L’impact de l’IA générative dans l’enseignement supérieur

De Nancy W. Gleason

La façon dont nous évaluons les talents en matière d’apprentissage et de diplômes est perturbée par ChatGPT.

ChatGPT oblige l’enseignement supérieur à se dépoussiérer pour mieux se reconstruire.

Le Dr Nancy Gleason propose quatre domaines clés pour des changements significatifs :

• adapter les calculs de charge de travail obsolètes,
• offrir des horaires flexibles,
• instaurer un apprentissage sans note ; 
• nous socialiser à l’évolution de l’éthique.

Les gouvernements et l’industrie doivent travailler ensemble pour financer ces changements afin de s’assurer que les étudiants ont un accès égal et que l’économie dispose des talents dont elle a besoin. Si l’enseignement supérieur n’apporte pas de changements significatifs, un autre modèle de certification le remplacera.

ChatGPT est une rupture dont l’enseignement supérieur a besoin. Au cas où vous l’auriez manqué, ChatGPT est une plate-forme d’apprentissage en profondeur fonctionnant sur le grand modèle de langage, GPT3.5, qui est exploité par la technologie OpenAI. Il a été rendu public gratuitement le 30 novembre 2022 et, en cinq jours, il comptait plus d’un million d’utilisateurs. Deux mois plus tard, il est rapporté ¹avoir plus de 100 millions d’utilisateurs mensuels. Il utilise un modèle de traitement du langage naturel (NLP) qui génère des réponses basées sur une conversation avec l’utilisateur. Il est itératif et apprend de la conversation pour affiner les réponses. Il peut écrire n’importe quel langage structuré – poèmes, présentations PowerPoint, recettes, essais, coder et traduire dans toutes les langues. Il peut résumer des textes, produire un plan et modifier votre écriture. La sophistication et la nature convaincante du texte qu’il peut générer signalent une transition de phase dans les capacités de l’intelligence artificielle (IA). Nous sommes dans un nouveau monde maintenant.

Un point clé ici est que ce n’est que le début. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a tweeté le 11 décembre qu’il s’agissait d’un « aperçu des progrès ». Il l’a rendu public pour nous socialiser et former le modèle. Les futures itérations seront monétisées à coup sûr, et il existe déjà une option de 20 $ par mois qui promet une facilité d’accès à des vitesses élevées pendant les heures de pointe. Des produits, des services et même de nouveaux emplois proviendront des applications inévitables de cette plate-forme. Nous sommes dans les premiers temps. Toute discussion sur ce qu’il ne peut pas faire est hors de propos. C’est vrai qu’il ne sait pas bien faire les maths. Il ne peut pas comprendre la logique. Et cela peut inventer des récits qui ne sont pas vrais. Mais le fait est que le modèle existe maintenant et qu’il s’améliore avec le temps. Les versions ultérieures du modèle nous rapprocheront beaucoup de l’intelligence artificielle générale ou de la singularité.

Certaines organisations et certains secteurs de l’économie doivent agir plus rapidement que d’autres pour déterminer dans quelle mesure l’IA générative est appropriée pour s’intégrer dans les pratiques et les systèmes commerciaux. L’enseignement supérieur est au premier plan. Les étudiants titulaires d’un diplôme universitaire en vérifiant qu’ils connaissent certaines matières et possèdent diverses compétences. Leur réputation repose en grande partie sur la façon dont leurs diplômés sont considérés sur le lieu de travail.

Mais ChatGPT peut produire une grande partie de ce que nous demandons aux étudiants de premier cycle de générer afin d’évaluer leurs capacités. Il peut correspondre à la qualité de la liste des faits, des procédures détaillées et de la préparation des présentations. Il n’y a pas de contre-mesures fiables pour attraper le texte généré par ChatGPT. C’est ici que réside la perturbation. L’enseignement supérieur ne peut plus vérifier les compétences et les capacités d’un étudiant donné avec les formats existants d’évaluations asynchrones tels que les devoirs et les examens à faire à la maison. Les conversations sur l’intégrité académique et l’éthique de la production de votre propre travail sont un sujet brûlant pour les étudiants, les professeurs et le personnel. On trouvera quelques contre-mesures pédagogiques (comme les oraux), mais le GPT3 gagnera en sophistication, avec de nouvelles itérations. Les processus cognitifs humains, les connaissances stratégiques et l’intelligence émotionnelle sont tout maintenant.

