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Appel à soumissions
Colloque scientifique Ludov’IA CH 2024
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« Bienvenue à l’ère de l’(in)intelligence artificielle à l’école ? »
L’explosion médiatique de l’intelligence artificielle (IA) et plus précisément des intelligences artificielles génératives (IAG), telles que ChatGPT, Dall·E, Midjourney, SwissGPT, Ernie Bot ou encore Google Bard, avec leur entrée fracassante dans les usages du grand public notamment, ont eu pour effet de générer, dans les débats récents, une profonde remise en question, tant au niveau des apprentissages en particulier que de l’éducation en général, suggérant même de possibles bouleversements concernant notre façon de penser (Romero et al. 2023). En conséquence, la définition et le rôle de ces technologies à l’école suscite des interrogations.
A l’instar du livre, de la télévision ou de l’Internet, l’IA fait émerger de nombreux questionnements, souvent teintés d’émotions, de la peur à l’espoir, et touchant l’ensemble du système éducatif : « Que doivent aujourd’hui apprendre les élèves ? », « Pourquoi enseigner lorsque les réponses, mêmes complexes, sont à portée de clic ? », « Les intelligences artificielles remplaceront-elles les enseignant·e·s demain ? », « Doit-on introduire un usage des IAG en classe ? » …. .
Au-delà des craintes et des fantasmes, il s’agit d’interroger l’intégration de l’IA et notamment ses usages dans l’éducation. Cela concerne en effet tant les enseignant·e·s, invité·e·s à considérer cette technologie « comme un outil pédagogique ou comme un objet d’apprentissage » (Romero et al., 2023, p.94) que leurs élèves qui se trouvent aujourd’hui munis d’un nouvel outil pour apprendre, ou mieux apprendre (Alexandre et al., 2023), et répondre ainsi aux contraintes de l’évaluation scolaire actuelle.
Par ailleurs, les questions éthiques relatives aux usages de ces outils sont prégnantes au regard des multiples enjeux sociétaux qu’ils soulèvent, entre collecte des données, respect de la vie privée, mais aussi exploitation de ces informations à d’autres fins ou encore manque de diversité des équipes de conception qui amènent à des biais de conception algorithmique et à de potentielles reproductions d’inégalités sociales, culturelles et scolaires (Collin et Marceau, 2021). A cet égard le défi est particulièrement grand car le potentiel, notamment en termes de « personnalisation » pourrait être extrêmement présent, mais reste en permanence à la limite du « contrôle » et pourrait basculer aisément d’un côté ou de l’autre (Boissière et Bruillard, 2021). Par ailleurs, cela pose par essence une autre question : « Comment peut-on encore faire société s’il y a trop de différenciation ? ».
Aujourd’hui, alors que la communauté scientifique s’intéresse de plus en plus à l’utilisation de l’intelligence artificielle à des fins éducatives (Chen et al, 2022), certaines exploitations en classe se mettent en place à l’instar du traitement du langage naturel pour les langues (Miras, 2019), les robots pour l’enseignement de l’IA ou encore l’exploration des données à des fins de prédiction des performances des élèves (Baker, 2022). Ainsi, des systèmes d’évaluation automatique aux applications utilisées pour apprendre les langues en ligne, l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante au sein du domaine de l’éducation.
Enfin, ces outils posent la question de la créativité et de sa reconnaissance. Une intelligence artificielle générative est-elle créative ? Génère-t-elle, ou soutient-elle la créativité ? Et doit-on parler de créativité ou de créativité assistée (Ariani et al., 2023) ? Ils posent aussi la problématique de la collaboration, voire du partenariat existant, ou non, entre les humains et les machines, dans la perspective d’une attention particulière à la « préservation de l’agentivité humaine » (Romero et al., 2023, p.83). Ceci soulevant alors la problématique du droit d’auteur, et de la nécessité ou non de citer ses sources, lorsque l’on utilise une IAG.
Dans le cadre du colloque scientifique Ludov’IA CH 2024, nous nous intéresserons à ces différentes dimensions, en adressant ces questionnements principaux aux différents acteurs de la sphère éducative (élèves, étudiant·e·s, enseignant·e·s, formateur·trice·s et chercheur·euse·s) :
- Quels sont les usages de l’IA en éducation ?
- Comment construire son enseignement avec l’IA ?
- Quels profils d’enseignant·e·s vont se saisir de ces outils pour créer leurs cours ? Et pourquoi ?
- Quelle perception de l’intelligence artificielle générative pour les professionnels de l’éducation (enseignants, éducateurs, etc.)?
- Quel regard porté par les élèves sur cette technologie et son potentiel, tant pour performer, que pour apprendre?
