L'intelligence artificielle (IA) générative transforme rapidement l'éducation, en particulier dans les lycées et les universités. Face à cela : comment garantir que l'apprentissage reste significatif dans ce nouveau contexte ? Comment s'assurer que l'IA est utilisée pour renforcer la créativité, la pensée critique et le développement de compétences, au lieu de les remplacer ?
Au-delà des limites floues qui placent de nombreux étudiants entre le "plagiat" et le confort de "ChatGPT le fait pour moi", l'utilisation de l'IA chez les étudiants peut engendrer la tentation d'éviter la pensée critique et l'effort intellectuel : en obtenant des réponses rapides, les étudiants peuvent devenir dépendants de la technologie, réduisant leur capacité à analyser, synthétiser ou résoudre des problèmes de manière autonome. Cela peut également favoriser la superficialité dans l'apprentissage, où les résultats immédiats sont prioritaires par rapport à une compréhension approfondie. Ces tentations affaiblissent la capacité à appliquer les connaissances dans des contextes plus complexes, affectant leur développement à long terme.
En Amérique latine, cette situation présente des défis particuliers, car les disparités technologiques et socioéconomiques aggravent l'inégalité d'accès à une éducation de qualité. De plus, la pénurie de talents correctement formés pour répondre aux exigences du marché du travail est un défi récurrent. Ce contexte met en évidence l'urgence de repenser les approches pédagogiques pour mieux préparer les étudiants, non seulement à s'adapter à la technologie, mais à exceller dans un monde globalisé.
Cette réalité impacte également de nombreux enseignants qui, parfois, ne disposent pas de la formation adéquate pour intégrer ces outils dans leur pratique pédagogique. Cela augmente le risque d'une adoption superficielle ou inappropriée de l'IA, poussant les étudiants à dépendre de la technologie sans développer les compétences essentielles requises par le monde du travail actuel.
Dans ce scénario, les enseignants doivent être conscients que l'IA, aussi puissante soit-elle, n'est qu'un outil et ne peut remplacer la valeur apportée par la créativité, la capacité d'analyse et le jugement critique, des aspects qui doivent être renforcés pour que les étudiants soient mieux préparés à faire face aux défis à venir.
Nous ne pouvons pas interdire l'utilisation de l'intelligence artificielle, surtout si c'est un outil utilisé dans le milieu professionnel et qui peut générer un différentiel de productivité pour les individus. Au contraire, nous devons apprendre à l'utiliser et à évaluer les élèves en sachant qu'ils l'utilisent.
Pour assurer un apprentissage significatif dans ce contexte, certaines propositions peuvent être considérées :
1. Redéfinir les évaluations vers des projets authentiques et collaboratifs : Les évaluations traditionnelles basées sur la mémorisation ou la résolution de problèmes prédéfinis ont perdu – dans de nombreux cas – de leur pertinence dans un monde où l'IA peut générer des réponses rapidement. Dans certains cas, la mémorisation est partie du processus, mais ce n'est pas toujours le cas (surtout dans les dernières années de formation, où les jeunes sont formés pour leur insertion professionnelle). Dans ces cas, les enseignants doivent encourager des projets collaboratifs centrés sur la résolution de problèmes réels de l'environnement. Par exemple, les étudiants peuvent travailler sur des propositions pour améliorer l'infrastructure de leur communauté ou sur des solutions à des problématiques locales, utilisant l'IA comme outil d'analyse, mais appliquant leurs propres compétences pour générer des solutions viables et créatives.
2. Formulation de questions à forte valeur : Un aspect clé de l'utilisation de l'IA est la formulation des bonnes questions. Les enseignants doivent apprendre aux étudiants à développer des "prompts" intelligents, qui ne se limitent pas à obtenir des réponses génériques, mais qui leur permettent d'explorer le savoir à un niveau plus profond. Au lieu de demander simplement à l'IA de résoudre une tâche, les étudiants peuvent formuler des questions qui nécessitent une réflexion critique ou une comparaison de différentes perspectives.
3. Promouvoir la création de contenu original à partir de l'IA : Bien que l'IA puisse générer du contenu rapidement, les enseignants peuvent défier leurs étudiants à créer des produits originaux à partir de cette information : ils peuvent leur demander de rédiger des analyses critiques, de formuler des hypothèses ou de développer des approches innovantes basées sur les données fournies par l'IA, favorisant ainsi la pensée créative et la valeur ajoutée. Cette approche est essentielle pour promouvoir la capacité entrepreneuriale et la pensée hors des sentiers battus.