En attendant, les étudiants veulent encore apprendre. Et les employeurs recherchent des talents humains capables de penser de manière critique par eux-mêmes. Sans une réputation universitaire de qualité fiable et des diplômes moyens correspondants, l’industrie est susceptible de recruter de jeunes talents sans avoir besoin de diplômes universitaires. La question est la suivante : l’enseignement supérieur peut-il changer assez rapidement pour éviter d’être licencié ?

L’enseignement supérieur a besoin d’être repensé depuis des années. Les structures de tarification, les politiques de travail équitable et une bureaucratie écrasante continuent de mettre la pression sur la qualité, l’accès et l’équité dans l’académie. Le contenu est souvent dissocié de l’apprenant, le mode de prestation est devenu de moins en moins engageant à mesure que la taille des classes augmente, les évaluations échouent souvent à mesurer l’apprentissage et les installations ne sont pas propices à l’apprentissage dans de nombreux établissements. Les institutions d’élite et célèbres ne sont pas le sujet de cette conversation car elles peuvent toutes les deux se débrouiller seules et, sur la seule base de leur réputation, elles peuvent se permettre d’être lentes à changer. Cependant, la quatrième révolution industrielle (4RI) et l’automatisation de nombreuses tâches cognitives exigent un autre type d’éducation, car la façon de penser sur le lieu de travail évolue. Le contenu de l’éducation à lui seul ne peut subvenir aux besoins d’une personne car les connaissances ont une durée de vie plus courte – dans certains domaines, elles ne sont pertinentes que pour quelques années. Savoir apprendre est essentiel. Vous devez apprendre des façons de penser pour vous épanouir à l’âge adulte. ChatGPT rend l’évaluation de l’apprentissage à grande échelle plus difficile car les méthodes que nous déployons actuellement ne sont plus robustes contre les fautes académiques, ni pertinentes pour le nouveau monde des humains et de la technologie.

L’enseignement supérieur n’a pas changé malgré la perturbation massive du COVID-19. Après avoir formé des millions d’enseignants à déplacer leurs cours en ligne et à les dispenser via zoom, et modifié des milliards d’évaluations, la plupart des établissements ont remis en place toutes les anciennes façons de faire. C’est un gaspillage choquant. Cela ne veut pas dire que tout a bien fonctionné, mais la plupart des collèges et universités n’ont pas mis en œuvre les leçons tirées de la COVID-19.

Maintenant, ChatGPT offre une perturbation de taille similaire à celle de COVID-19, menaçant la continuité des activités de manière imprévue. L’IA générative – qui comprend un vaste paysage de plates-formes – modifie notre façon de produire et les compétences dont nous avons besoin pour générer et évaluer la véracité des résultats de nombreux types différents. L’ampleur et le rythme de ce changement signifient que les fondamentaux doivent changer au-delà de la façon dont nous enseignons et évaluons les étudiants. Il existe quatre façons pour l’enseignement supérieur de se dépouiller et de mieux reconstruire à la suite de cette perturbation actuelle.

Calculs de charge de travail adaptatifs

Premièrement, ChatGPT peut modifier la charge de travail associée aux résultats d’apprentissage. Cela signifie que nous pouvons apprendre plus vite maintenant. Les établissements d’enseignement supérieur décernent des diplômes en fonction des heures de crédit complétées, non pas selon les conventions d’une discipline donnée, mais selon les conventions de la hauteur et de la rigueur du diplôme obtenu. Le nombre de crédits qu’un étudiant doit compléter est déterminé par le gouvernement. En Europe, il s’agit du système européen de transfert et d’accumulation de crédits (ECTS), dans lequel la reconnaissance des qualifications est basée sur les heures de contact. Le système américain basé sur le crédit mesure les unités Carnegie et est utilisé dans des pays du monde entier. Ce système désuet a été développé en 1906 et il est utilisé pour déterminer le temps approprié qu’un étudiant doit étudier. Les organismes d’accréditation opérationnalisent, surveillent et déterminent l’assurance qualité. ChatGPT signifie probablement que nous n’avons pas besoin de 120 heures de crédit d’enseignement dans toutes les disciplines au niveau du premier cycle. Les gens obtiennent désormais des informations plus rapidement et la pertinence réduite des connaissances signifie que le temps peut être mieux consacré à l’apprentissage sur le tas.

