Compte-rendu : Ce que tout le monde se trompe sur l'IA et l'apprentissage – Explication de Derek Muller
Ce compte-rendu analyse le discours de Derek Muller, créateur de la chaîne YouTube Veritasium, sur le rôle de l'IA dans l'éducation.
L'orateur explore les attentes autour des "révolutions" éducatives induites par la technologie et propose une perspective basée sur les travaux de Daniel Kahneman et la théorie de la charge cognitive.
Thèmes Principaux et Idées Clés :
Les Promesses de Révolution Éducative et leur Échec Historique :
Muller souligne que l'idée de la technologie révolutionnant l'éducation n'est pas nouvelle et qu'elle s'est manifestée à travers divers médias au cours du siècle dernier.
Il cite des exemples comme le cinéma (Thomas Edison, 1922), la radio (années 1930), la télévision (années 1950), les ordinateurs interactifs (années 1980), les vidéodisques (années 1990) et les MOOCs (il y a environ 13 ans).
Chacune de ces technologies a été présentée comme un moyen de transformer radicalement l'éducation, souvent en remplaçant les enseignants et en permettant une économie d'échelle.
Citation Clé : "Clearly the expectation of a revolution is here but the truth is people expecting a revolution in education have been around for at least 100 years." (Clairement, l'attente d'une révolution est là, mais la vérité est que les gens s'attendent à une révolution dans l'éducation depuis au moins 100 ans.)
Il utilise la citation de Thomas Edison sur le cinéma : "the motion picture is destined to revolutionize our educational system and in a few years it will supplant largely if not entirely the use of textbooks". (le cinéma est destiné à révolutionner notre système éducatif et dans quelques années il remplacera en grande partie sinon entièrement l'utilisation des manuels.)
Il note l'ironie de ces prédictions, car les manuels existent toujours et ces technologies n'ont pas radicalement changé la structure fondamentale de l'éducation.
Le Modèle Bicompartimental de la Pensée (Système 1 et Système 2) :
S'appuyant sur les travaux de Daniel Kahneman dans "Thinking, Fast and Slow", Muller introduit les deux systèmes de pensée : le Système 1 (rapide, intuitif, automatique, basé sur la mémoire à long terme) et le Système 2 (lent, effort, délibéré, capable de traiter des informations nouvelles et complexes).
Citation Clé : "in the book he's talking about our two systems of of thought that we've got two things two kinds of processes going on in our brains at one time the fast processes system one and slow processes system two". (dans le livre, il parle de nos deux systèmes de pensée, que nous avons deux choses, deux types de processus en cours dans notre cerveau en même temps, les processus rapides du système un et les processus lents du système deux.)
Le Système 1 est associé à la mémoire à long terme et permet une reconnaissance rapide des motifs et des situations familières. Le Système 2 est limité en capacité de traitement (environ 4 éléments à la fois dans la mémoire de travail) et demande un effort cognitif.
La Charge Cognitive : Muller décrit la charge cognitive comme la quantité d'effort mental investi dans une tâche. Il la divise en trois catégories :
Charge Cognitive Intrinsèque : La difficulté inhérente à la tâche elle-même, liée à la complexité des nouveaux concepts.
Charge Cognitive Extrinsèque : Les distractions et les obstacles qui détournent l'attention et l'effort cognitif (bruit, siège inconfortable, police illisible, accent).
Charge Cognitive Pertinente (Germane Cognitive Load) : L'effort cognitif utilisé pour traiter l'information, l'intégrer à la mémoire à long terme et développer la compréhension en profondeur.
Citation Clé : "this measure is known as cognitive load or another way of thinking of how much mental effort you are investing in something". (cette mesure est connue sous le nom de charge cognitive ou une autre façon de penser à la quantité d'effort mental que vous investissez dans quelque chose.)
L'Importance de la Mémoire à Long Terme et du "Chunking" :
L'expertise dans un domaine est expliquée par le développement d'une vaste structure de mémoire à long terme qui permet le "chunking" - la capacité de regrouper des informations disparates en une seule unité significative.
