IA et EDUCATION

Présentation

Ce que c’est, ce que ce n’est pas (présentation d'Elie Allouche)

  1. L’IA n’est pas magique
  2. Les algorithmes n’ont pas toujours raison
  3. Les données que nous utilisons pour former les algorithmes sont importantes
  4. L’IA s’accompagne de problèmes éthiques tels que les préjugés
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GTnum

https://edunumrech.hypotheses.org/8741

 

https://www.peren.gouv.fr/rapports/2023-04-06_Eclairage%20sur_CHATGPT_FR.pdf

https://www.ludomag.com/2023/03/20/intelligence-artificielle-comment-preparer-les-collegiens-et-les-lyceens-a-son-usage/

https://fr.unesco.org/themes/tic-education/intelligence-artificielle

Apprendre avec l’IA (p. ex. En utilisant des outils d’IA dans les salles de classe)

Apprendre sur l’IA (ses technologies et ses techniques) 

Se préparer pour l’IA (p. ex. permettre à tous les citoyens de mieux comprendre l’impact potentiel de l’IA sur la vie humaine).

Points de vigilance

  1. Hallucination de l’IA : une IA peut également « halluciner », c’est-à-dire inventer des réponses vraisemblables mais fausses.  
  2. Anthropomorphisme
  3. Travail hors la classe - possibilité d’utilisation d’une IA conversationnelle pour générer les travaux demandés.

https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d81a0d54-5348-11ed-92ed-01aa75ed71a1/language-fr

Exploitations disciplinaires de l’IA ?

MATHÉMATIQUES

  • Bilan National des TraAM 2022 - Les mathématiques, moteur de 'IA

Axes abordés:

  1. Définir une IA

  2. Comprendre le fonctionnement d'une IA

  3. Utiliser une IA

  4. Programmer une IA

https://eduscol.education.fr/document/43267/download

Pistes de réflexion

  1. Utilisation d’une IA conversationnelle pour générer des quiz
  2. Nécessité de former les élèves à l’EMI (évaluer l’information)
  3. Réfléchir sur les travaux demandés aux élèves hors la classe
  4. Enjeux éthiques de l’IA conversationnelle