De retour du CES de Las Vegas, nous avons pu avoir un aperçu des nouvelles technologies et innovations de demain…
En effet, nous constatons une augmentation importante de l’utilisation des nouvelles technologies dans le domaine de l’Éducation. Dès 2010, la naissance du mot «Edtech» (contraction entre éducation et technologie) apparaît. Parmi ces avancées, l’Intelligence Artificielle – IA – se fait une place pour améliorer et pour personnaliser les apprentissages. Tout cela dans le but de soulager les enseignants et l’administration face à des tâches chronophages ou encore pour évaluer les apprenants…
Une tendance bien présente comme peut en témoigner la publication d’au moins 160 000 nouveaux articles scientifiques chaque année depuis 2018*. Néanmoins quel est le futur de l’utilisation de l’IA dans l’Éducation ?
L’IA intégrée dans les caméras/webcams permet de détecter les émotions des étudiants pendant le cours. D’après une étude scientifique polonaise**, le tracking présent dans les caméras analyse les émotions des apprenants via les mouvements des muscles du visage et de la tension de la peau. Cela permettrait à terme de construire un processus d’apprentissage engageant et personnalisé selon le profil des étudiants. Particulièrement en y associant d’autres capteurs comme celui de la concentration. De plus, la récolte de ces informations se fait très facilement par le biais d’un simple ordinateur.
Image crédit: Capture d’écran de l’enquête mentionnée en note **
En effet, avoir un outil d’analyse automatisée des émotions et de la concentration améliorerait la qualité de travail des enseignants. Ainsi, ils restent plus concentrés sur la continuité du cours ou des cas pratiques qu’ils présentent.
Effectivement, nous voyons de nouveaux outils d’analyse des émotions apparaître utilisant l’IA. Comme celui de Microsoft – Microsoft Emotion Recognition API – dans lequel les expressions faciales des étudiants sont digitalisées et analysées. Grâce à ces outils, de nouvelles études voient le jour. D’après une étude Turque***, il ressort par exemple que ce sont pendant les 4, 36 et 46 premières minutes que l’on retrouve de forts changements d’humeur pendant le cours.
Image crédit: Microsoft
À chaque avancée technologique, de nouvelles questions se posent. Particulièrement d’un point de vue éthique, cet article nous a éclairé sur ce sujet.
Dans le domaine de l’IA de nombreuses données sont récoltées, de nouvelles problématiques surviennent alors. Par rapport au consentement, à la confidentialité, au stockage de celles-ci et au respect de la vie privée. De plus, la façon dont ces données sont analysées amène à réfléchir et à décider d’un processus clair et universel. Tout cela pour éviter des hypothèses biaisées, des problèmes de transparence ou encore l’apophénie statistique (c’est-à-dire la découverte de tendances là où il n’y a pas de tendances causales significatives).
Dans le domaine de l’Éducation, l’utilisation de l’IA reste floue. Il y a encore trop peu d’études montrant ce qu’attendent les apprenants et les enseignants par rapport à l’IA par rapport à l’analyse plus approfondie des émotions. Des questions restent encore sans réponses clairement définies sur :
L’apprentissage : Quel objectifs attendrait l’IA ?
Le choix de la pédagogie : Quelles approches pédagogiques choisir ?
Le rôle de la technologie pour les enseignants : Quelle part d’autonomie prendrait l’IA sur le travail des enseignants ?
L’accès à l’éducation : Pour qui et comment l’IA pourrait élargir l’accès à l’éducation ?
Un sujet très intéressant à suivre de près !
En définitive, ces nouvelles technologies permettent d’obtenir des analyses vidéos optimisées. Comme nous venons de le voir avec la détection des émotions. D’autres possibilités s’offrent pour les établissements aujourd’hui, afin de connaître le taux de remplissage des salles de cours, le taux de participation des apprenants ou encore le nombre d’heures effectuées par les professeurs.
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* Données récoltées sur Google Scholar pour chaque année de 2018 à 2021 avec les mots clés “AI” et « Education ».
** “Webcam as a means of information about emotional attempt of students in the process of distant learning” par Magdalena Błażek, Artur Janowski, Maria Kaźmierczak, Marek Przyborski et Jakub Szulwic.
*** “Automatic recognition of student emotions from facial expressions during a lecture” par Güray Tonguç et Betul Ozaydin Ozkara – Avril 2020.
