[Éducation] Futur proche : big data et intelligence artificielle

Publié le 30/01/2017 à 13:07
adaptive learning

Que faire des big data, ces immenses réservoirs de données numériques collectées, qui deviennent vite encombrantes ? Les utiliser, tout simplement. Pour les universités, il s’agit d’analyser, mesurer et comprendre les parcours des étudiants en ligne, afin d’ajuster les enseignements en prévision de leurs performances. Une technique de plus en plus vogue dans les universités américaines.

 

 

Le big data dans l’e-learning

 

Utiliser les big data pour recueillir, analyser et mesurer en temps réel les performances des étudiants, c’est l’un des avantages offerts par l’e-learning aux formateurs et autres concepteurs de TICE. Et l’intérêt de cette démarche, c’est d’ajuster, améliorer et prévoir les résultats des étudiants, afin d’offrir une formation adaptée en fonction des besoins particuliers, avec les supports technologiques requis. Il s’agit ainsi d’une nouvelle forme d’éducation, connue sous le nom « d’adaptive learning ».

 

Dans les universités américaines, l’analyse des big data est déjà considérée sérieusement depuis plusieurs années, et devrait encore s’accentuer en 2017. Selon Jill Buban, directeur de recherche et d’innovation pour OLC Innovate, l’utilisation des données numérique collectées représente un réel avantage pour l’enseignement supérieur : « Pour les universités, être capable de mesurer comment un étudiant a participé au cours de la semaine peut réellement les aider pour savoir si un étudiant est sur la bonne voie ».

 

 

Machines qui rêvent

 

De manière encore plus approfondie, il y a l’intelligence artificielle et le machine learning.
Le Georgia Institute of Technology, basé à Atlanta, est à la pointe de ces nouveaux modes d’éducation du futur, qui relèvent de moins en moins de la science-fiction. L’objectif ambitieux du machine learning est de reproduire les mécanismes du cerveau humain, pour créer des « réseaux de neurones », des systèmes suffisamment intelligents pour analyser et tirer des conclusions eux-mêmes, et donc comprendre et anticiper les comportements humains.

 

Le Georgia Institute of Technology s’est lancé dans la matérialisation de ces concentrés d’intelligence artificielle, produisant de véritables machines humanisées, dont l’une a été baptisée « Jill Watson ». Jill a été engagé en tant qu’assistant d’un professeur (bien vivant), et testé en conditions réelles d’enseignement, face à des élèves. D’après Richard DeMillo, l’un des directeurs de recherche du Georgia Institute of Technology, après quelques minutes,
« de nombreux étudiants avaient oublié qu’ils parlaient avec un ordinateur » …

 

 

La vogue des big data et de l’intelligence artificielle est toutefois loin d’être synonyme dans l’immédiat de déshumanisation de l’éducation. L’offre et l’attente se portent avant tout sur un mixe de technologie et d’éducation traditionnelle : le blended learning.


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