Je ne pensais pas être témoin de plus de doutes et de désespoir concernant le travail d’enseignement que ce qui se passait pendant la pandémie, mais je crois maintenant que la présence des modèles de langage de grande taille a dépassé cette période en termes de déclenchement d’émotions négatives parmi ceux qui travaillent directement avec les étudiants.
Ma principale réaction est la sympathie. Le sentiment que vous déployez beaucoup d’efforts pour offrir des expériences qui devraient être — et ont été — significatives pour les étudiants, mais que les étudiants contournent presque entièrement en utilisant ChatGPT ou des outils similaires, est tout simplement terrible.
En parlant avec des enseignants et des professeurs et en observant de nombreux commentaires en ligne, je n’entends pas tant de colère envers les étudiants pour avoir fait ces choix, mais plutôt de la frustration face à une situation qui rend ces choix compréhensibles du point de vue des étudiants, et impossibles à gérer du point de vue de l’enseignant. Échouer tout ce qui semble avoir été généré par GPT ne fonctionnera pas, surtout étant donné que certains travaux GPT passeraient objectivement les critères d’évaluation.
Revoir entièrement ses devoirs et ses pratiques d’évaluation sur le vif n’est pas possible. Je le sais parce que j’ai déjà revu ces éléments avant ChatGPT et cela m’a pris au moins huit semestres. Considérez aussi le défi supplémentaire que représente l’évolution des capacités des modèles de langage de grande taille, constituant une cible constamment mouvante.
Ce qui a été fait par le passé ne fonctionne pas, et il n’y a pas assez de temps pour se projeter dans l’avenir.
Il y a d’autres facteurs compliquant la situation. Pour un, je sens que de nombreux enseignants ont l’impression de faire face à ce défi largement seuls. Ils peuvent chercher des ressources et des insights auprès des autres, ou avoir reçu des conseils de leur institution ou des organisations disciplinaires, mais les ressources tangibles sont difficiles à trouver.
En même temps, j’entends beaucoup de frustration parmi les enseignants qui voient leurs institutions pousser avec force vers un avenir médié par l’IA, alors que cette technologie ruine le présent. Beaucoup sont justifiablement méfiants à l’égard de l’avenir médié par l’IA et pensent que leur réticence à adopter la technologie est mal vue par les niveaux administratifs supérieurs.
Un enseignant actuel m’a dit que leur administration semble croire que l’IA sera bientôt utilisée dans tous les aspects du travail des étudiants et du corps professoral, alors pourquoi devraient-ils se donner la peine de surveiller les étudiants qui utilisent ChatGPT pour faire leur travail à leur place ? Si c’est la fin que l’institution soutient, pourquoi résister ?
Bien sûr, cet enseignant a exprimé ces frustrations parce qu’il croit fermement qu’il est vital pour les étudiants d’avoir de véritables expériences d’apprentissage et ChatGPT interférait avec cela. Je les avais aidés à réfléchir aux changements à apporter à leurs devoirs et à leurs pratiques d’évaluation, et l’enseignant a rapporté que cela semblait aider, mais le travail généré par l’IA continuait d’arriver et cela « tuait » leur esprit.
L’une des raisons pour lesquelles j’ai toujours trouvé l’enseignement si gratifiant est que le travail semble profondément personnel, mais j’ai essayé de rappeler à cet enseignant qu’il est important de ne pas prendre le travail trop à cœur.
Cela a toujours été vrai. Combien de fois ai-je lu un travail d’étudiant et déploré quelque chose du genre « Pourquoi ont-ils fait ça à moi ? » quand un devoir arrivait et qu’il reflétait un échec à tirer profit de l’abondance que je pensais avoir fournie, cela est incalculable.
Les étudiants ont toujours échoué à être à la hauteur de nos attentes bien intentionnées, mais parfois démesurées.
La plus grande différence désormais est l’augmentation des opportunités et la réduction des coûts de traiter le travail scolaire comme un échange purement transactionnel, un produit—quelle que soit son origine—pour une note.
Il est compréhensible et naturel de ressentir une certaine mesure de colère et de douleur face à cela.
Ayant épuisé mon stock de conseils pour cet instructeur, je n’avais plus qu’une chose à offrir, la vérité : « Ce n’est pas de votre faute. »
Cette vérité ne résout pas le problème en question, mais cela ne la rend pas moins vraie.
En plus de trouver compréhensible et naturel de ressentir de la colère et de la douleur, permettez-moi d’ajouter un troisième descripteur… nécessaire. Ce sont les signes d’un statu quo inacceptable et d’une connaissance qu’il n’y a pas de passé auquel retourner qui fournirait une échappatoire aux défis actuels.
Ne sachant pas quelle serait la réponse, j’ai demandé à cet instructeur avec lequel je travaillais de revenir aux travaux des étudiants d’avant l’arrivée de ChatGPT et de voir s’ils pouvaient établir une sorte d’« indice de désengagement », c’est-à-dire, autant que possible, de quantifier le pourcentage d’étudiants qui suivaient simplement les mouvements avant ChatGPT, et de comparer ce nombre à l’ère ChatGPT.
Je leur ai également demandé d’essayer de quantifier combien d’étudiants faisaient un travail vraiment excellent avant et après ChatGPT. Cet instructeur avait beaucoup travaillé à changer ses critères d’évaluation pour tenir compte des capacités de ChatGPT, et je voulais qu’ils comparent le meilleur travail que les étudiants faisaient avant et après ce changement.
Je n’avais vraiment aucune idée de ce que cette petite expérience allait révéler, mais lors de notre conversation suivante, l’instructeur est revenu vers moi et a dit que, toutes choses considérées, l’indice de désengagement était largement inchangé au fil du temps. C’était l’évidence du travail produit par ChatGPT qui s’avérait si frustrante, plutôt que le volume global. Auparavant, même les tâches routinières nécessitaient un certain effort. Désormais, ce n’était même plus le cas.
Les nouvelles concernant l’excellence étaient, eh bien… excellentes. L’instructeur a dit : ” Le meilleur travail est meilleur “, par quoi il entendait plus original, plus intéressant, plus clairement le produit d’un engagement rigoureux. Il semblait clair que le changement des critères d’évaluation avait incité certains étudiants à apprendre davantage.
Un autre regard sur les preuves montrait que, du moins dans le cas de cet instructeur, ils s’étaient adaptés au paysage modifié avec succès, toutes choses considérées. Ils ne l’avaient tout simplement pas vu à cause de ces frustrations compréhensibles avec le travail produit par ChatGPT que certains étudiants rendaient.
” C’est juste un tel gaspillage “, ont-ils dit, et c’est le cas, mais des progrès sont en cours, et les progrès vont continuer.
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