Les machines à enseigner. Du livre à l'IA...

Ancien normalien (ENS Saint-Cloud), Éric Bruillard a dirigé le laboratoire STEF à l’ENS Cachan et a coordonné la série de Mooc eFAN. Professeur émérite en science de l'éducation à l’université Paris Cité, il a dirigé le laboratoire EDA (Éducation, discours, apprentissages) et préside l’IARTEM, association internationale consacrée aux recherches sur les ressources éducatives. Il a notamment publié : Bruillard É. (dir.), Apprendre avec les énigmes, C&F éditions (2023) ; Boissiere j. & Bruillard É., L’école digitale. Une éducation à construire et à vivre, Paris, Armand Colin (2021) et Mochizuki Y. & Bruillard É., Rethinking pedagogy: exploring the potential of digital technology in achieving quality education, UNESCO MGIEP (2019). 

En résumé

La notion de machine à enseigner que ce soit sous la forme de teaching machines ou de teaching aids, est incarnée depuis très longtemps par une grande diversité de dispositifs techniques. La période de l’enseignement programmé a été particulièrement prolifique (Skinner, Crowder…). Ce qui était jugé essentiel n’était pas la machine elle-même mais le programme. L’informatique a considérablement étendu la capacité des machines à enseigner et dès les années 1970, l’utilisation de l’intelligence artificielle a conduit à revendiquer une plus grande autonomie de ces machines. Toutefois, les recherches sur les tuteurs intelligents n’ont pas donné les résultats escomptés. Les apports effectifs pour le scolaire et le parascolaire sont restés marginaux. Le renouveau de l’intelligence artificielle fait miroiter des apports beaucoup plus importants. Toutefois, quelques interrogations centrales peuvent être soulevées. Quelle vision de l’apprentissage sous-jacente, un simple changement de comportement ? Quelle place pour l’enseignement collectif ? Quelles contraintes et quelles limitations autour des données massives ? Que peut-on, que doit-on déléguer à des machines ?