Une nouvelle étude du Dartmouth College suggère que l’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner l’éducation en offrant un soutien personnalisé adapté aux besoins de chaque étudiant. Cela pourrait avoir un impact particulièrement important pour les établissements disposant de ressources limitées, où l’accès à un enseignement individualisé est rare.
La recherche, dirigée par le professeur Thomas Thesen et l’étudiant en médecine Soo Hwan Park, s’est concentrée sur NeuroBot TA, un assistant pédagogique en IA conçu spécifiquement pour un cours de neurosciences à la Geisel School of Medicine de Dartmouth. NeuroBot TA utilise une technique appelée génération augmentée par récupération (RAG). Contrairement aux chatbots généraux qui peuvent halluciner (générer des informations plausibles mais incorrectes), NeuroBot TA tire ses réponses exclusivement de sources vérifiées telles que des manuels, des notes de cours et des directives cliniques. Cette approche organisée vise à renforcer la confiance en fondant les réponses sur des informations fiables.
L’étude a suivi les interactions de 190 étudiants en médecine avec NeuroBot TA tout au long du cours. Les résultats ont été encourageants : les étudiants ont massivement fait confiance à la base de connaissances de NeuroBot plutôt qu’aux chatbots classiques facilement disponibles en ligne. Plus d’un quart des personnes interrogées ont souligné la fiabilité, la rapidité et la commodité de NeuroBot, en particulier pour la préparation aux examens. Près de la moitié le considéraient comme une aide précieuse aux études.
Pourquoi c’est important : Les résultats indiquent un changement significatif dans la manière dont l’IA peut être utilisée dans l’éducation.
« Ce travail représente une étape vers une éducation de précision, c’est-à-dire l’adaptation de l’enseignement aux besoins et au contexte spécifiques de chaque apprenant », explique le professeur Thesen.
Il souligne que NeuroBot TA démontre le potentiel de l’IA pour faire évoluer l’apprentissage personnalisé tout en renforçant la confiance des étudiants, en particulier dans les contextes où le tutorat individuel traditionnel est limité.
Des défis demeurent : Bien que prometteuse, l’étude met également en évidence certains obstacles à surmonter. De nombreux étudiants ont principalement utilisé NeuroBot TA pour vérifier les faits plutôt que pour une exploration plus approfondie ou un apprentissage basé sur la discussion. Certains ont exprimé leur frustration face à sa portée limitée, les poussant potentiellement vers des chatbots moins fiables mais plus étendus. L’équipe de recherche reconnaît une préoccupation cruciale : les étudiants manquent souvent de l’expertise nécessaire pour distinguer les hallucinations générées par l’IA des informations précises.
Regard vers l’avenir :
Les futures itérations de NeuroBot TA intégreront des techniques pédagogiques connues pour améliorer la compréhension et la rétention, telles que le questionnement socratique et la pratique de récupération espacée. Ce changement vise à guider les étudiants vers un apprentissage actif plutôt que vers une collecte passive d’informations. Thesen souligne l’importance de favoriser la « conscience métacognitive » chez les étudiants, en comprenant quand l’IA est adaptée à des tâches rapides ou à un apprentissage plus approfondi.
L’étude souligne également le potentiel plus large des outils d’IA comme AI Patient Actor, une autre plateforme développée par le laboratoire du professeur Thesen. Cet outil simule les interactions avec les patients, offrant ainsi aux étudiants en médecine un espace sûr pour mettre en pratique leurs compétences en communication et en diagnostic. Déjà mis en œuvre dans de nombreuses institutions à travers le monde, AI Patient Actor illustre la manière dont la technologie peut remédier aux limitations des ressources et offrir des expériences d’apprentissage pratiques.
Les chercheurs de Dartmouth estiment que ces outils basés sur l’IA représentent une étape importante vers une éducation personnalisée plus accessible et plus efficace, ouvrant la voie à de futures innovations qui comblent le fossé entre les besoins d’apprentissage individuels et les ressources éducatives.
