Les enseignants privilégient l'IA pour la productivité, pas les chatbots élèves
Une nouvelle étude de l’Université de Stanford offre un aperçu convaincant de la manière dont les éducateurs américains intègrent l’intelligence artificielle dans leur vie professionnelle, révélant une nette préférence pour les outils d’IA qui renforcent leur propre productivité plutôt que ceux conçus pour l’interaction directe avec les élèves. En analysant les journaux d’utilisation de 9 000 enseignants à travers le pays qui ont adopté la plateforme SchoolAI, les chercheurs ont constaté que plus les enseignants s’engageaient fréquemment avec la technologie, plus ils se tournaient vers des fonctionnalités soutenant des tâches telles que la planification de leçons, la notation et la création de contenu.
Cette recherche fournit un contrepoint précieux aux enquêtes autodéclarées, telles qu’un récent sondage Gallup indiquant que six enseignants sur dix utilisent l’IA pour le travail. En exploitant les données d’utilisation réelles de la plateforme SchoolAI, l’équipe de Stanford visait une compréhension plus précise de l’application pratique de l’IA en classe. « Nous savons tous que les humains sont imparfaits lorsqu’il s’agit de rapporter précisément leur propre comportement », a noté Chris Agnew, directeur du Centre d’IA Générative pour l’Éducation de Stanford et figure clé du projet.
L’étude a méticuleusement suivi les enseignants qui ont rejoint SchoolAI pour la première fois entre le 1er août et le 15 septembre 2024, recueillant 90 jours de données d’utilisation. Bien que tous les participants ne soient pas devenus des utilisateurs réguliers, les résultats brossent néanmoins un tableau encourageant de l’adoption. Seize pour cent des enseignants n’ont utilisé la plateforme qu’une seule fois, et 43 pour cent étaient des utilisateurs à court terme. Cependant, un pourcentage significatif de 41 pour cent a évolué vers des « utilisateurs réguliers », se connectant entre huit et 49 jours sur la période de 90 jours. Un petit mais impactant 1 pour cent a émergé comme « utilisateurs avancés », s’engageant avec la plateforme 50 jours ou plus. Cette adoption collective, avec plus de 40 pour cent devenant des utilisateurs réguliers ou avancés, dépasse légèrement les taux de rétention de logiciels typiques, qui oscillent souvent autour de 30 pour cent après trois mois, selon la firme d’analyse de plateformes Pendo.
Malgré ces chiffres d’adoption prometteurs, les données suggèrent que de nombreux enseignants utilisent l’IA au besoin plutôt que de l’intégrer dans leurs routines quotidiennes ou hebdomadaires. À tout moment donné, environ un tiers des participants étaient actifs sur la plateforme, indiquant une intégration flexible et axée sur la demande de l’IA dans leurs flux de travail.
De manière cruciale, l’étude a révélé une évolution distincte dans la façon dont les enseignants exploitent les différentes fonctionnalités de l’IA. SchoolAI offre une suite diversifiée d’outils, des chatbots destinés aux élèves aux aides à la productivité pour les enseignants comme les générateurs de leçons, les assistants de notation et les constructeurs de quiz, ainsi que des assistants de chatbot généraux pour les enseignants. Les utilisateurs initiaux et moins fréquents exploraient souvent les chatbots destinés aux élèves, mais à mesure que les enseignants devenaient plus cohérents avec la plateforme, leur attention s’est sans équivoque déplacée vers les fonctionnalités de soutien aux enseignants. Les utilisateurs avancés, en particulier, ont largement contourné les outils axés sur les élèves dès le départ, consacrant plus de 80 pour cent de leur temps aux outils de productivité et aux chatbots pour enseignants.
Agnew interprète cette tendance comme une nette adoption d’une approche « humain dans la boucle » de l’IA en éducation. Il a souligné que ce modèle permet aux enseignants de filtrer et de contextualiser les résultats générés par l’IA grâce à leur vaste expérience professionnelle, informant ainsi leur pratique et leurs stratégies en classe. Cela contraste avec le déploiement d’outils d’IA directement aux élèves, en particulier aux jeunes apprenants qui développent encore leur expertise et leur jugement.
Le moment de l’utilisation de l’IA a également présenté un schéma inattendu. Alors que le potentiel de gain de temps de l’IA dans des tâches comme la notation et la planification de leçons pourrait suggérer une utilisation après les heures de travail, les données ont révélé que la plupart des enseignants accédaient aux outils d’IA principalement les matins de semaine. Bien que l’étude n’ait pas approfondi les raisons de ce timing, Agnew, lui-même ancien enseignant, a émis l’hypothèse que cela pourrait signifier que l’IA sert de partenaire collaboratif pour les éducateurs alors qu’ils se préparent et s’orientent pour la journée scolaire, peut-être pour le brainstorming ou la préparation de matériel avant le début des cours.
Alors que le paysage éducatif continue d’évoluer avec l’IA, les chercheurs reconnaissent que le simple suivi des jours d’utilisation active ne capture pas l’impact total du travail assisté par l’IA. La prochaine phase de ce projet en cours approfondira l’analyse du contenu des interactions enseignant-IA et explorera la manière dont les élèves eux-mêmes s’engagent avec la plateforme, ce qui pourrait révéler des modèles d’adoption et d’utilité entièrement différents.