Des robots à l’école? Confiance, interaction et institution

Comment et pourquoi s’établit la confiance dans les robots à l’école? Voici la question centrale du projet. Combinant l’analyse des interactions filmées entre élèves, enseignant·e·s et robots éducationnels avec la réalisation de nouvelles expériences pédagogiques d’une part, et l’analyse des politiques publiques de l’éducation, de l’autre, ce projet donne une réponse interdisciplinaire.

Le projet a examiné comment les parties observées – élève·e·s, enseignant·e·s, responsables politiques – établissent la confiance dans les robots à l’école et a explicité ce que l’on peut apprendre du dialogue entre les niveaux d’analyse – interactionnel, expérimental et institutionnel. Cette analyse multi-niveaux a montré les différences de compréhension de la notion d’intelligence artificielle et de l'usage de robots à l’école et leurs conséquences sur le terrain pratique.

Comme l’intelligence artificielle, l’usage des robots à des fins pédagogiques, soit la robotique éducative, a connu un accueil public ambivalent. Les entreprises vantent les mérites de ces nouveaux agents intelligents, les médias amplifient ou questionnent leurs promesses, et les autorités publiques investissent ou temporisent. C'est dans ce contexte de tensions que ce projet s’est interrogé sur l’établissement, pratique et pédagogique, de la confiance aux robots à l’école.

Le projet poursuivait quatre buts:

1. examiner comment la confiance aux robots se construit à l’école aux niveaux d’analyse interactionnel, expérimental et pédagogique;
2. réaliser de nouvelles expériences pédagogiques avec différents robots éducationnels à l’école;
3. analyser le cadrage institutionnel et le discours politique sur la robotique éducative;
4. re-contextualiser la notion d’intelligence artificielle dans une perspective interdisciplinaire.

Sur la base des analyses et expériences avec des robots à l’école, les résultats empiriques du projet contribuent au conseil en matière de politique de l’éducation, au développement de nouvelles expériences pédagogiques, et à la discussion critique de la notion d’ « intelligence artificielle ». Ces résultats ont été obtenus en collaboration avec plusieurs institutions et partenaires professionnels, tels que la HEPL (Haute école pédagogique à Lausanne) pour le volet didactique, l’Université de Lausanne pour le volet critique et le DEF (Département de l’enseignement et de la formation professionnelle) du canton de Vaud pour le volet politique.

Trois messages essentiels:

1. Analyser la situation : aborder et répondre à la question de savoir pourquoi et comment la « transformation numérique » est engagée dans la domaine cible de la politique éducative – locale, régionale, nationale. Quels sont les enjeux ? Qui les définit ? Comment l'expertise pédagogique devient-elle partie intégrante du processus politique? Et comment la « confiance dans la technologie » s'est articulée dans les choix de politique éducative?
2. Tirer les leçons des échecs passés : il n'y a pas de solution technique toute faite à la pédagogie ou à l'éducation numérique. Il ne suffit pas d'introduire des PC, des iPads, ou des robots éducatifs dans les écoles pour avoir une politique d'éducation numérique. Il est essentiel que les objectifs et les contenus pédagogiques soient clairement réfléchis et définis, et que la formation des enseignants soit planifiée et réalisée, comme la réforme dans le canton de Vaud l'a montré – sans quoi la politique d'éducation numérique risque d'être un échec.
3. Questionner le numérique : Comme toutes les technologies de l'information le font dans chaque contexte d'application, les technologies de l'éducation transforment la pédagogie et les relations sociales dans l'éducation. Il y a une grande différence entre « apprendre pour le numérique » (pratiquer avec les technologies pour acquérir de nouvelles compétences) et « apprendre avec le numérique » (utiliser les technologies pour l'apprentissage dans un domaine existant). Dans les deux cas, les avantages attendus et les inconvénients ne doivent en aucun cas être pris pour acquis, et doivent être au contraire soigneusement expérimentés et évalués avant leur mise en oeuvre. De nombreuses technologies éducatives récemment mises sur le marché ne sont tout simplement pas adaptées et prêtes à entrer dans les écoles.

Relocating Machine Intelligence: Trusting, Teaching, and Tinkering with Robots at School