Résumé

Résumé en français

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.