Enseignement programmé et intelligence artificielle (l’ordinateur enseignant)

Cette partie est largement inspirée de l’ouvrage d’Eric Bruillard intitulé Les machines à enseigner, édité en 1997 aux éditions Hermès.

A l’origine des sciences et techniques éducatives, on trouve la cybernétique, théorie scientifique selon laquelle tout processus peut être contrôlé, dirigé, « à l’aide de la circulation rétroactive de l’information médiatisée par la technique » (p. 26). A l’époque du taylorisme triomphant (usines Ford), concevoir l’enseignement comme un art ne correspond d’ailleurs plus à l’idéologie de l’époque. « Trois milliards d’humains, plus de cinq milliards dans vingt ans… Faut-il accepter que le savoir s’affaiblisse au niveau du grand nombre, tandis que la masse des connaissances progresse à un rythme accéléré ? » (Ibidem).

Transposés dans l’enseignement, les principes de la cybernétique vont déboucher sur une pédagogie où les concepts de contrôle et de rétroaction vont jouer un rôle fondamental. De véritables machines à rétroaction (pour ne pas dire machines à programme) vont voir le jour, prémisses de l’enseignement programmé. Dans ces dispositifs, une des notions clefs est celle d’individualisation. Il semble en effet préférable pour les tenants de cette forme d’enseignement, que chaque élève de la classe puisse répondre aux questions au même moment et recevoir une correction immédiate.

A ces trois premiers paradigmes (rétroaction – stimulation de l’élève -, contrôle et individualisation), la psychologie behavioriste (Skinner) va en ajouter un quatrième, celui de la structuration de la matière à enseigner, c’est-à-dire de la fragmentation en unités élémentaires des informations. Les supports sont des livres (manuel programmé ou livre brouillé), les fiches et les machines. A noter que certains programmes intègrent déjà la notion d’adaptabilité (modèles issus de Crowder). Dans ce cas, il ne s’agit plus seulement de donner la réponse à l’élève mais de l’aiguiller vers tel ou tel parcours en fonction de l’état de ses connaissances.

Les limites de l’enseignement programmé sont nombreuses : problèmes d’organisation des contenus (morcellement analytique et défaut de synthèse), limites des théories de l’apprentissage (controverse entre réponse construite et réponse choisie, rôle du feedback en tant que facteur d’apprentissage contesté) et impossibilité de multiplier à l’infini les parcours d’apprentissage. En fait, l’enseignement programmé accorde trop d’importance aux contenus aux dépends de l’élève, de la façon dont il apprend.

Avec l’arrivée de l’ordinateur, les chercheurs s’intéressent plus à la possibilité de diagnostiquer les erreurs des élèves qu’aux questions relatives au découpage des contenus. On voit ainsi apparaître des programmes dits « adaptatifs » « pour lesquels les branchements s’effectuent sur la base d’un historique des réponses de l’étudiants » et les programmes dits « génératifs » qui « utilisent des algorithmes pour générer problèmes et réponses » (Ib., p. 62).

Figure 1 : Exemple tiré d’un programme linéaire (p. 38)

Si la cybernétique a convaincu de l’intérêt de contrôler le processus d’enseignement, dans un souci de participation plus active de l’apprenant, on se tourne désormais vers des solutions de pilotage plus souple. Il apparaît par ailleurs important d’engager l’apprenant dans une véritable activité. Après les sessions cycliques de l’EAO, il devient urgent « de donner aux apprenants les moyens de réaliser des tâches, capables d’observer et d’interpréter leur comportement puis d’intervenir au moment opportun et de manière appropriée sur la base de leur analyse » (Ib., p. 70) Or, pour réaliser de tels tuteurs artificiels pleinement adaptatifs, il faut implanter des connaissances en machine pour les trois composantes qui interagissent dans la formation : le sujet, l’élève et le professeur. L’intelligence artificielle va jouer ici un rôle important.

Les travaux sur la modélisation de l’enseignant vont porter sur les modes de guidage (plus ou moins rigides, plus ou moins souples) et sur le type d’environnement d’apprentissage (question réponse vs. environnements d’apprentissage plus ouverts). Dans les dispositifs d’EIAO qui vont voir le jour, l’initiative n’est plus systématiquement laissée à la machine. L’apprenant peut dans certains cas, grâce aux progrès effectués dans le domaine du langage naturel (on se rendre compte plus tard que l’interaction avec l’ordinateur peut être facilitée par la manipulation de symboles), interroger l’ordinateur. D’autres systèmes d’aide reposent sur le dialogue socratique. Enfin, le modèle question/réponse fait parfois place à des environnements d’apprentissages plus ouverts qui réagissent aux sollicitations des apprenants.

Concernant la modélisation des contenus, celle-ci consiste à concevoir des systèmes qui génèrent automatiquement des énoncés et qui « apprennent ».

Enfin, modéliser l’élève revient à s’interroger sur l’origine des erreurs. Les chercheurs ont en effet pris conscience qu’une réponse fausse n’était pas forcément due à un comportement erratique de l’apprenant mais pouvait correspondre à l’application correcte de procédures incorrectes (fausses règles). On voit comment, très tôt, l’informatique appliquée à l’enseignement se trouve confrontée à des problèmes didactiques élémentaires.

Quelques adresses sur le sujet :

sur l’EAO et l’EIAO

« Quelles tâches dans ou avec les produits multimédias ? », article de François Mangenot sur l’utilisation de cédéroms en FLE, communication au 17ème colloque Triangle (Paris, Goethe Institut, 30/1/98).

descriptions de cédéroms de FLE sur le site de Lille 3.

« Enseignement sur mesure, Aspects historiques », cours d’Eric Bruillard sur l’EAO, les tuteurs, micromondes et hypertextes.

ressources

Listes de logiciels gratuits pour l’écriture sur le site de l’Académie de Créteil.

Voir aussi très bon site de Didier qui propose des activités en relation avec la méthode Bravo (attention : activités à faire en ligne).

Autre site pour débutants en français.

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