Bibliographie sélective sur le thème : intelligence artificielle et éducation (2023).
Résumé en anglais
Selected bibliography on the theme: artificial intelligence and education (2023).
Résumé en espagnol
Bibliografía seleccionada sobre el tema: inteligencia artificial y educación (2023).
Introduction
Compte tenu du tournant opéré en 2022-2023 avec l’ouverture au grand public des services d’IA génératives, cette bibliographie est une version entièrement refondue et simplifiée d’une première version publiée en décembre 2020. Elle vient en appui de la brochure (DNE-TN2, 2023a).
Ce document, réalisé par la Direction du numérique pour l’Education (ministère de l’éducation nationale et de la Jeunesse), propose un état des lieux (avril 2023) sur les apports de la recherche et les lignes directrices des institutions internationales sur l’intelligence artificielle (IA) et l’éducation : diversité des définitions et des approches, enjeux pour les politiques publiques, enjeux éthiques, domaines d’application, pistes de travail pour former et enseigner, perspectives avec le tournant actuel de l’IA générative et des grands modèles de langage.
Résumé en anglais
This document, produced by the Digital Department for Education (Ministry of National Education and Youth), offers an inventory (April 2023) of the contributions of research and the guidelines of international institutions on the artificial intelligence (AI) and education: diversity of definitions and approaches, issues for public policies, ethical issues, fields of application, avenues for training and teaching, perspectives with the current turn of generative AI and large language models.
Résumé en espagnol
Este documento, producido por el Departamento de Educación Digital (Ministerio de Educación Nacional y Juventud), ofrece un inventario (Abril de 2023) de las contribuciones de la investigación y las directrices de las instituciones internacionales sobre la inteligencia artificial (IA) y la educación: diversidad de definiciones y enfoques, cuestiones para las políticas públicas, cuestiones éticas, campos de aplicación, vías de formación y enseñanza, perspectivas con el giro actual de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje.
Retour sur la journée du 26 janvier 2023 sur le thème “Intelligence Artificielle et Éducation Ouverte” dans le cadre du projet de groupe thématique numérique #IA_EO.
Résumé en anglais
Review of the day of January 26, 2023 on the theme “Artificial Intelligence and Open Education” as part of the digital thematic group project #IA_EO.
Résumé en espagnol
Una mirada retrospectiva a la jornada del 26 de enero de 2023 sobre el tema “Inteligencia Artificial y Educación Abierta” en el marco del proyecto de grupo temático digital #IA_EO.
Les récents développements de l’intelligence artificielle (IA) ont suscité de grandes attentes quant à l’impact futur de l’IA dans l’éducation et l’apprentissage (IAEd). Ces attentes ont souvent été fondées sur une mauvaise compréhension des possibilités techniques actuelles, un manque de connaissances sur l’état de l’IA dans l’éducation et des visions excessivement étroites sur les fonctions de l’éducation dans la société. Dans cet article, nous passons en revue les systèmes d’IA existants dans l’éducation et leurs hypothèses pédagogiques et éducatives. Nous développons une typologie des systèmes d’IAEd et décrivons différentes manières d’utiliser l’IA dans l’éducation et l’apprentissage, en montrant comment celles-ci sont fondées sur différentes interprétations de ce qu’est ou pourrait être l’IA et l’éducation, et en discutant de certains obstacles possibles sur l’autoroute de l’IAEd.
Résumé en anglais
Recent developments in Artificial Intelligence (AI) have generated great expectations for the future impact of AI in education and learning (AIED). Often these expectations have been based on misunderstanding current technical possibilities, lack of knowledge about state-of-the-art AI in education, and exceedingly narrow views on the functions of education in society. In this article, we provide a review of existing AI systems in education and their pedagogic and educational assumptions. We develop a typology of AIED systems and describe different ways of using AI in education and learning, show how these are grounded in different interpretations of what AI and education is or could be, and discuss some potential roadblocks on the AIED highway.