- Avoir recours à l’IA, est-ce collaborer avec elle ?
- Quelle société pour demain à l’heure de l’intelligence artificielle?
- Qu’apprendre à l’école aujourd’hui, à l’ère des intelligences artificielles génératives?
- Comment utiliser l’IA dans sa pratique de chercheur, dans son processus d’écriture, de questionnement ?
- Quelle place pour l’innovation, la création, et les techniques éducatives à l’ère de l’IA ?
- Quel fonctionnement économique derrière ces outils et comment peuvent-ils évoluer de manière pérenne, sans reposer sur l’exploitation de données collectées ?
- Quelle(s) alternative(s) pour limiter toute forme de souveraineté liée à l’IA ?
Une grande place sera octroyée à l’éthique du numérique et aux enjeux sociétaux dans le cadre du domaine de l’éducation et notamment en lien avec l’exploitation des données collectées auprès des élèves, au détournement, au contrôle permanent et aux biais du numérique.
Il est également possible de soumettre des contributions qui s’inscrivent dans la thématique générale du colloque sur les sujets suivants :
– Enseignement de l’informatique
– Enseignement de la pensée informatique
– Intégration du numérique en classe
– Le numérique et différenciation pédagogique
– Littératie numérique
– Éducation aux médias et à l’information
– Réseaux Sociaux
– Prévention et formation aux risques liés au numérique
– Datafication et learning analytics
– Créativité et leadership
– Apprentissage par le jeu et ludicisation
– Usages du numérique et intégration des élèves à besoins particuliers
– Stratégies et politiques institutionnelles
– Référentiels de compétences et curriculums
– Diffusion, durabilité des ressources et des pratiques scolaires
– Formation des enseignant
– Ecoles déconnectées
Les propositions de contribution prendront la forme d’un synopsis de 4 pages maximum (page de titre et bibliographie y compris) respectant le modèle téléchargeable ici. Le synopsis sera anonymisé (les noms et références des auteurs seront remplacés par une suite de xxxx).
Les propositions de contribution seront évaluées en double aveugle par un comité scientifique international au regard de leur pertinence par rapport à la thématique du colloque, leur caractère original, leur lisibilité et leur rigueur scientifique d’un point de vue théorique, méthodologique et argumentatif.
Les soumissions retenues feront l’objet d’une communication orale de 30 mn (20 mn de présentation + 10 mn de questions).
Elles seront publiées, à l’issue du colloque, sous forme d’actes disponibles au téléchargement. Les communications qui ne respecteront pas le format exigé seront rejetées.
Calendrier :
Délai pour soumettre une proposition : ̶1̶e̶r̶ ̶d̶é̶c̶e̶m̶b̶r̶e̶ ̶2̶0̶2̶3̶
Délai de soumission reporté au 8 janvier 2024
Contacts :
Julien Bugmann et Catherine Bonnat
julien.bugmann@hepl.ch – catherine.bonnat@hepl.ch
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Bibliographie
Alexandre, F., Comte, M. H., Lagarrigue, A., & Viéville, T. (2023). L’IA pour mieux apprendre et appréhender L’IA. pp.96, 2023. hal-04037828
Ariani, F., Caetano, M., Gimeno, J. E., & Magrin-Chagnolleau, I. (2023). Créativité assistée par ordinateur: composer la musique d’un film en utilisant uniquement sa courbe de luminosité extraite automatiquement. Art et sciences, 7(1), 12-21.
Baker, R. S. (2022). 2 L’intelligence artificielle dans l’éducation: Rassemblons les pièces du puzzle. Perspectives de l’OCDE sur l’éducation numérique 2021 Repousser les frontières avec l’IA, la blockchain et les robots: Repousser les frontières avec l’IA, la blockchain et les robots, 47.
Boissière, J. et Bruillard, É. (2021). L’école digitale. Une éducation à construire et à vivre. Paris : Armand Colin, 368 p., ISBN : 978-2-200-62307-4
Chen, X., Zou, D., Xie, H., Cheng, G., & Liu, C. (2022). Two Decades of Artificial Intelligence in Education: Contributors, Collaborations, Research Topics, Challenges, and Future Directions. Educational Technology & Society, 25 (1), 28-47.
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
Miras, G., Lefevre, M., Arbach, N., Rapilly, L., & Dumarski, T. (2019, June). Apports d’un outil d’intelligence artificielle à l’enseignement-apprentissage des langues. In EIAH’2019: Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain.
Romero, M., Heiser, L., & Lepage, A. (2023). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle: acculturation, intégration et usages créatifs de l’IA en éducation: livre blanc. Ministère de l’éducation nationale et de la jeunesse, Direction du numérique pour l’éducation.
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