Que s'est-il passé
UNC-Chapel Hill rapporte que la National Science Foundation a renouvelé son prix quinquennal de 20 millions de dollars pour l'AI Institute for Engaged Learning, connu sous le nom d'EngageAI, ajoutant 20 millions de dollars supplémentaires et prolongeant l'institut jusqu'en 2031. La coalition de recherche comprend NC State University, UNC-Chapel Hill, Vanderbilt University, Indiana University et Digital Promise.
UNC-Chapel Hill rapporte que la NSF a renouvelé la précédente subvention de 20 millions de dollars sur cinq ans pour l'Institut EngageAI, fournissant ainsi 20 millions de dollars supplémentaires et prolongeant les travaux de l'institut jusqu'en 2031. La coalition est basée à la NC State University et comprend des chercheurs de l'UNC-Chapel Hill, de l'Université Vanderbilt, de l'Université d'Indiana et de Digital Promise.
Selon le rapport de l'UNC, l'institut fonctionne depuis 2021 et a développé des environnements d'apprentissage centrés sur la narration, étudié comment l'IA peut aider les étudiants à apprendre ensemble et créé des outils pour analyser l'apprentissage collaboratif. Les chercheurs de l'UNC ont également développé EngageVP, que le rapport décrit comme un cadre qui utilise l'IA pour interpréter les données vidéo, vocales et gestuelles enregistrées pendant que les étudiants résolvent des problèmes en groupe.
La prochaine phase de recherche se concentrera, selon l'UNC-Chapel Hill, sur des leçons basées sur l'IA qui s'adaptent à chaque élève, maintiennent les progrès tout au long de l'année scolaire et aident les enseignants à créer des expériences d'apprentissage grâce à des modèles mondiaux de narration en 3D. Le rapport identifie Mohit Bansal comme le co-enquêteur principal de l’UNC et indique que Xiaoming Liu et Roni Sengupta sont également impliqués. Il ne fournit pas de date de sortie publique, de conditions de disponibilité ou de prix du produit.
Détails de la source: unc.edu ↗
Pourquoi c'est important
Le renouvellement soutient une recherche soutenue sur la manière dont l’IA pourrait personnaliser l’enseignement STEM, aider les enseignants à créer des leçons et à analyser la collaboration des élèves. Si les approches de l’institut fonctionnent dans de vraies salles de classe, elles pourraient fournir un soutien plus individualisé tout en donnant aux éducateurs de meilleurs outils pour concevoir des expériences d’apprentissage. Le rapport n’établit pas de manière indépendante si les systèmes améliorent les résultats d’apprentissage, dans quelle mesure ils seront déployés ou s’ils seront disponibles en dehors des contextes de recherche participants.
Le financement est important car il soutient un programme de recherche pluriannuel axé sur l’IA en tant que composante directe de l’apprentissage STEM de la maternelle à la 12e année plutôt que comme outil administratif à usage général. Des relevés de progrès persistants des élèves et des leçons adaptatives pourraient, en principe, permettre à l'enseignement de répondre aux besoins individuels au fil du temps, tandis que des outils de création destinés aux enseignants pourraient réduire l'effort requis pour créer des leçons interactives.
Le cas pratique reste non prouvé dans le rapport fourni. UNC-Chapel Hill décrit des études en classe et des outils de recherche antérieurs, mais ne fournit aucun gain d'apprentissage mesuré, évaluation indépendante, échelle de déploiement ou comparaison avec un enseignement non IA. Le rapport n'explique pas non plus comment l'institut abordera la question de la confidentialité, du consentement, des préjugés ou de la fiabilité lorsque les systèmes interprètent le discours, les gestes et le comportement collaboratif des étudiants.
Mécanisme interactif : comment cela fonctionne réellement
Explorez de manière interactive la technologie sous-jacente à ce développement.
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
Que regarder ensuite
Surveillez les preuves issues des études en classe, les détails sur la manière dont les données des étudiants seront traitées et les informations indiquant si les outils qui en résultent seront disponibles pour les écoles au-delà des partenaires de recherche. Les conditions d’accès, les tarifs et les délais de déploiement ne sont pas documentés dans le rapport.
Les prochaines preuves les plus importantes seront les résultats publiés d'études en classe montrant si les outils améliorent l'apprentissage ou l'engagement STEM pour différents groupes d'étudiants. Il importera également de savoir si les enseignants peuvent inspecter, corriger ou ignorer les recommandations pédagogiques générées par l’IA.
Le rapport ne précise pas si les outils d’EngageAI sont disponibles pour les écoles ou les familles en dehors du réseau de recherche participant. Les prix, les licences, les exigences techniques, les politiques de conservation des données et les délais de déploiement sont inconnus.
L’utilisation prévue par l’institut des données vidéo, vocales, gestuelles et longitudinales des progrès des étudiants fait de la gouvernance une question centrale. Des rapports supplémentaires devraient clarifier quelles données sont collectées, qui peut y accéder et comment les systèmes sont testés pour leur exactitude et leur équité.