Résumé en espagnol
Los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) han generado grandes expectativas sobre el futuro impacto de la IA en la educación y el aprendizaje (AIED). A menudo, estas expectativas se han basado en la incomprensión de las posibilidades técnicas actuales, el desconocimiento del estado del arte de la IA en la educación y una visión excesivamente estrecha de las funciones de la educación en la sociedad. En este artículo, ofrecemos una revisión de los sistemas de IA existentes en la educación y de sus supuestos pedagógicos y educativos. Desarrollamos una tipología de sistemas de AIED y describimos distintas formas de utilizar la IA en la educación y el aprendizaje, mostramos cómo se basan en distintas interpretaciones de lo que es o podría ser la IA y la educación, y analizamos algunos posibles obstáculos en la autopista de la AIED.
Les systèmes d’IA les plus avancés peuvent avoir un grand nombre de paramètres qui sont ajustés de manière répétée jusqu’à ce que le système fonctionne de façon acceptable et utile. Par exemple, le célèbre modèle de langage GPT-3 d’OpenAI compte 175 milliards de paramètres ajustables (Brown et al., 2020)
Les progrès de l’IA axée sur les données ayant entraîné une augmentation exponentielle des besoins en calcul, il est de plus en plus évident que l’avenir de l’IA ne peut pas vraiment être prédit en extrapolant les développements de la dernière décennie.
Tests et entretien hors-série avec l’agent conversationnel ChatGPT sur le numérique en éducation : potentialités et limites d’une technologie d’intelligence artificielle.
Summary in English
Tests and special interview with the ChatGPT conversational agent on digital education: potential and limitations of an artificial intelligence technology.
Summary in Spanish
Pruebas y entrevista especial con el agente conversacional ChatGPT sobre educación digital: potencial y límites de una tecnología de inteligencia artificial.
Authors: Elie Allouche, Applied Research Project Manager, Digital Innovation and Applied Research Support Office DNE-TN2 and (ChatGPT, 2022)
Other “questioners” and contributors: Axel Jean and Valérie Marcon, Digital Innovation and Applied Research Support Office DNE-TN2 (Directorate of Digital Education, French Ministry of Education and Youth)
The ChatGPT model is able to respond consistently and naturally to a wide range of conversational topics, using fluent natural language and taking into account the context of the conversation. It can also learn new information over time and adapt to different communication styles. In short, ChatGPT is an advanced language model that uses natural language processing technology to simulate human conversation in a convincing way.
(ChatGPT, 2022)
The questions and answers were initially produced in French.
English translation of the texts, references, quotes, questions and answers in French of ChatGPT of the article realized with DeepL (As ChatGPT can also perform automatic translations…)
Tests et entretien hors-série avec l’agent conversationnel ChatGPT sur le numérique en éducation : potentialités et limites d’une technologie d’intelligence artificielle.
Résumé en anglais
Tests and special interview with the ChatGPT conversational agent on digital education: potential and limitations of an artificial intelligence technology.
Résumé en espagnol
Pruebas y entrevista especial con el agente conversacional ChatGPT sobre educación digital: potencial y límites de una tecnología de inteligencia artificial.
Auteurs : Elie Allouche, chef de projet recherche appliquée, bureau du soutien à l’innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2 et (ChatGPT, 2022)
Autres « questionneurs » et contributeurs : Axel Jean et Valérie Marcon, bureau du soutien à l’innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2
[Dernière mise à jour : 13/01/23]
Le modèle ChatGPT est capable de répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation, en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. Il peut également apprendre de nouvelles informations au fil du temps et s’adapter à différents styles de communication. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage avancé qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante.
Présentation de Hugues Labarthe (Délégation Académique au Numérique Educatif, Rectorat de Rennes) sur l’intelligence artificielle en éducation dans le cadre des “Mercredis savants” (novembre 2022).
Résumé en anglais
Presentation by Hugues Labarthe (Academic Delegation for Digital Education, Rectorat de Rennes) on artificial intelligence in education as part of the “Mercredis savants” (November 2022).
