Les tuteurs AI changent discrètement la façon dont les enfants aux États-Unis étudient, et les applications leaders sont chinois | TechCrunch

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Il y a peu de temps, Evan, lycéen à Houston, était coincé sur un problème de calcul. Il a lancé Answer AI sur son iPhone, a pris en photo le problème de son livre de maths en avance sur le programme, et l’a analysé à travers l’application d’aide aux devoirs. En quelques secondes, Answer AI a généré une réponse avec un processus étape par étape pour résoudre le problème. Il y a un an, Evan passait des heures à fouiller dans de longues vidéos sur YouTube dans l’espoir de venir à bout de ses devoirs. Il avait aussi un tuteur privé, qui coûtait 60 dollars de l’heure. Aujourd’hui, l’apparition des IA pose une menace pour les franchises de tutorat établies de longue date telles que Kumon, géant japonais de 66 ans qui compte 1 500 sites et près de 290 000 élèves à travers les États-Unis.

“Le coût horaire du tuteur est à peu près le même que l’abonnement annuel d’Answer AI”, a confié Evan. “Alors, j’ai arrêté beaucoup de tutorat en personne”. Answer AI figure parmi quelques applications populaires qui profitent de l’arrivée de ChatGPT et d’autres grands modèles linguistiques pour aider les élèves à accomplir toutes sortes de tâches, de la rédaction de dissertations d’histoire à la résolution de problèmes de physique. Parmi les 20 meilleures applications éducatives du U.S. App Store, cinq sont des agents d’IA qui aident les élèves à faire leurs devoirs scolaires, dont Answer AI, selon les données de Data.ai au 21 mai.

“Alors que l’IA est efficace pour détecter des essais générés par l’IA, rendant la triche plus difficile pour devoirs en sciences humaines qui demandent une réflexion originale et une expression plus personnelle, la question de savoir si un élève a appris à résoudre un problème mathématique par cœur en se basant seulement sur sa réponse reste difficile à évaluer.”

Le débat sur le rôle que devrait jouer l’IA dans l’éducation est sans fin. Les avantages des tuteurs IA sont évidents : ils rendent le soutien scolaire après les cours beaucoup plus équitable. Le tutorat à 60 dollars de l’heure à Houston est déjà bien plus abordable que dans des régions plus aisées et compétitives sur le plan scolaire, comme la Baie de San Francisco, où les services peuvent coûter jusqu’à trois fois plus cher, a expliqué le fondateur d’Answer AI, Ric Zhou. Zhou, entrepreneur à répétition, suggère également que l’IA permet un enseignement plus personnalisé, difficile à obtenir dans une salle de classe de 20 élèves. Les enseignants robots, qui peuvent mémoriser les habitudes d’apprentissage d’un élève et qui ne manifestent jamais d’humeur à répondre à des questions, peuvent remplacer les coachs privés embauchés par les familles riches.

Myhanh, une élève de première année basée à Houston, a déclaré que ses notes en mathématiques sont passées de 85 à 95 en six mois depuis qu’elle a commencé à utiliser une IA générative pour étudier. Pour le moment, les tuteurs IA sont principalement limités à des interactions basées sur le texte, mais très bientôt, ils seront littéralement capables de parler aux étudiants de manière à optimiser le style d’apprentissage de chacun, que ce soit un style plus empathique, humoristique ou créatif. Le GPT-4o d’OpenAI a déjà démontré qu’un assistant IA capable de générer des réponses vocales dans un éventail de styles émotionnels était à portée de main.

La vision d’un apprentissage équitable, propulsé par l’IA, n’est pas encore totalement réalisée. Comme d’autres applications qui passent des appels API aux LLM, les tuteurs IA souffrent d’hallucinations et peuvent donner des réponses erronées. Answer AI essaie d’améliorer sa précision grâce à la génération augmentée par récupération (RAG), une méthode qui affine un LLM avec des connaissances de domaine spécifique – dans ce cas, une mer d’ensembles de problèmes. Mais il fait encore plus d’erreurs que les applications de devoirs de la génération précédente qui comparent les requêtes des utilisateurs avec une bibliothèque existante de problèmes de pratique, car ces applications n’essaient pas de répondre à des questions qu’elles ne connaissent pas déjà.

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