En 2020, l’Université Stanford a mis au point un cours en ligne gratuit d’initiation à la programmation appelée « Code in Place ». Le cours a rejoint 10 000 étudiants en 2020 et 12 000 en 2021. Il n’offrait toutefois pas d’évaluation aux élèves en raison du nombre trop élevé de participants.

Des informaticiens de Stanford ont voulu corriger la situation grâce à l’intelligence artificielle. Le système qu’ils ont développé est basé sur l’approche du méta-apprentissage qui consiste à utiliser un premier algorithme pour optimiser le fonctionnement d’un deuxième. Cela permet à un ordinateur d’apprendre à apprendre à évaluer un examen.

Pour entraîner l’ordinateur, il faut toutefois beaucoup de données. Heureusement, le cours de l’Université Stanford à l’origine du programme « Code in Place » existe depuis plusieurs années. Les scientifiques disposaient donc d’un vaste répertoire de réponses proposées par des étudiants et chaque solution était annotée par au moins un chargé de cours. En analysant la façon dont les travaux étaient notés, l’intelligence artificielle a appris à évaluer la performance des élèves.

Une fois l’apprentissage terminé, l’ordinateur a été mis à l’épreuve en corrigeant la solution d’un étudiant qui avait été évalué au préalable par plusieurs chargés de cours. L’intelligence artificielle a plutôt bien réussi le test, dépassant même la performance des humains sur certains aspects.

La véritable épreuve consistait toutefois à utiliser l’intelligence artificielle pour noter 16 000 solutions réalisées dans le cadre du cours « Code in Place ». Un sondage a été mené auprès des étudiants qui avaient été évalués par l’ordinateur: 97,9 % étaient d’accord avec l’évaluation reçue. Cette proportion était même plus élevée que chez les étudiants qui avaient eu droit aux commentaires d’un instructeur humain (96,7 %).

L’intelligence artificielle au service de l’éducation?

Selon les chercheurs, recevoir des commentaires sur ses réalisations est essentiel à l’apprentissage afin de distinguer les aspects maîtrisés de ceux à améliorer. Toutefois, évaluer des dizaines de milliers d’étudiants représente une charge de travail immense. Les scientifiques estiment en effet qu’une telle tâche prendrait 8 mois à 400 chargés de cours travaillant à temps plein.

Une application comme celle développée par l’équipe permettrait donc d’augmenter la qualité de l’éducation en ligne en offrant des commentaires à des milliers d’étudiants. Les informaticiens rappellent toutefois que cette stratégie n’est pas encore en mesure de remplacer les instructeurs. Les tests réalisés sur l’algorithme montraient d’ailleurs que celui-ci était moins efficace qu’un humain pour évaluer des travaux plus complexes.

En entrevue pour le New York Times, Oren Etzioni, ancien professeur d’informatique à l’Université de Washington, croit également que les conseils et commentaires d’un professeur, d’un chargé de cours ou d’un instructeur sont toujours préférables à ceux d’un algorithme. Les travaux de l’équipe de Stanford sont toutefois un pas dans la bonne direction selon lui puisqu’il est mieux de recevoir des commentaires automatisés que rien du tout.

Photo : digital-zeros-ones-woman-stylish de Gerd Altmann - Pixabay