C’est là que le gouvernement entre en jeu. L’enseignement supérieur ne peut pas changer tant que les gouvernements ne modifient pas leurs règles d’accréditation. Une partie de la raison pour laquelle les établissements d’enseignement supérieur n’ont pas pu adopter les améliorations souhaitées dans la salle de classe post-COVID-19-vaccin est qu’ils n’y sont pas autorisés. Les organismes d’agrément devront probablement repenser la façon dont la charge de travail des étudiants est calculée et raccourcir le temps nécessaire pour obtenir un baccalauréat de premier cycle pour certaines disciplines.

Horaires flexibles

Deuxièmement, les horaires doivent s’adapter à la manière dont les élèves interagissent avec la technologie. L’établissement des horaires est un processus complexe qui prend en compte la disponibilité des professeurs et des étudiants, la taille des inscriptions par classe, les types de salles de classe et la disponibilité des ressources pour optimiser l’utilisation efficace du campus et garantir que les étudiants peuvent obtenir leur diplôme dans le nombre d’années alloué. Décaler les horaires des blocs de temps sera très difficile à faire, mais quelque chose doit céder. Quelles disciplines peuvent être apprises en moins de temps grâce aux plateformes d’IA génératives ? Quelles classes ont besoin de plus d’heures de contact ? Nous avons besoin d’un meilleur système pour traiter les différences entre les disciplines plutôt que de programmer tous les cours pour la même durée, car l’IA générative a un impact différent sur les disciplines. Cela peut signifier que pour certaines disciplines, l’enseignement en ligne pendant 30 minutes quatre fois par semaine est un meilleur mode de prestation que de rester assis dans une salle de classe pendant une heure et demie deux fois par semaine. Et cela signifie que les heures de contact pendant les périodes d’examen doivent être repensées pour permettre des choses comme les examens oraux en sciences sociales et humaines. Mais là encore, il s’agit d’un problème d’accréditation que les établissements d’enseignement supérieur ne peuvent résoudre seuls. L’emploi du temps est actuellement lié à la charge de travail et non aux résultats d’apprentissage. L’IA générative signifie que cela doit changer pour que l’enseignement supérieur reste pertinent. Mais là encore, il s’agit d’un problème d’accréditation que les établissements d’enseignement supérieur ne peuvent résoudre seuls. L’emploi du temps est actuellement lié à la charge de travail et non aux résultats d’apprentissage. L’IA générative signifie que cela doit changer pour que l’enseignement supérieur reste pertinent. Mais là encore, il s’agit d’un problème d’accréditation que les établissements d’enseignement supérieur ne peuvent résoudre seuls. L’emploi du temps est actuellement lié à la charge de travail et non aux résultats d’apprentissage. L’IA générative signifie que cela doit changer pour que l’enseignement supérieur reste pertinent.

Apprentissage sans note

Troisièmement, la notation et les notes telles que nous les connaissons doivent être progressivement supprimées. L’apprentissage sans note est pratiqué dans le monde entier pour encourager la prise de risques intellectuels – le plus souvent sous la forme de relevés de notes couverts pour les étudiants de première année. Evergreen State College ² aux États-Unis est un collège accrédité de quatre ans sans système de notation en place. Et la très réputée Brown University n’a pas d’examens finaux. Un mouvement massif de « déclassement ³» occupe les salons de discussion et les bibliothèques d’enseignants universitaires engagés dans la pédagogie dans le monde entier. Essentiellement, le déclassement minimise l’utilisation de points et de poids sur les devoirs, et fournit plutôt des commentaires et se concentre sur la croissance et l’apprentissage des élèves. Cela coûte beaucoup de temps par étudiant, ce que de nombreux établissements d’enseignement supérieur n’ont pas, mais cela fait partie du changement structurel imposé par l’IA générative. La mise en œuvre d’un tel changement à grande échelle signifie que le leadership administratif, le gouvernement et l’industrie doivent travailler ensemble pour allouer des ressources – à la fois financières et temporelles – pour former les professeurs à de nouvelles méthodes d’enseignement.

