Abstracts
Résumé
Depuis novembre 2022, les acteurs de l’éducation s’émeuvent de l’apparition de services informatiques qui permettent de générer des textes, des images ou des sons en une simple requête. Ces programmes désignés sous le nom d’intelligences artificielles génératives font l’objet d’une forte médiatisation. En évaluation, de nouveaux enjeux apparaissent : 1) Sait-on déterminer les compétences à évaluer chez les élèves, utilisateurs potentiels de ces technologies ? 2) Sait-on faire la différence entre production humaine et machinique ? 3) Peut-on évaluer, sur le fond, des productions qui pratiquent l’illusion de la forme ? 4) Comment évaluer la dimension authentique d’une production d’élève ? 5) Sait-on évaluer les potentialités éducatives de ces technologies ? Relever ces cinq enjeux suppose une sensibilisation des enseignants et des formateurs à la pratique d’une évaluation éthique et formative apte à tirer parti de ces technologies pour préparer les élèves à des technologies qui seront bientôt banales à l’école.
Mots-clés :
- éthique,
- évaluation formative,
- illusion,
- intelligences artificielles génératives
Abstract
Since November 2022, educators have been concerned about the emergence of computer services that generate texts, images, or sounds based on a simple textual request. These computer applications, referred to as Generative Artificial Intelligence (GAI), have been heavily publicized. In the area of evaluation, new challenges arise: 1) Can we determine the skills to assess in students, who are potential users of GAI ? 2) Can we differentiate between human and machine production ? 3) Can we evaluate, in substance, productions that use the form as an illusion generator ? 4) How can we realize an authentic evaluation of a student’s production ? 5) Do we know how to evaluate the educational potential of these technologies ? To address these five challenges, it is necessary to raise teachers and trainers’ awareness to the practice of ethical and formative assessment capable of harnessing these technologies to prepare students for technologies that will soon become commonplace in schools.
Keywords:
- ethics,
- formative evaluation,
- generative artificial intelligence,
- illusion
Resumo
Desde novembro de 2022, os atores da educação estão preocupados com o surgimento de serviços de informática que permitem gerar textos, imagens ou sons com uma simples solicitação. Estes programas, conhecidos como inteligências artificiais generativas, têm recebido grande atenção mediática. Na avaliação, surgem novos desafios: 1) É possível determinar as competências a serem avaliadas nos alunos, utilizadores potenciais dessas tecnologias ? 2) É possível distinguir entre produções humanas e maquinais ? 3) É possível avaliar, no fundo, produções que praticam a ilusão da forma ? 4) Como avaliar a dimensão autêntica de uma produção de um aluno ? 5) É possível avaliar as potencialidades educativas destas tecnologias ? Enfrentar estes cinco desafios exige uma sensibilização dos professores e formadores para a prática de uma avaliação ética e formativa, capaz de tirar proveito destas tecnologias para preparar os alunos para tecnologias que em breve serão comuns nas escolas.
