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Le développement de l’intelligence artificielle est l’un des plus grands changements dans la façon dont nous vivons et travaillons, du moins depuis l’invention d’Internet. Cela change la façon dont nous traversons tous nos jours. La façon dont nous sommes gouvernés a changé et a déjà changé.
En conséquence, dans presque tous les pays riches, il y a des appels pour enseigner aux écoles «comment utiliser l’IA» ou «mettre l’IA dans le programme» ou refaire l’éducation et l’évaluation. Au cours d’une semaine particulière, je reçois au moins un e-mail par jour d’un groupe de campagne ou d’un autre groupe de campagne.
Cette discussion concerne les nouvelles technologies, mais fait partie d’une discussion vénérable dans la politique de l’éducation concernant la mesure dans laquelle les programmes scolaires sont « basés sur les compétences » ou « bien informés » et est quelque peu. Les écoles devraient-elles doter les enfants des compétences dont ils ont besoin à l’avenir et fournir un fondement plus large de connaissances?
L’une des raisons pour lesquelles le programme « compétent » est supérieur aux programmes « basés sur les compétences » est qu’il est terrible de prédire l’avenir. Que dois-je faire d’autre? Ceux qui ont commencé l’éducation obligatoire en Ohio en 1977 ne pouvaient pas s’attendre au moment où ils ont quitté l’école, que leur État avait connu une désindustrialisation importante, que la guerre froide avait pris fin et que les ordinateurs personnels ont commencé à devenir abordables dans la majeure partie de l’Amérique centrale.
De quelles «compétences» les enfants ont-ils besoin d’aujourd’hui dans le monde de l’IA? L’histoire nous enseigne que ceux qui pensaient que nous garantissons un revenu fiable pour toujours, ne garantissent pas une telle chose.
Corder, qui a été considéré comme héritier de la Terre, est actuellement confronté à un marché du travail incertain et pourrait ne jamais revenir au même poste ou à la même sécurité dont ils ont joui, par exemple, il y a cinq ans. Ou, pour donner un autre exemple, dans l’Alberta riche en pétrole au cours de la dernière décennie, le taux de chômage pour les géologues (précédemment considéré comme une occupation couverte de fer) était de 50%.
À certains égards, la distinction entre compétences et connaissances est fausse binaire. C’est comme demander: « Quel est le bon équilibre entre les ingrédients et le gâteau? », Daisy Christodoulou, directrice de l’éducation à No More Marking.
Plus de réduction du temps des enseignants à l’aide de l’IA et d’autres outils. C’est ce qui a été dépensé sur la ressource la plus chère et la plus précieuse de l’école – les marques, et en soi est un excellent exemple de la différence. L’automatisation du marquage et d’autres tâches administratives libère des enseignants, mais pour profiter du temps supplémentaire disponible, vous avez besoin d’une base de connaissances pour comprendre ce que vous faites.
Beaucoup de mes amis qui travaillent dans des métiers qualifiés constituent une grande partie de leurs revenus dans les travaux de réparation, mais leur formation n’a pas commencé par des robinets qui fuites ou un câblage défectueux. Cela a commencé par l’acquisition d’une couche de connaissances de base. C’est une autre raison pour laquelle c’est mieux qu’un programme compétent. La connaissance est ce que vous pouvez déployer et utiliser les compétences.
La même chose peut être dite pour l’IA. Une partie du déploiement de cette technologie a efficacement la base de connaissances nécessaire pour comprendre comment l’utiliser dans une variété de domaines et porter un jugement quant à savoir s’il vous a donné la bonne réponse ou la bonne réponse. À mesure que l’IA devient plus avancée, je doute que nos propres connaissances deviendront de plus en plus importantes. En effet, nous devons être en mesure de justifier et d’expliquer pourquoi nous avons choisi une option particulière et pourquoi notre IA a pris cette décision.
Cela ne veut pas dire que l’IA ne devrait pas changer ce qui se trouve dans notre programme d’études. Le programme britannique est un exemple d’une bonne approche ici. Il vise à offrir aux étudiants la capacité de comprendre les principes fondamentaux du codage et des mécanismes informatiques.
Savoir coder peut ne pas être une compétence utile sur le lieu de travail à l’avenir, mais il est important de comprendre comment fonctionne le code et comment il est important pour un ordinateur de « savoir » des choses. Nous naviguons dans un monde où nous pouvons comprendre pourquoi l’IA agit et l’évaluez presque certainement en évaluant tout, de la façon dont nous sommes régis si nous recevons le bon service.
Le programme d’études, qui permet aux enfants de vivre et de travailler dans un monde façonné par l’IA et donc de façon en forme, transmet des connaissances sur la technologie (et plus généralement sur les ordinateurs) plutôt que de perfectionner des compétences spécifiques. Si nous ne leur apprenons pas à penser d’abord par nous-mêmes, nous n’équiperons pas la prochaine génération pour profiter au maximum de nos nouvelles machines de réflexion.