Éthique changeante

Quatrièmement, ChatGPT modifie l’éthique autour de l’intégrité académique. Cela change ce que signifie tricher. L’avenir pour ceux d’entre nous connectés à Internet est l’humain plus l’IA. À l’avenir, et dans un avenir proche, il y a très peu de tâches que les professionnels qui travaillent avec des ordinateurs feront sans consulter une machine intelligente. Mais les universités et les collèges doivent légitimement vérifier l’apprentissage des étudiants. Et la façon dont les élèves réalisent leur apprentissage doit être faite de manière équitable. Nous avons besoin de nouvelles façons de développer et de vérifier les connaissances qui intègrent des outils d’IA générative. Les structures, la disposition et les attentes des évaluations et des tests doivent changer. Et nous devons nous socialiser aux idées générées par l’IA. John Dewey, un philosophe de l’éducation influent du début du XXe siècle, a soutenu que l’éducation est le renouvellement de la vie par transmission. L’éducation est, il a soutenu, la continuité sociale de la vie. Il est temps de nous préparer, nous et nos sociétés, à un monde dans lequel cette continuité est co-développée par des idées non humaines, modifiant notre compréhension de la propriété des idées.

L’autre défi éthique est l’accès à ce modèle. Malgré sa puissance et la décision de certains pays et conseils scolaires locaux d’interdire son accès, les riches y auront un meilleur accès que ceux qui ont moins de ressources économiques. Il n’y a pas d’équité en éducation sans un accès égal à cet outil. Et vous pouvez être certain qu’il sera monétisé avec des frais d’abonnement élevés pour les établissements d’enseignement ; ceux que seules les universités et les collèges bien dotés peuvent se permettre. Ce n’est pas éthique. La puissance de cette technologie signifie que chaque étudiant inscrit doit y avoir un accès égal et équitable. Sans oublier qu’il s’agit d’un outil fabuleux pour les étudiants neurodivers, les locuteurs non natifs de la langue d’enseignement et ceux qui luttent contre l’alphabétisation.

Nous avons besoin d’un plan

Tout cela pour dire qu’il nous faut un plan, pas des plâtres. Un logiciel de triche est un plâtre – digne de notre attention à très court terme seulement. Si nous avons besoin de savoir ce qui est généré par l’homme et ce qui est généré par l’IA, les gouvernements doivent réglementer l’industrie pour qu’il en soit ainsi. Nous ne pouvons pas nous attendre à ce que les professeurs en décident seuls. Ce n’est pas seulement irréaliste, mais c’est immoral compte tenu de la certitude de l’échec.

L’éducation est un processus, pas une collection de faits. Cela a toujours été le cas, mais les défis de l’accès à une éducation de qualité à grande échelle signifient que de nombreuses écoles ne fournissent que des faits. Cette approche est maintenant rendue obsolète, car elle est entièrement automatisée. Nous avons besoin que les dirigeants fassent des propositions audacieuses. Et nous avons besoin que l’industrie aide à financer les changements nécessaires, sinon il n’y aura pas de talents disponibles pour faire fonctionner l’économie.

Il y a beaucoup de crises dans le monde aujourd’hui. Il est difficile d’attirer l’attention de qui que ce soit au-delà du cycle de l’actualité. ChatGPT a notre attention pour le moment. Mais la prochaine guerre, la prochaine catastrophe écologique ou la prochaine percée technologique pourraient le faire disparaître des gros titres. Malgré cela, il ne s’en va pas. L’éducation est perturbée et le statu quo n’est pas une option. Agir pour un changement systémique est une décision forcée. Si l’enseignement supérieur et les organismes gouvernementaux qui les réglementent n’apportent pas de changements significatifs, un modèle alternatif de certification les remplacera.

A propos de l’auteur

Nancy W. Gleason , Phd est directrice du Hilary Ballon Center for Teaching and Learning à NYU Abu Dhabi. Ses recherches portent sur l’impact de la quatrième révolution industrielle sur l’enseignement supérieur, la perturbation de l’emploi et le perfectionnement des adultes. Elle est rédactrice en chef de Higher Education in the Era of the Fourth Industrial Revolution (Springer, 2018).

Les références

1. https://finance.yahoo.com/news/chatgpt-on-track-to-surpass-100-million-users-faster-than-tiktok-or-instagram-ubs-214423357.html
2. https://www.evergreen.edu/
3. https://learninginnovation.duke.edu/blog/2022/09/what-is-ungrading/