher.
- A court terme, en produisant par exemple des contenus produits par l’IA mais n’étant pas pilotés par un expert du domaine et un ingénieur pédagogique. Le résultat sera parfois catastrophique et la perte de temps et donc d’argent tout aussi désastreux.
- A moyen terme (si tant est que ces organismes aient une stratégie autre que de gagner un maximum d’argent à très court terme) la stratégie d’une absence d’interaction avec des formateurs et des contenus au rabais auront un impact fort sur la crédibilité et réputation de l’organisme.
L’approche idéale pourrait être un mélange des deux méthodes : utiliser l’IA pour les aspects standardisés de l’évaluation et laisser les formateurs intervenir pour les éléments qui nécessitent un jugement « humain » et une approche personnalisée.
Certains nous rétorquerons que l’IA peut parfois avoir plus d’empathie qu’un être humain. Mais c’est un autre débat.
Jean-Luc RIO, Facilitateur de changement et de talents 