Que ce soit individuellement ou en équipe, dans leurs cours ou dans le cadre de projets de recherche, des professeurs, instructeurs et chercheurs testent systématiquement l’intelligence artificielle (IA) dans l’enseignement et l’apprentissage, enregistrant ce qui a fonctionné et ce qui n’a pas fonctionné, et partageant leurs découvertes avec leurs pairs du monde entier. Vingt exemples de projets de recherche sont accessibles en ligne mettant en exergue l’évaluation des projets IA et les réussites.  

Open University of China a reçu un Prix UNESCO pour son utilisation de l’IA pour autonomiser les apprenants ruraux. « La plate-forme d’apprentissage intelligente permet aux enseignants de créer pour les étudiants des plans d’apprentissage personnalisés, en fonction du profil de chaque apprenant, et d’analyser leurs progrès grâce au Big Data. À l’aide de l’IA, elle oriente les étudiants vers différents parcours d’apprentissage. Elle peut distinguer les intentions des apprenants par une analyse vocale et sémantique. Et elle est capable de leur envoyer des textos pour répondre à leurs questions et les aider dans leurs études. De plus, elle allège la charge de travail des enseignants en réalisant un plus grand nombre de tâches routinières. En effet, les évaluations et la notation automatisée des essais fournissent aux étudiants une évaluation instantanée. Et elles leur indiquent des ressources d’apprentissage pertinentes. »

Le Centre de learning analytics de Finlande a développé ViLLE, une plate-forme d’apprentissage numérique qui comprend du contenu pour l’étude des mathématiques, de la programmation, du finnois et de l’anglais. ViLLE est largement utilisé en Finlande. En effet, une école sur trois l’ayant adopté d’une manière ou d’une autre dans son enseignement. Ce projet primé par l’OCDE a « l’objectif de progresser l’application de technologies d’apprentissage et d’analyses pédagogiques et diversifiées dans toute la Finlande ainsi qu’à l’étranger. »

l’IA peut à la fois être un coach ou un compagnon qui accompagne les élèves ou les étudiants dans l’apprentissage. De plus, l’autre particularité de l’IA est qu’elle est impersonnelle, tout en assurant une position de tuteur. Dès lors, l’apprenant ne dispose donc plus d’un assistant basique, mais d’un véritable partenaire. Il lui apporte tout le soutien nécessaire en prenant en compte les trois rôles de l’IA dans l’éducation défini par Inge Molenaar : détecter, diagnostiquer et agir. En outre, le chapitre 3 du dernier rapport OCDE Inge Molenaar (Université Radboud, Pays-Bas) traite de la personnalisation de l’apprentissage à la pointe de la technologie. Pour elle, l’ « adaptative learning » est une technologie dans l’éducation qui a atteint un domaine mature. Inge Molenaar nous explique que les technologies d’apprentissage existantes mettent fortement l’accent sur le diagnostic des connaissances des élèves et l’ajustement des commentaires ou des problèmes au niveau de la tâche. Quelle tâche ensuite ? Et quelle étape dans une tâche donnée ? Ou au niveau du curriculum, quel sujet ou unité de curriculum à venir ensuite ?Les frontières dans ce domaine constituent des ordinateurs prenant en compte un éventail plus large de caractéristiques de l’apprenant telles que l’autorégulation, la motivation et l’émotion. Enfin, les recherches menées par les équipes nous montrent les effets positifs de l’apprentissage adaptatif pour fournir des parcours d’apprentissage personnalisés aux étudiants.