Le plus grand danger de l’IA à l’université n’est pas la triche, c’est l’érosion de l’apprentissage lui-même
« Alors qu’étudiants et enseignants s’appuient de plus en plus sur ces outils pour se faire aider, il est légitime de s’interroger sur les formes d’apprentissage qui risquent de se perdre en chemin. »
« Tout manque de transparence dans ces situations risque d’aliéner les personnes concernées et de déplacer l’attention des interactions académiques : au lieu de se concentrer sur l’apprentissage, on se focalise sur les outils ou la technologie qui le médiatisent »
« Mais une autre réponse considère l’université comme bien davantage qu’une simple machine à produire des résultats. Elle reconnaît que la valeur de l’enseignement supérieur réside en partie dans l’écosystème lui-même : le continuum d’opportunités grâce auquel les novices deviennent experts, les structures de mentorat au sein desquelles se forment le jugement et le sens des responsabilités, et une conception pédagogique qui valorise l’effort et la confrontation à la difficulté plutôt que leur élimination au nom de l’efficacité.
Dans cette perspective, l’enjeu n’est pas seulement de savoir si des connaissances et des diplômes sont produits, mais comment ils le sont – et quels types de personnes, de compétences et de communautés se construisent au passage. L’université y apparaît comme un écosystème dont la mission est, ni plus ni moins, de former durablement l’expertise et le discernement humains. »
Cela conforte ma position : l'enjeu est donc d'apprendre à apprendre, former sa réflexion. Ce que l'IA ne donnera pas.

theconversation.com/le-plus-gr

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