Selon une étude récente de l’Université de Pennsylvanie, utilisant leIA générative – c’est-à-dire des outils d’intelligence artificielle capables de générer du texte, des images ou des vidéos, comme ChatGPT – sans esprit critique cela améliore immédiatement nos résultats, mais à long terme cela nous nuit car cela limite notre capacité d’apprentissage. La meilleure façon d’utiliser l’IA pour apprendre à l’école ou pour atteindre des objectifs d’études est de la considérer comme un tuteur numériquequi ne nous donne pas directement la réponse au problème mais nous aide à nous poser les questions les plus appropriées pour arriver à la bonne solution. De cette façon, non seulement nous pouvons exploiter les capacités de l’IA pour optimiser notre étude, mais nous acquérons également les compétences et les capacités nécessaires pour évaluer les éventuelles erreurs dans les réponses.
L’IA générative a un impact sur l’apprentissage des étudiants : l’étude
L’étude impliquée 1000 étudiants d’un lycée turc pour comprendre comment l’utilisation de l’intelligence artificielle générative affecte l’apprentissage. Les étudiants ont été répartis en trois groupes :
- Groupe témoin: Ils n’avaient pas accès à l’IA.
- GPT de base: Ils pourraient utiliser un outil avec une version standard de GPT-4 (l’un des modèles derrière ChatGPT), similaire à ChatGPT.
- Tuteur GPT: ils pourraient exploiter une version de GPT-4 conçue spécifiquement pour stimuler l’apprentissage. Cette version a été conçue pour donner votre avis et suggestions aux étudiants sans leur donner directement la réponsemais en les guidant étape par étape dans la résolution du problème.
Lors de cette expérience, les élèves ont d’abord suivi un cours de mathématiques puis ont passé deux tests : un premier essai où les groupes « GPT basic » et « GPT Tutor » pourraient utiliser l’IA et un deuxième essai sans aucun soutien, pour évaluer ce qu’ils avaient réellement appris.
Les résultats de l’étude : si nous utilisons l’IA, nous obtenons de meilleurs résultats mais nous risquons de ne pas apprendre
Comme vous pouvez l’imaginer, les groupes ayant accès à l’IA l’ont compris résultats de manière significative mieux dans le premier test par rapport au groupe qui n’a pas pu l’utiliser (+48% avec GPT Base et +127% avec GPT Tutor). Dans le deuxième essaiCependant, la situation a changé. Lorsqu’aucun groupe ne pouvait plus utiliser l’IA, le groupe témoin a obtenu les mêmes résultats que celui utilisant « GPT Tutor » et de bien meilleurs résultats par rapport au groupe GPT Base (+17% pour le groupe témoin).
Ces résultats nous montrent trois choses importantes. La première est que si nous utilisons l’IA générative pour résoudre des problèmes complexes, nos résultats s’améliorent. La seconde est que, si nous nous limitons à demander des solutions à ChatGPT et à copier les réponses, nous n’apprenons pas et ne développons pas les compétences dont nous avons besoin pour évaluer si les réponses données par l’IA sont réellement correctes. La troisième est que la meilleure façon d’utiliser l’IA générative pour apprendre est de la considérer comme une « tuteur » numérique. cela ne nous donne pas les réponses, mais là poser les bonnes questionspour nous inciter à réfléchir. En fait, les étudiants qui ont utilisé « GPT Tutor » ont non seulement obtenu des résultats nettement meilleurs lorsqu’ils pouvaient l’utiliser, mais ont également démontré qu’ils avaient réellement appris à résoudre des problèmes en obtenant les mêmes résultats que le groupe témoin lors du test sans le soutien de Outils d’IA.
Comment utiliser l’IA pour apprendre et étudier
Pour apprendre avec l’IA, il est donc préférable d’utiliser des outils qui adoptent le Méthode socratiquele même que celui utilisé par le « GPT Tutor » du studio. Cette approche ne donne pas de réponses directes, mais stimule la pensée critique à travers des questions qui aident à parvenir à une compréhension indépendante.
Le modèle qui utilise cette méthode plus que toute autre et qui a été conçu spécifiquement pour l’apprentissage est «EULER». Ce nouvel outil, créé par EURECOM, n’apporte jamais directement de réponses aux utilisateurs, mais il les divertit conversation avec eux plaçant des questions de plus en plus profondes et complexes. Le modèle n’est pas encore parfait et s’écarte parfois du sujet avec des questions, mais c’est un bon début.
Un autre exemple intéressant est CarnetLMpar Google. Nous pouvons télécharger des documents et des sources externes et, via le « Guide d’étude», NotebookLM génère 10 questions pour nous guider dans notre compréhension du texte. On peut aussi générer des dieux faux podcasts (pour l’instant uniquement en anglais) dans lequel deux interlocuteurs discutent des idées présentes dans les documents que nous avons téléchargés, afin que nous puissions apprendre même si nous avons des difficultés à lire. Cela nous permet alors de résumer le texte et mettez en évidence les faits clés, le tout automatiquement.
Une autre façon d’utiliser l’IA générative de manière constructive consiste à demander des commentaires personnalisé sur le travail effectué. Nous pouvons par exemple demander à l’IA d’évaluer un essai, un rapport, un projet et de fournir des commentaires sur la logique, la structure et le vocabulaire. Cela peut être utile pour que les étudiants reçoivent des commentaires personnalisés et fréquents, mais également pour que les travailleurs évaluent si et comment améliorer leurs projets.