Palavras chaves:
- avaliação formativa,
- ética,
- ilusão,
- inteligências artificiais generativas
Appendices
Liste de références
- Agostini, M. & Abernot, Y. (2011). Penser l’évaluation comme une pratique « humanisante ». Penser l’éducation, 29, 5-16. http://cirnef.normandie-univ.fr/wp-content/uploads/2020/02/Penser-Education_n29_v2.pdf
- Alexandre, F., Becker, J., Comte M.-H., Lagarrigue, A., Libau, R., Romero, M. & Viéville, T. (2021) Why, What and How to Help Each Citizen to Understand Artificial Intelligence ? KI - Künstliche Intelligenz, 35, 191-199. https://doi.org/10.1007/s13218-021-00725-7
- Assunção, G., Patrão, B., Castelo-Branco, M. & Menezes, P (2022). An Overview of Emotion in Artificial Intelligence. Transactions On Artificial Intelligence, 3(6). http://dx.doi.org/10.1109/TAI.2022.3159614
- Cardon, D., Cointet, J. & Mazières, A. (2018). La revanche des neurones. L’invention des machines inductives et la controverse de l’intelligence artificielle. Réseaux, (211), 173-220. https://doi.org/10.3917/res.211.0173
- Collin, S. & Marceau, E. (2021). L’intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice. Formation et profession, 29(2), 1-4. https://doi.org/10.18162/fp.2021.a230
- Deng, X. & Yu, Z. A. (2023). A Meta-Analysis and Systematic Review of the Effect of Chatbot technology Use in Sustainable Education. Sustainability, 15(4). https://doi.org/10.3390/su15042940
- Dugan, L., Ippolito, D., Kirubarajan, A., Shi, S. & Callison-Burch, C. (2023). Real or fake text ? Investigating human ability to detect boundaries between human-written and machine-generated text. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 37(11), 12763-12771. https://doi.org/10.1609/aaai.v37i11.26501
- Gaudreau, H. & Lemieux, M. M. (2020). L’intelligence artificielle en éducation : un aperçu des possibilités et des enjeux. Document préparatoire sur l’état et les besoins de l’éducation (2018-2020). Conseil Supérieur de l’Éducation du Québec (2020). Études et recherches, novembre 2020. https://www.cse.gouv.qc.ca/wp-content/uploads/2020/11/50-2113-ER-intelligence-artificielle-en-education.pdf
- Grinbaum, A. (2023). Parole de machines. Dialoguer avec une IA. humenSciences.
- Gérin-Lajoie, S., Hébert, M.-H. & Papi, C. (2021). L’efficacité des pratiques évaluatives. De la recherche aux applications pratiques de formation à distance. Dans F. Lafleur, J.-M. Nolla & G. Samson (dir.), L’évaluation des apprentissages en FAD : Enjeux, modalités et opportunités de formation en enseignement supérieur (p. 115-148). Presses de l’Université du Québec.
- Hadji, C. (1987). Pour une éthique de l’agir évaluationnel. Mesure et évaluation en éducation, 20(2), 7-26. https://www.erudit.org/fr/revues/mee/1997-v20-n2-mee07190/1091380ar/
- Hadji, C. (2012). Faut-il avoir peur de l’évaluation ? De Boeck.
- Holmes, W. & Porayska-Pomsta, K. (dir.). (2023). The ethics of AI in education. Practices, challenges, and debates. Routledge.
- Holmes, W. & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education Research Development and Policy, 4(57), 542-570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533
- Hornberger, M., Bewersdorff, A. & Nerdel, C. (2023). What do university students know about Artificial Intelligence ? Development and validation of an AI literacy test. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100165
- Hwang, G.-J. & Chen, N.-S. (2023). Editorial Position Paper: Exploring the Potential of Generative Artificial Intelligence in Education: Applications, Challenges, and Future Research Directions. Educational Technology & Society, 26(2). https://doi.org/10.30191/ETS.202304_26(2).0014
- Julia, L. (2019). L’intelligence artificielle n’existe pas . First.
- Kambouchner, D., Meirieu, P. & Stiegler, B. (2012). L’école, le numérique et la société qui vient. Fayard.
