Une machine à enseigner pourrait-elle faciliter l'apprentissage ?

Que se passerait-il si une fusion entre l'informatique et la psychologie pouvait nous aider à en savoir plus sur la façon dont nous apprenons ? 
Une machine à enseigner pourrait-elle faciliter l'apprentissage ?
Gema Sánchez Cuevas

Relu et approuvé par Psychologue Gema Sánchez Cuevas.

Dernière mise à jour : 27 décembre, 2022

Serait-il possible de créer une machine capable de planifier des leçons idéales pour chaque élève? Il semblerait que ce but devienne de plus en plus réel grâce à la création d’une machine à enseigner.

Nous avons tous eu, en grande majorité, des expériences au cours desquelles nous avons lutté pour apprendre de nouvelles choses. Cependant, nous avons aussi vécu des moments où nous avons appris sans presque avoir besoin de faire des efforts. L’apprentissage humain est un processus complexe.

Si une machine pouvait nous aider à apprendre sans effort, en adaptant par ailleurs ce processus à nos caractéristiques, nous serions peut-être beaucoup plus efficaces. Et productifs. Grâce à une équipe de chercheurs de l’Université de Wisconsin-Madison, ce rêve est de plus en plus à portée de main.

Différents professeurs des départements de sciences de l’informatique et de psychologie éducative collaborent avec l’informaticien Xiaojin Zhu dans son projet “la machine à enseigner”. L’objectif est d’ouvrir de nouveaux chemins dans le domaine de l’apprentissage.

“Mon espoir est que la machine à enseigner ait un impact sur le monde éducatif”, dit Zhu. “Elle donnera des leçons optimales et personnalisées à des étudiants humains et réels.”

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un sous-domaine bien établi de l’informatique, dans lequel les experts développent des outils mathématiques pour aider les équipes à apprendre des données et à détecter des modèles. L’élève de la machine est comme un étudiant.

L’objectif de la machine à enseigner est de développer des modèles qui seront utiles dans le futur. Quand de grands ensembles de données souvent difficiles à gérer devront être traités.

machine à enseigner

La machine à enseigner utilise des mathématiques sophistiquées pour permettre aux chercheurs de modeler des étudiants humains réels. Et de créer les meilleures leçons possibles. Pour les leur transmettre. Par exemple, la machine pourrait identifier le plus petit nombre d’exercices nécessaires à un étudiant. En particulier pour qu’il comprenne un concept.

S’il est vrai que ce travail en est encore à ses premières étapes, il a un immense potentiel dans le champ de l’éducation. Les applications de cette machine pourraient concerner l’individualisation des processus d’enseignement ou d’évaluation à l’aide d’élèves avec des problèmes. Ou des difficultés d’apprentissage.

La machine à enseigner: union entre l’informatique et la psychologie

Timothy T. Rogers est professeur de psychologie cognitive à l’Université de Wisconsin-Madison. Ainsi que l’un des collaborateurs de Zhu. Il explique comment l’informatique et la psychologie s’unissent dans le projet de la machine à enseigner.

Roger affirme que pour que l’approche de l’enseignement de cette machine soit viable, il faut un bon modèle de comportement de l’élève. En d’autres termes, il est nécessaire de comprendre comment celui-ci change. En fonction de l’influence des différents types d’apprentissage. Ou expériences pratiques. Par ailleurs, le modèle doit être informatisé et capable de faire des prédictions quantitatives sur le comportement de l’élève.

“En dernier ressort, nous espérons que le travail puisse être utilisé pour aider les professeurs à développer des plans. Et des programmes d’étude. Autant de supports qui pourront favoriser l’apprentissage dans une large variété de domaines”, explique Rogers. Il cite les mathématiques, la science et la lecture comme exemples de champs d’application.

Il insiste aussi sur l’importance de l’effort pour utiliser les modèles cognitifs d’apprentissage qui pourraient avoir une influence sur les problèmes du monde réel. Ceux-ci poussent les chercheurs à réaliser de nouvelles avancées importantes au niveau de la compréhension des processus d’apprentissage en général.

Cependant, Zhu explique que cette idée est très difficile à appliquer dans le monde réel. Même si elle est simple d’un point de vue conceptuel. Il s’agit en effet d’un projet de grande envergure.

La relation entre informatique et psychologie

La psychologie et l’informatique sont des disciplines scientifiques. Elles cherchent à identifier les caractéristiques particulières du traitement de l’information. L’une se concentre sur l’être humain. Et l’autre sur la construction d’un outil capable d’imiter le fonctionnement du cerveau. A savoir l’ordinateur.

machine à enseigner

La première se distingue par ses différents domaines ou sujets d’étude. La psychologie cognitive est ce qui se rapproche de plus de l’informatique. Il s’agit du point de vue qui cherche à connaître les processus à partir desquels nous acquérons des connaissances sur le monde, prenons conscience de l’environnement et des résultats que nous obtenons.

La psychologie cognitive se concentre aussi sur la compréhension du fonctionnement et de la nature des systèmes intelligents, qu’ils soient humains ou artificiels. C’est pour cette raison que l’on propose une analogie entre l’esprit et l’ordinateur. Cependant, la similitude entre les deux est assez évidente. Les chercheurs qui s’intéressent à ce sujet et à tout ce qui concerne l’intelligence artificielle essayent d’appliquer les idées, croyances et hypothèses sur le fonctionnement de l’esprit à l’ordinateur. Tout comme les psychologues de cette branche, ils utilisent le modèle de l’ordinateur pour réaliser leurs hypothèses. Et leurs interprétations théoriques.

Comme nous le voyons, informatique et psychologie sont intimement liées. Elles ont toutes deux pour but de connaître plus profondément les rouages du fonctionnement de l’esprit humain. Cette relation peut nous apporter beaucoup, que ce soit au niveau des progrès technologiques ou des avancées personnelles et sociales.

 


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