Cela réduit la charge cognitive sur le Système 2 et permet de gérer des situations complexes.
Citation Clé : "The more we get experience with things the more we practice the more we interact the more we use system 2 to uh work through problems the more we develop this long-term memory and that long-term memory allows us to chunk the things in our world". (Plus nous acquérons de l'expérience avec les choses, plus nous pratiquons, plus nous interagissons, plus nous utilisons le système 2 pour résoudre des problèmes, plus nous développons cette mémoire à long terme, et cette mémoire à long terme nous permet de "chunker" les choses dans notre monde.)
L'exemple des maîtres d'échecs est utilisé : ils ne sont pas meilleurs pour retenir des positions aléatoires de pièces (qui ne peuvent pas être "chunkées"), mais excellent à retenir des configurations de jeu réelles grâce à leur expérience. Cela réfute l'idée d'une compétence générale de "pensée" ou de "résolution de problèmes" transférable à tous les domaines.
Implications pour l'Éducation : En se basant sur ces concepts, Muller propose plusieurs implications pour une éducation efficace :
Éliminer la Charge Cognitive Extrinsèque :
Minimiser les distractions et optimiser l'environnement d'apprentissage.
Limiter la Charge Cognitive Intrinsèque : Présenter de nouveaux concepts par petites étapes ("bite-sized"), en commençant par où se trouvent les étudiants et en introduisant un nombre limité de nouveautés par leçon.
L'utilisation d'exemples travaillés ("worked examples") et un soutien progressif ("fading out") sont des stratégies efficaces.
Encourager la Pratique Effortée Répétée pour Atteindre la Maîtrise : La pratique délibérée utilisant le Système 2 est essentielle pour construire la mémoire à long terme et automatiser les compétences (passer du Système 2 au Système 1). La maîtrise rend l'information accessible sans effort, libérant ainsi le Système 2 pour des tâches plus complexes.
Augmenter la Charge Pertinente (Germane Load) : Engager activement le Système 2. L'exemple du test de réflexion cognitive imprimé en police illisible montre qu'une difficulté modérée peut forcer le Système 2 à s'activer et à trouver la bonne réponse.
Le Rôle de l'IA dans l'Éducation : Potentiels et Préoccupations : Muller voit un rôle positif pour l'IA dans la fourniture de rétroaction rapide et personnalisée, essentielle pour l'apprentissage des compétences.
Citation Clé : "I think the positive role that I see for AI is that it can provide timely feedback and that's essential when you are learning any skill". (Je pense que le rôle positif que je vois pour l'IA est qu'elle peut fournir une rétroaction rapide, ce qui est essentiel lorsque vous apprenez une compétence.)
Cependant, sa plus grande préoccupation est le potentiel de l'IA à réduire la pratique effortée.
Si l'IA peut faire le travail pour les étudiants (écrire des dissertations, résoudre des problèmes), cela pourrait les empêcher de développer les réseaux de mémoire à long terme nécessaires.
Citation Clé : "the thing that I'm really worried about is how AI has this opportunity to reduce effortful practice". (ce qui m'inquiète vraiment, c'est comment l'IA a cette opportunité de réduire la pratique effortée.)
Il s'inquiète de l'impact sur des compétences comme l'écriture ou le dessin si les étudiants s'appuient sur l'IA pour faire le travail à leur place.
Pourquoi les Révolutions Éducatives n'ont pas eu lieu et pourquoi les gens n'apprennent pas toujours :
Muller suggère que l'échec des révolutions technologiques vient du fait qu'elles se concentrent souvent sur la transmission de l'information, qui n'est pas le principal problème de l'éducation.
L'information est déjà largement disponible (dans les livres, en ligne). Le véritable défi est d'amener les étudiants à s'engager activement et de manière répétée avec cette information.
L'éducation est fondamentalement une activité sociale. Les enseignants jouent un rôle crucial en tant que "entraîneurs personnels" qui motivent, responsabilisent, créent une communauté d'apprenants et encouragent la pratique effortée.
