Interview avec Daniela Hau

Daniela Hau est doctorante indépendante à l’Université du Luxembourg dans le domaine de la psychologie. Son projet de recherche porte sur la compréhension fondamentale et l’attitude des enseignants vis-à-vis de l’intelligence artificielle dans l’éducation. Elle est également responsable du département « Innovation du SCRIPT » (Service de Coordination de la Recherche et de l’Innovation pédagogiques et technologiques). Elle y travaille notamment dans les domaines de l’IA et de la data literacy, de la media literacy et du digital game-based learning. Elle participe à de nombreux groupes de travail et projets européens sur l’intelligenceartificielle, l’apprentissage et l’évaluation numériques et la littératie médiatique.

1. Dans quel contexte avez-vous rencontré l‘outil « Progrès en Lecture » de MS Teams ?

Actuellement, de nombreux programmes et applications basés sur l’IA sont lancés sur le marché en vue de promouvoir les compétences de lecture et de présentation (par exemple, eKidz, SoapBox, ELSA).

Dans le contexte de la préparation de nos cours de formation continue «L’IA rencontre le bon sens » (projet Erasmus+ « AI4T »), je me suis demandée si une telle fonction n’était pas également implémentée dans Microsoft Teams (que de nombreuses écoles luxembourgeoises utilisent). C’est ainsi que j’ai découvert la fonction « progrès en lecture ».

2. Pouvez-vous nous en dire plus sur le projet Erasmus+ « AI4T – AI for and by teachers » ?

Le projet vise à expérimenter et à évaluer concrètement l’impact de l’IA sur l’éducation dans le développement professionnel des enseignants dans le cadre des priorités du plan d’action du numérique pour l’éducation de l’UE. Dans la mesure où la multiplication des données et des solutions fournies par intelligence artificielle gagne du terrain dans tous les secteurs d‘activité, il importe de solliciter, d‘accompagner et de former les enseignants à l‘utilisation raisonnée et pertinente des ressources pédagogiques basées sur l‘IA, ou bien encore à programmer des briques d‘IA dans leurs propres ressources en vue de résoudre les problèmes qu‘ils identifient dans l‘apprentissage de leurs élèves.

Il s‘agit donc de construire un programme de recherche-action pour leur permettre d‘aborder avec confiance, responsabilité et engagement l‘IA et la maîtrise des données dans leurs pratiques professionnelles, mais aussi de développer des aptitudes et des compétences numériques pertinentes en particulier par une meilleure analyse des données qu‘eux et leurs élèves produisent dans les activités d‘apprentissage.

Le projet est fondé sur plusieurs initiatives et recherches engagées dans les pays partenaires (France, Slovénie, Ireland, Italie, Luxembourg) concernant l’IA dans le système éducatif.

3. Vous avez donc testé la fonction « Progrès en Lecture » dans MS pour l‘enseignement des langues dans le contexte de « AI4T – AI for and by teachers ».

• Qu‘est-ce qui a été testé ?
• Quels ont été les commentaires des enseignants et des élèves sur cet outil ?

Partant de l‘idée que la lecture répétée favorise la compréhension des textes et la confiance en soi des apprenants, nous avons proposé de tester cette fonction dans nos formations pour enseignants. Les enseignants participants devaient tester eux-mêmes la fonction lors de la formation et, bien entendu, à la maison ou en classe. Nous avons reçu le feedback d‘une vingtaine d‘enseignants.

Les enseignants peuvent télécharger un passage à lire à partir d‘un document Word ou PDF ou sélectionner des exemples de textes fournis par ReadWorks. Les apprenants lisent à haute voix les passages attribués et transmettent des enregistrements (audio et/ou vidéo) auxquels l‘enseignant peut accéder à tout moment.

Nos participants ont indiqué qu’avec « Progrès en Lecture » ils ont vérifié la fluidité de la lecture plus souvent et avec un impact moindre sur l‘enseignement et la gestion de temps en classe. Ils ont apprécié qu’ils pouvaient écouter les enregistrements autant de fois qu‘ils le souhaitent et d’accéder à la visualisation des efforts et progrès de chaque apprenant. En partie, ils ont utilisé ces données pour proposer des tâches ciblées et individualisées.

Malgré le fait que le système propose aux enseignants d’utiliser la détection automatique (évaluations basées sur l‘IA des erreurs commises par les apprenants), la plupart des participants ont préféré détecter eux-mêmes les mots mal prononcés et sélectionner manuellement la catégorie d‘erreur. La même chose concerne la possibilité d’avoir un feedback global sur la classe (« Insights »), afin d‘évaluer les développements et les tendances en matière de compétences de lecture, les participants ont plutôt utilisé « Progrès en Lecture » au niveau de l‘élève individuel.

Les élèves ont apprécié qu’ils pouvaient s’entraîner dans un environnement moins stressant (par exemple, bruit en classe ou craintes/malaise parce que les camarades de classe écoutent). En partie, ils ont aimé s‘entraîner à nouveau sur les mots que le système a identifiés comme difficiles/faux lors de l‘exercice de lecture. Ils ont indiqué ne pas avoir utilisé les fonctionnalités du « Lecteur plastique », ce qui permettrait aux apprenants de différencier et de vérifier leur fluidité de lecture de manière indépendante.

4. Quelle est votre évaluation personnelle ?

J‘aime cette application, car elle est directement utilisable par les enseignants luxembourgeois sans effort supplémentaire. Et comme la lecture à haute voix en classe est un moment certes important, mais qui prend quand même beaucoup de temps, « Progrès en Lecture » offre ici des possibilités intéressantes.

De plus, la fonction suit le principe « teacher-in-the-loop », c‘est-à-dire que le système soutient l‘enseignant par son feedback, mais peut être corrigé à tout moment par ce dernier (désactivation de la fonction « détection automatique »).