4. Intégrer des compétences socio-émotionnelles : dans une région où de nombreux étudiants sont confrontés à des défis personnels et sociaux, il est crucial que l'éducation se concentre également sur le développement de compétences socio-émotionnelles telles que l'empathie, la résilience et la capacité à travailler en équipe. Ces compétences sont clés pour que les étudiants latino-américains puissent s'adapter à un environnement de travail de plus en plus globalisé. En intégrant l'IA, les enseignants doivent encourager des débats éthiques sur son utilisation, guider les étudiants dans la gestion de leurs émotions face à la frustration et leur enseigner à collaborer de manière efficace sur des projets complexes.
5. Former les étudiants à l'utilisation stratégique de l'IA : L'éducation doit se concentrer sur l'enseignement aux étudiants comment utiliser l'IA de manière stratégique et éthique. Au lieu de considérer l'IA comme une source de réponses faciles (parfois, avec des réponses plausibles mais erronées), les étudiants doivent apprendre à l'utiliser comme un outil pour la recherche, la création d'idées et la résolution de problèmes. La clé est que la valeur ne réside pas dans l'information générée par l'IA, mais dans la capacité de l'étudiant à interpréter, analyser et transformer cette information en quelque chose d'utile et d'original.
6. Former les enseignants comme mentors et facilitateurs : Le rôle de l'enseignant à l'ère de l'IA change radicalement. Il ne s'agit plus d'être le transmetteur de connaissances, mais d'être un mentor qui guide le développement intégral de l'étudiant. En Amérique latine, où de nombreux enseignants fonctionnent encore selon un modèle traditionnel, il est essentiel qu'ils deviennent des facilitateurs de l'apprentissage autonome. Cela implique de promouvoir la curiosité, la pensée critique et l'apprentissage par l'expérience. Les enseignants doivent apprendre aux étudiants non seulement comment utiliser la technologie, mais aussi comment réfléchir à leur propre pensée et comment l'appliquer de manière efficace.
7. Promouvoir l'éthique de l'utilisation de l'IA : l'intelligence artificielle devient de plus en plus accessible pour différentes applications, il est donc important que les étudiants comprennent les implications éthiques de son utilisation. Les enseignants doivent encourager un débat ouvert sur l'impact de l'IA sur la société, le marché du travail et la vie privée. Les étudiants doivent comprendre que la technologie, bien qu'elle soit puissante, ne doit pas être utilisée de manière irresponsable ou pour éviter l'effort intellectuel. Cette approche éthique sera clé pour préparer des citoyens qui ne seront pas seulement compétents dans son utilisation, mais aussi responsables.
Pour mettre en œuvre ces stratégies de manière efficace, un changement structurel dans le système éducatif latino-américain est fondamental, où les programmes éducatifs doivent s'adapter pour intégrer à la fois les compétences numériques et socio-émotionnelles, et les enseignants doivent recevoir une formation continue pour faire face aux défis technologiques.
Il est impératif que les enseignants reçoivent une formation constante non seulement sur l'utilisation des outils technologiques, mais également sur des méthodologies pédagogiques qui favorisent l'apprentissage actif, collaboratif et basé sur des projets. Cela leur permettra de guider les étudiants de manière efficace dans l'utilisation de l'IA et d'autres technologies émergentes.
Les programmes éducatifs doivent être alignés avec les besoins de l'environnement et être suffisamment flexibles pour s'adapter aux changements technologiques. En Amérique latine, un curriculum rigide et décontextualisé limite la capacité des étudiants à relever les défis d'un monde du travail en constante évolution. Il est crucial que les compétences liées à l'utilisation de l'IA, la pensée critique et la résolution de problèmes soient intégrées de manière organique dans les programmes d'études.
Les programmes de mentorat entre enseignants et étudiants peuvent être un outil précieux pour guider l'utilisation éthique et responsable de l'IA. Grâce à cela, les enseignants peuvent apprendre aux étudiants à réfléchir sur l'impact de la technologie sur leur vie et comment ils peuvent l'utiliser pour générer un changement positif dans leurs communautés.
Pour toutes ces raisons, l'intégration de l'IA dans l'éducation ne doit pas être vue comme une menace, mais comme une opportunité de repenser l'approche pédagogique dans la région. Les enseignants ont le défi de transformer leur rôle en mentors et facilitateurs, promovant un apprentissage qui va au-delà de l'usage technologique et se concentre sur le développement de compétences cognitives et socio-émotionnelles. La technologie est à la portée de tous, mais la créativité, l'analyse critique et la capacité de générer une valeur ajoutée restent la clé pour préparer les étudiants à un futur où la technologie est un outil, mais pas une fin en soi, et où l'apprentissage est et sera tout au long de la vie.
* Diego Pasjalidis Ingénieur spécialiste en stratégies, innovation et transformation. Auteur, chroniqueur et enseignant. Directeur de l'enseignement supérieur chez Ticmas