L’IA générative est là pour rester, et les établissements d’enseignement postsecondaire doivent réfléchir à la façon dont ils peuvent tirer parti de son potentiel pour appuyer l’accès, la qualité et la durabilité de l’enseignement supérieur. Les établissements au Canada ont déjà commencé à élaborer des directives sur l’IA et à explorer les rôles et les répercussions possibles de cette technologie en croissance rapide. Alors que les établissements examinent les possibilités que présente l’IA générative, d’autres recherches et le partage des connaissances sont nécessaires pour éclairer l’élaboration et la mise en œuvre de pratiques liées à l’IA dans les établissements postsecondaires de l’Ontario.
Le COQES a déjà commencé à mener des recherches sur l’IA générative, notamment sur son potentiel à faciliter l’accès à l’apprentissage postsecondaire. Parallèlement, il a été décidé de constituer un consortium de recherche réunissant des prestataires de services d’éducation et de formation afin de contribuer à des recherches fondées sur des données probantes, en s’appuyant sur les questions suivantes :
- Comment peut-on utiliser l’IA générative pour promouvoir l’accès, la qualité et la durabilité des études postsecondaires en Ontario?
- Comment les établissements d’enseignement postsecondaire peuvent-ils utiliser l’IA générative de façon efficace et éthique pour appuyer l’apprentissage et les activités?
Le COQES a recherché des projets et des innovations axés sur l’utilisation constructive de l’IA générative dans un certain nombre de sujets décrits ci-dessous.
- Accessibilité (p. ex., outils utilisés pour soutenir l’apprentissage inclusif);
- Opérations institutionnelles (p. ex., utilisation de l’IA dans les services aux étudiants);
- Répercussions juridiques (p. ex., harmonisation du droit, des politiques et des pratiques pour maximiser les possibilités en matière d’IA et atténuer les risques);
- Préparation au marché du travail (p. ex., utilisation de l’IA dans des activités d’apprentissage par l’expérience);
- Enseignement et apprentissage (p. ex., outils utilisés pour appuyer la conception des programmes d’études);
- Autres questions liées à l’utilisation ou à l’impact de l’IA dans l’enseignement supérieur.
De plus amples détails sur les projets spécifiques et les institutions impliquées peuvent être trouvés ci-dessous.
Comment les entreprises utilisent-elles l’IA générique et quelles sont les compétences dont les diplômé·es en EPS ont besoin pour intégrer le marché du travail?
La Table ronde des affaires + de l’enseignement supérieur (TRAES) est la seule organisation au Canada qui rassemble des dirigeants des plus grandes entreprises et des établissements d’enseignement supérieur du pays pour construire un meilleur avenir social et économique. La TRAES collabore avec ses membres pour relever certains des plus grands défis du Canada en matière de compétences, de talents, d’innovation et de productivité.
Bien que l’adoption de l’IA générique soit inégale selon les industries et les secteurs, son utilisation est globalement en hausse. Pour répondre à cette demande croissante, les diplômé·es de l’enseignement postsecondaire qui entrent sur le marché du travail doivent être dotés des compétences techniques et socio-émotionnelles nécessaires pour utiliser efficacement l’IA générique.
La TRAES examinera les pratiques des employeurs en matière d’IA générique, l’impact de cette technologie sur les compétences attendues des diplômé·es et la manière dont les employeurs développent des filières de recrutement précoce afin d’adapter leur main-d’œuvre aux répercussions de l’IA générique.
À travers une analyse documentaire, une analyse de l’environnement, des entretiens semi-structurés et deux tables rondes avec des responsables de l’enseignement supérieur et des leaders du secteur, l’équipe de recherche de la TRAES vise à élaborer des bonnes pratiques et des recommandations pour aider à répondre aux besoins en compétences en matière d’IA générique et à les intégrer dans l’enseignement supérieur afin de mieux servir les étudiants qui entrent sur le marché du travail.
Pour plus d’informations, veuillez contacter le chercheur principal : Andrew Bieler (andrew.bieler@bher.ca)
Comment réagissent les universités de l’Ontario aux effets de l’IA générative dans l’enseignement postsecondaire?
Les universités ont réagi rapidement à l’émergence de l’IA générative, en développant des ressources et des lignes directrices pour aider le corps enseignant, le personnel et les étudiants à comprendre et à s’adapter à l’utilisation de l’IA générative dans les activités universitaires. Ces premières réponses étaient principalement axées sur l’enseignement et l’apprentissage, mais elles se sont finalement étendues à toute une série d’activités universitaires.
Cependant, comme il s’agit d’une nouvelle technologie, de nombreuses questions subsistent quant à la manière dont les universités peuvent répondre à l’impact de l’IA générative d’une manière qui soit conforme aux valeurs et aux priorités académiques. Dans le cadre de ce projet, l’équipe des universités University of Toronto, Western et McMaster rassemblera et partagera les approches développées à ce jour afin de cerner les meilleures pratiques émergentes, ainsi que les domaines où l’incertitude demeure, afin de développer en collaboration des réponses à ces questions complexes.
