Bonne nouvelle, les membres de votre classe n’ont plus besoin de vous

Si l’on pouvait, il n’y a pas si longtemps, se contenter de transmettre un savoir, la 4^e révolution industrielle, celle propulsée par l’intelligence artificielle, exige maintenant que l’on forme des citoyens et des citoyennes capables de démontrer leur valeur ajoutée. Et cette valeur ajoutée, c’est précisément ce qui distingue l’humain de la machine : fil conducteur de la conférence d’Ann-Louise Davidson.

« Excusez-moi, mais ça sert à quoi d’apprendre cela? »

Nul besoin d’avoir enseigné pour savoir que l’utilité d’apprendre une notion est souvent remise en doute par les membres de la classe. Pourquoi apprendre à calculer un taux d’intérêt si un tableur effectue le travail à notre place?

En 2022, depuis que l’IA est entrée sans avertissement dans nos salles de classe, cette remise en question de l’effort cognitif est devenue impossible à ignorer. Mais est-ce vraiment à la technologie de dicter la forme que doit prendre l’enseignement de demain? Et quand nous écrivons « demain », nous parlons bien de demain… matin.

Pour Ann-Louise, la réponse est simple. C’est l’être humain. Cet être humain expert qui va à la rencontre d’autres êtres humains novices.

Ce qui distingue la personne enseignante d’un agent d’IA qui joue au tuteur, c’est sa capacité à concevoir un espace pédagogique transformateur.

Oui, l’IA est capable de générer des centaines de questions d’entrainement en quelques secondes, de proposer des lectures (que dis-je, de résumer les lectures que nous devrions faire par nous-mêmes), de créer des examens de pratique… et même de répondre à ces questions d’examen à notre place.

En revanche, c’est la personne enseignante experte qui est capable de faire le design de cet espace transformateur, celui qui fera évoluer la personne étudiante novice. Un espace qu’il faut maintenant repenser pour répondre aux exigences d’un écosystème de plus en plus hybride, où cohabitent les compétences humaines et les compétences machines.

La personne enseignante doit donc réfléchir à cet espace d’apprentissage et mettre de l’avant les compétences qui seront utiles pour former les citoyens et citoyennes de demain… tout en gardant bien en tête que ce rôle est lui-même en pleine mutation.

Alors que l’intelligence artificielle générative peut répondre à pratiquement toutes les questions de base, que doit-on faire apprendre aux scientifiques et aux gestionnaires de demain? Quelles compétences disciplinaires et transversales doit-on les amener à développer ? Ces questions sont centrales et occupent les esprits de notre corps enseignant à l’ère de l’IAG.

Notre écosystème est de plus en plus complexe. Les problèmes de demain seront de plus en plus difficiles à résoudre. L’apprentissage se complexifie et doit prendre en considération l’interdisciplinarité pour refléter les vrais défis de notre société. C’est dans ce changement de vision, dans ce cadre plus global et interdisciplinaire, que l’être humain pourra mettre de l’avant les caractéristiques qui lui sont propres.

Jusqu’à tout récemment, le modèle classique d’évaluation fonctionnait à peu près comme ceci :

Mais à l’ère où l’IA génère un livrable sans que la personne étudiante n’ait possiblement pas eu à apprendre quoi que ce soit, ce modèle tient-il encore la route?

Selon Ann-Louise, il faut changer notre manière d’enseigner et d’évaluer pour pousser les personnes apprenantes à raisonner au lieu de produire des artéfacts qui servaient, il n’y a pas si longtemps, à prouver l’atteinte d’une compétence. La tâche demandée doit avoir un impact réel et permette une authentification du processus d’apprentissage.

En effet, l’évaluation en situation authentique est le meilleur moyen de créer cette friction, cette zone légèrement inconfortable qui permet d’internaliser un réel apprentissage. C’est la clé pour permettre aux personnes apprenantes de passer du statut de novice à celui d’expert.