- Krutka, D. G., Smits, R. M. & Willhelm, T. A. (2021). Don’t Be Evil: Should We Use Google in Schools ? TechTrends 65, 421–431. https://doi.org/10.1007/s11528-021-00599-4
- Ladage, C. & Chevallard, Y. (2011). Enquêter avec l’internet : études pour une didactique de l’enquête. Éducation et didactique, 5(2), 85-116. https://doi.org/10.4000/educationdidactique.1266
- Le Cam, S. & Maupomé, F. (2023). IA génératives de contenus : pour une obligation de transparence des bases de données . Le Droit en, Débat édition du 11 Mai 2023. Dalloz-Actualités. https://www.dalloz-actualite.fr/node/ia-generatives-de-contenus-pour-une-obligation-de-transparence-des-bases-de-donnees
- Lin, Z., Liao, X., Cui, J. & Wang, X. (2024). Malla: Demystifying Real-world Large Language Model Integrated Malicious Services. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.03315
- Meirieu, P. (2023). Le danger de ChatGPT n’est pas dans la fraude qu’il permet mais dans le rapport aux connaissances qu’il promeut. Tribune dans le Journal Le Monde du 27/03/2023. https://www.lemonde.fr/idees/article/2023/03/27/philippe-meirieu-pedagogue-le-danger-de-chatgpt-n-est-pas-dans-la-fraude-qu-il-permet-mais-dans-le-rapport-aux-connaissances-qu-il-promeut_6167089_3232.html
- Morissette, J. (2010). Un panorama de la recherche sur l’évaluation formative des apprentissages. Mesure et évaluation en éducation, 33(3), 1-27. https://doi.org/10.7202/1024889ar
- Nguyen, A., Ngan Ngo, H., Hong, Y, Dang, B. & Nguyen, B. T. (2022). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w
- Nigam, A., Pasricha, R., Tarishi, S. & Prathamesch, C. (2022). A Systematic Review on AI-based Proctoring Systems: Past, Present and Future. Education and Information Technologies, 26, 6421-6445. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10597-x
- Nolla, J.-M. (2021). La lutte contre le plagiat étudiant dans l’évaluation : une réflexion éthique pour soutenir les enseignants en formation à distance. Dans F. Lafleur, J.-M. Nolla & G. Samson (dir.), L’évaluation des apprentissages en FAD : Enjeux, modalités et opportunités de formation en enseignement supérieur (p. 57-73). Presses de l’Université du Québec.
- Opara, E., Adalikwu Mfon-Ette, T. & Tolorunleke C. A., (2023). ChatGPT for Teaching, Learning and Research: Prospects and Challenges. Global Academic Journal of Humanities and Social Sciences, 5(2), 33-40. http://dx.doi.org/10.36348/gajhss.2023.v05i02.001
- Polyportis, A. & Pahos, N. (2024). Understanding students’ adoption of the ChatGPT chatbot in higher education: the role of anthropomorphism, trust, design novelty and institutional policy. Behaviour & Information Technology. https://doi.org/10.1080/0144929X.2024.2317364
- Quinio, B. & Bidan, M. (2023). ChatGPT : Un robot conversationnel peut-il enseigner ? Management & data science, 7(1). https://doi.org/10.36863/mds.a.22060
- Ramponi, M. (2022). How ChatGPT actually works ? AssemblyAI. https://www.assemblyai.com/blog/how-chatgpt-actually-works/
- Rudolph, J., Tan, S. & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessment in higher education ? Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1). https://doi.org:1037074/4/jalt.2023.6.1.9
- Shinde, P. P. & Shah, S. (2018). A Review of Machine Learning and Deep Learning Applications. 2018 Fourth International Conference on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA), 1-6. https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2018.8697857
- Unesco (2019). Beijing consensus on artificial intelligence and education. International Conference on Artificial Intelligence and Education, Planning Education in the AI Era: Lead the Leap, Beijing, 2019. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303
- Wang, J., Hu, X., Hou, W., Chen, H., Zheng, R., Wang, Y. & Xie, X. (2023). On the robustness of ChatGpt: An adversarial and out-of-distribution perspective. arXiv:2302.12095. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12095
- Xia, Q., Chiu, T., Chai, C. S. & Xie, K. (2023). The mediating effects of needs satisfaction on the relationships between prior knowledge and self-regulated learning through artificial intelligence chatbot. British Journal of Education Technology, 1-20. https://doi.org/10.1111/bjet.13305
- Yildrim, I. & Paul, L. A. (2023). From task structures to world models: What do LLMs know ? arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.04276
- Zhai, X. (2022). ChatGPT User Experience: Implications for Education. SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4312418