Citation Clé : "Education is it's a social activity you know people care about other people... I think that the tech hype comes from a place of believing that the problem of education is not being able to get the information to the student that's not the problem". (L'éducation est une activité sociale, vous savez, les gens se soucient des autres...
Je pense que l'engouement pour la technologie vient de l'idée que le problème de l'éducation n'est pas de pouvoir transmettre l'information à l'étudiant, ce n'est pas le problème.)
La raison pour laquelle certaines personnes ne retiennent pas des informations de base pourrait être liée à la façon dont nos cerveaux sont conçus pour se concentrer sur la survie et l'interaction sociale plutôt que sur les connaissances théoriques, surtout dans un monde rempli de distractions.
Réponses aux Questions de l'Audience :
Utilisation de l'IA pour les réponses :
Si l'IA est fiable, l'utiliser pour obtenir des réponses peut être plus efficace que de chercher longuement dans les livres. Le temps passé à chercher ne garantit pas nécessairement un meilleur apprentissage si l'engagement cognitif n'est pas pertinent.
Politique Éducative : C'est un domaine difficile à rechercher et à influencer. Il y a des preuves en faveur de l'enseignement directé et de la pratique effortée, mais leur mise en œuvre est complexe.
Art et IA : Il est encourageant que certaines personnes créent de l'art pour le plaisir, mais il s'inquiète toujours de la perte potentielle de développement de compétences si l'IA fait le travail à la place de l'individu.
IA et Système 2 : Il est préoccupé par le fait que l'IA puisse encourager l'utilisation excessive du Système 1 au détriment du Système 2, potentiellement réduisant la curiosité et la capacité à s'attaquer à des problèmes complexes.
Scaling de l'Éducation : On ne peut pas "scaler" un entraîneur personnel ou un plombier.
L'éducation de qualité nécessite un nombre suffisant d'enseignants qualifiés. C'est un problème structurel qui nécessite plus de ressources pour l'enseignement et la formation.
Intégration de l'IA : L'IA peut être utilisée comme un outil de "drill and practice" et de feedback rapide. Le danger est quand elle remplace le travail efforté essentiel à l'apprentissage.
Évaluation avec l'IA : L'IA pose un défi majeur pour l'évaluation.
Il suggère de modifier les méthodes d'évaluation, potentiellement en faisant les devoirs sous surveillance ou en intégrant plus de questions d'évaluation fréquentes et actives pendant les leçons.
Il insiste sur le fait que la pratique doit être intégrée au processus d'apprentissage, et si les étudiants ne pratiquent pas via les devoirs, cela se verra dans les examens.
Éducation en Ligne vs en Personne : L'éducation en ligne peut exceller dans l'edutainment et l'excitation, mais elle ne remplace pas nécessairement la pratique effortée guidée par un enseignant dans un cadre social.
L'apprentissage en ligne attire ceux qui sont déjà motivés ("self-select").
Interaction Sociale avec l'IA : La question de savoir si une interaction avec une IA très réaliste pourrait compter comme une interaction sociale est posée, potentiellement répliquant les bénéfices d'un tutorat individuel.
En résumé, le discours de Derek Muller soutient que l'IA, comme les technologies précédentes, ne révolutionnera pas l'éducation dans le sens d'une transformation structurelle fondamentale.
L'apprentissage efficace repose sur la pratique effortée utilisant les ressources limitées du Système 2 pour construire une mémoire à long terme riche et permettre l'automatisation (Système 1).
L'éducation est intrinsèquement sociale, nécessitant des enseignants pour motiver et guider.
Si l'IA peut être un outil précieux pour la rétroaction et la pratique dirigée, son plus grand danger réside dans sa capacité à permettre aux étudiants d'éviter le travail difficile nécessaire à l'apprentissage profond.
Le principal défi pour l'éducation à l'ère de l'IA est de trouver comment obliger les étudiants à s'engager dans cette pratique effortée, même lorsque la technologie peut offrir un raccourci.