L’IA est présente en salle de classe, elle y est pour rester, et sa place sera de plus en plus grande. Il est utopique de penser qu’un travail de session à faire à la maison sera réalisé sans l’aide d’un outil qui pense à notre place (surtout si l’on refuse de penser par soi-même).

Que faire, alors, en tant que personne enseignante? L’enseignement de l’IA devient inévitable. Mais plus encore, c’est l’enseignement d’une éthique de son utilisation qui s’impose.

Dans ce contexte, lorsque l’utilisation de l’IA est interdite (ou tout simplement impossible à interdire), Ann-Louise propose de mettre de l’avant les 3 piliers de l’autonomie :

C’est maintenant une évidence : la place qu’occupe l’intelligence artificielle oblige les membres du corps enseignant à revoir non seulement ce qu’ils et elles enseignent, mais aussi comment ils le font. Pour Ann-Louise, il est primordial de ne plus se limiter à faire de la curation et de la livraison de contenu, l’IA excelle déjà dans ce domaine. Maintenant, il est impératif d’embrasser pleinement son rôle de « coach d’apprentissage ».

La classe inversée pourrait devenir le nouveau mode d’enseignement, où le temps alloué en classe sert à discuter de problèmes complexes, à résoudre des études de cas, à débattre d’idées, à trouver des solutions, à développer un savoir-être et à établir des liens entre des concepts complexes… bref, à mieux refléter la réalité du monde de la recherche et du travail.

Et pourquoi pas y intégrer l’utilisation de l’IA dans la réalisation de ces tâches? Après tout, c’est ce que nous demanderons aux membres de la classe de faire une fois rendus dans « le vrai monde » du marché du travail.

Puisque ces tâches sont beaucoup plus complexes et difficiles à réaliser, encore faut-il que les évaluations proposées donnent le droit à l’erreur. Permettre à une personne étudiante de dire haut et fort qu’elle s’est trompée, et qu’elle a appris de ses erreurs, représente un changement de paradigme majeur dans le processus de notation où tout est pondéré. C’est en valorisant la prise de risque (dans un environnement d’apprentissage sécurisé) que nous allons permettre à nos novices de se développer à leur plein potentiel.

Lorsqu’elle est questionnée sur l’avenir du marché du travail, la génération qui occupe aujourd’hui les bancs universitaires est reconnue pour être angoissée et pessimiste.

Exagère-t-elle vraiment?
Ou est-elle tout simplement lucide?

Après tout, elle évolue dans un monde bien différent de celui des membres de son corps enseignant, qui sont pour la grande majorité entrés sur le marché du travail avant l’avènement de l’IA. Présentement, certains postes d’entrée disparaissent, des programmes de formation ont disparu et d’autres sont possiblement en voie de l’être.

Nous vivons dans un écosystème en forte et rapide mutation, et la classe ne peut plus se permettre d’être déconnectée de ce qui se passe dans les tours à bureaux du centre-ville… ou dans les bureaux à la maison servant au télétravail.

Le monde de l’éducation doit suivre ses changements pour rester pertinent.

Alors, les membres de notre classe n’ont vraiment plus besoin de nous? Bien sûr que non… mais pas pour les raisons d’hier.

Ils n’ont plus besoin d’une personne qui transmet un savoir que l’IA livre en quelques secondes. Ils ont cependant plus que jamais besoin d’une personne experte qui conçoit un espace pédagogique transformateur, qui questionne, qui coache, qui donne le droit à l’erreur et qui incarne cette valeur ajoutée que la machine ne peut pas reproduire.

À l’ère de l’intelligence artificielle, le véritable diapason de l’enseignement, ce n’est plus la matière. C’est l’humain. Et ça, ce n’est pas une mauvaise nouvelle. Au contraire. Et comme Ann-Louise le dit elle-même en terminant sa conférence :

« Bonne nouvelle, seuls les humains peuvent régler les problèmes humains ».

-Ann-Louise Davidson