Le projet comprend un examen de la littérature, des entretiens avec les dirigeant·es d’universités et un sommet de collaboration où les dirigeant·es d’établissements peuvent se réunir pour partager leurs idées. L’équipe du projet établira des réseaux de partage des connaissances dans les universités de l’Ontario afin que les meilleures pratiques émergentes, les priorités et les considérations en cours qui nécessitent un examen plus approfondi puissent être partagées.
Pour plus d’informations, veuillez contacter le chercheur principal : Susan McCahan (Susan.McCahan@utoronto.ca)
Comment l’IA générative peut-elle améliorer l’accès aux collections numériques uniques des bibliothèques?
L’Ontario Council of University Libraries (OCUL) est un consortium de bibliothèques universitaires qui se consacre à l’avancement de l’enseignement supérieur et de la recherche en offrant des services numériques novateurs par l’intermédiaire de Scholars Portal. Leur projet de consortium du COSEQ, qui fait partie de leur programme d’IA et d’apprentissage automatique, est axé sur l’utilisation de l’IA pour améliorer l’accès aux documents numérisés et aux collections numériques.
Si la numérisation de masse facilite l’accès à la recherche, de nombreuses ressources sont difficiles à trouver ou à parcourir en raison de l’insuffisance des métadonnées et de la mauvaise qualité de la reconnaissance optique des caractères (ROC). En travaillant avec près de 50 000 documents gouvernementaux, numérisés et mis à disposition par l’Internet Archive et la University of Toronto, l’équipe de l’OCUL testera l’utilisation d’outils et de modèles d’IA générique afin d’améliorer la reconnaissance optique de caractères (ROC) et l’extraction de métadonnées, ce qui rendra la collection plus accessible et plus facile à utiliser, et permettra l’apprentissage automatique ainsi que de nouveaux moyens de découverte et d’analyse.
Pour plus d’informations, veuillez contacter le chercheur principal : Catherine Steeves (csteeves@uwo.ca)
Comment le corps enseignant peut-il intégrer efficacement l’IA générative dans l’enseignement et l’apprentissage?
Les attitudes à l’égard de l’utilisation de l’IA générative dans l’enseignement supérieur varient d’un·e enseignant·e à l’autre, allant de la réticence à la curiosité, voire à la confiance. Le Georgian College souhaite comprendre la relation de ses enseignant·es avec l’IA générative, y compris leur perception de son intégration dans l’enseignement et l’apprentissage, les défis rencontrés et le soutien nécessaire.
Par l’intermédiaire d’un comité de pilotage qui donnera continuellement des conseils sur l’orientation de sa méthodologie et de sa ligne d’enquête, l’équipe du Georgian College s’engagera avec le corps enseignant par le biais de la recherche-action participative (RAP) afin de mieux comprendre comment l’IA générative peut être utilisée de manière stratégique pour améliorer la créativité et la pensée critique à la fois chez les enseignant·es et les étudiant·es. L’objectif de ce projet est de créer un guide de l’IA pour le corps enseignant qui pourra être partagé dans toute la province afin de soutenir et d’habiliter le corps enseignant dans son cheminement avec l’IA générative dans l’enseignement postsecondaire.
Pour plus d’informations, veuillez contacter le chercheur principal : Mark Ihnat (Mark.Ihnat@GeorgianCollege.ca)
Comment un tutorat IA peut-il améliorer la réussite des étudiant·es dans les cours d’anatomie et de physiologie?
Les cours d’anatomie et de physiologie constituent le fondement des programmes de soins de santé tels que les programmes de soins infirmiers, de soins paramédicaux, de techniques en pharmacie et auxiliaires de santé, car ils fournissent les connaissances essentielles aux futurs étudiants en soins de santé. Ces cours sont également parmi les plus complexes et les plus difficiles, ce qui se traduit par des taux d’échec élevés, des retards dans l’obtention des diplômes et un faible taux de rétention dans les programmes, aggravant ainsi la pénurie de personnel de santé en Ontario. Le Lambton College s’attaque à ce problème en explorant l’utilisation de l’IA générative pour créer un soutien à la demande, individualisé et spécifique à un cours pour les étudiant·es.
L’équipe du Lambton College recrutera des expert·es en la matière pour collaborer avec les enseignant·es de sept programmes de soins de santé afin de créer du matériel de formation sur mesure, qui sera utilisé pour affiner les instances spécifiques au cours « AI Tutor Pro » de Contact North. L’équipe créera également des guides hebdomadaires pour aider les étudiant·es à cibler le contenu important avec lequel utiliser le tutorat IA. L’efficacité de ce soutien personnalisé pour les étudiant·es de Lambton sera évaluée en mesurant les résultats des tests, les taux de réussite et les taux d’abandon, ainsi qu’en menant des enquêtes et des discussions de groupe avec les étudiant·es et le corps enseignant. L’objectif de ce projet est de développer un modèle évolutif de tutorat par l’IA en EPS, ainsi que des recommandations pour la pratique et la politique. Ceci est particulièrement utile pour les petits établissements kjqui ont moins d’occasions de collaborer et qui ont accès à moins de ressources.
Pour plus d’informations, veuillez contacter le chercheur principal : John Rose (John.Rose@lambtoncollege.ca)
Partenaires de recherche
