Nouvelles
Hourra! v’là l’IA au secours des étudiants à risque
Stéphane Baillargeon-
Publié par Le Devoir - 1 avril 2023
L’intelligence artificielle suscite craintes et espoirs. L’automatisation de certaines tâches pourrait faire disparaître 300 millions d’emplois de cols blancs dans les prochaines décennies. Le droit semble un des domaines professionnels qui pourrait être le plus touché. En même temps, de nouvelles capacités analytiques offrent déjà de nouveaux moyens pour s’attaquer à certains problèmes sociaux, comme celui du décrochage scolaire. Bienvenue dans votre futur proche...
Dans la grande classe des plateformes numériques d’apprentissage en ligne, Moodle fait figure d’élève modèle. Environ 80 % des universités et des cégeps du Québec l’utilisent, comme des dizaines de milliers d’autres établissements à travers le monde.
Des centaines de millions de professeurs et d’étudiants s’en servent quotidiennement pour organiser les cours, transmettre des documents, planifier les lectures et les travaux, envoyer des messages personnels ou simplement vérifier la participation aux activités. La pandémie n’a fait qu’accentuer la grande « moodleisation » de la planète éducation. Moodle, c’est le pactole.
Ce texte est publié via notre section Perspectives.
L’Himalaya de données générées par cet outil universel servent maintenant à l’analyse des apprentissages par des enquêtes utilisant l’intelligence artificielle (IA). Il y a deux semaines, à l’Université du Texas à Arlington, des chercheurs en éducation participant à la Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK 23) présentaient leurs travaux en cours dans ce domaine on ne peut plus à la fine pointe.
Le professeur québécois Bruno Poellhuber en était. Il y a dévoilé l’avancement de sa recherche en analyse prédictive pour signaler les retards significatifs dans les apprentissages, voire la détection précoce des étudiants à risque de décrochage.
« On veut essayer de prédire l’abandon scolaire », résume le professeur Poellhuber en parlant de la recherche intitulée Tableaux de bord intelligents et réussite académique (TIR-IA), copilotée par la professeure Lyse Langlois. « La vraie idée derrière ce projet, c’est de repérer les cas qui posent des défis et de faciliter les interventions de correction. »
Le raffinement de l’outil se poursuit pour analyser les données générées sur Moodle par les étudiants de premier cycle de l’Université de Montréal (UdeM), à l’automne 2020. Les capacités de l’IA, notamment les réseaux neuronaux artificiels et les arbres de décisions, permettent d’aller beaucoup plus loin que l’analyse statistique classique. Le modèle en développement filtre les données et leur donne du sens en les analysant.
« On a travaillé sur une méthodologie pour extraire les traces et les formater pour nous permettre de comprendre comment le comportement des étudiants — les items sur lesquels ils cliquent, par exemple — peut nous aider à prédire le décrochage. On a eu un certain succès. Notre modèle est plus performant que le hasard, mais il n’est pas encore au point. Il y a encore beaucoup de travail à faire pour s’en servir comme moyen prédictif. »
