Les enseignants ont toujours fait appel au jugement professionnel pour savoir quand intervenir, quand prendre du recul et quand laisser les élèves surmonter les défis par eux-mêmes. Aujourd’hui, l’IA ajoute une couche supplémentaire à ces décisions. Les enseignants doivent naviguer non seulement sur la manière dont la technologie peut soutenir leur propre travail, de la planification des cours à l’évaluation, mais aussi comment et quand les élèves doivent l’utiliser pour soutenir leur apprentissage.

À mesure que l’IA s’intègre davantage dans l’éducation, la conversation doit aller au-delà des outils utilisés par les enseignants et les élèves pour savoir si ces outils améliorent réellement l’apprentissage. Le défi n’est pas simplement de savoir comment utiliser l’IA, mais de reconnaître quand elle apporte de la valeur, quand elle risque de gêner et quand une approche différente sert mieux les élèves. Dans une classe compatible avec l’IA, savoir quand ne pas utiliser la technologie devient tout aussi important que de savoir comment l’utiliser.

Les enseignants peuvent-ils utiliser efficacement les outils d’IA ? Comprennent-ils comment fonctionne l’IA ? Les discussions sur la préparation de l’IA sont importantes, mais elles ne représentent qu’une partie de l’histoire.

Les compétences en IA pour la recherche en enseignement de l’ETS présentent la préparation en IA comme multidimensionnelle, réunissant connaissances pédagogiques, compréhension des contenus, compétences technologiques, conscience éthique, jugement professionnel et engagement envers l’apprentissage continu. La compétence en IA n’est pas considérée comme une compétence technique autonome ; elle est perçue comme une combinaison de connaissances professionnelles et de jugement humain appliquée dans des contextes pédagogiques complexes.  compétence ; elle est perçue comme une combinaison de connaissances professionnelles et de jugement humain appliquées dans des contextes pédagogiques complexes.

Au fond, la compétence en IA exige que les enseignants répondent à trois questions simples mais importantes :

• Faut-il utiliser l’IA ?
• Comment devrais-je l’utiliser ?
• Quand l’IA ne devrait-elle pas être utilisée ?

Ces questions déplacent la conversation de la technologie elle-même vers les jugements professionnels nécessaires pour l’utiliser efficacement dans l’enseignement. La compétence devient visible non seulement par la capacité à utiliser des outils d’IA, mais aussi par la qualité des décisions prises par les enseignants quant à la capacité de soutenir l’apprentissage, quand et comment ces outils. L’IA devient plus ancrée dans l’éducation, la perspective humaine reste une couche essentielle pour garantir que la technologie sert l’apprentissage, plutôt que de le façonner.

Une nouvelle dimension du jugement professionnel

L’enseignement a toujours dépendu du jugement professionnel et cela ne changera pas à mesure que cette nouvelle technologie s’intégrera davantage en classe. À mesure que les enseignants naviguent dans les opportunités et les défis de l’IA, leur capacité à déterminer quand, comment et s’il faut l’utiliser devient une autre dimension importante de l’enseignement efficace. Les recherches de l’ETS suggèrent que choisir de ne pas utiliser l’IA dans un contexte particulier peut en soi démontrer un jugement professionnel et une compétence en IA.

Considérons la pensée critique, l’une des compétences les plus importantes que les enseignants cherchent à développer. L’IA peut accélérer une tâche, mais elle peut aussi empêcher les élèves de s’engager dans la lutte productive qui conduit souvent à une compréhension plus profonde. De même, dans un devoir écrit conçu pour développer la voix et les compétences en communication des élèves, l’IA peut être précieuse pour la révision ou le retour d’information, mais une dépendance excessive au contenu généré pourrait compromettre les compétences mêmes que le devoir vise à renforcer. Le même principe s’applique aux interactions humaines au cœur de l’enseignement.

Construire la confiance avec les élèves signifie identifier les écarts de compréhension ou de réponse aux besoins sociaux et émotionnels. C’est là que la connexion humaine l’emporte sur l’efficacité technologique.

À mesure que les systèmes d’IA progressent, les enseignants doivent prendre davantage de décisions quant à la place de ces capacités dans l’enseignement et l’apprentissage. Il existe des risques liés à une mauvaise utilisation de l’IA, rendant l’expertise humaine de plus en plus importante. Le jugement professionnel restera central pour un enseignement efficace, quelle que soit la sophistication de la technologie.

Les enseignants serviront de plus en plus d’évaluateurs pour déterminer quand l’IA améliore l’apprentissage, de gardiens de l’agence des élèves et de décideurs responsables du maintien des relations humaines qui soutiennent le développement des élèves.

Si les systèmes éducatifs veulent préparer les enseignants à un avenir riche en IA, ils devront peut-être repenser la manière dont la préparation est définie et mesurée.

Trop souvent, la préparation est présentée en termes d’accès, d’adoption ou de compétence technique. Mais ces indicateurs nous en disent peu sur l’efficacité de l’intégration de l’IA dans l’apprentissage.

La recherche de l’ETS suggère une approche différente.  Les compétences en IA doivent être comprises comme développementales, évoluant par l’expérience et la pratique. Elles évoluent par une pratique authentique en classe, la réflexion, des retours d’information et des opportunités d’apprentissage professionnel. La préparation doit être démontrée par la preuve de la prise de décision professionnelle et de la pratique pédagogique, plutôt que par la conformité ou le simple décompte de l’utilisation de l’IA.

Cette perspective met également en lumière le rôle des écoles, des districts et des décideurs politiques. On ne peut pas attendre des enseignants qu’ils surmontent ces défis de manière autonome. L’apprentissage professionnel, les conditions organisationnelles favorables et les politiques cohérentes jouent tous un rôle dans l’aide des enseignants à développer l’expertise nécessaire pour utiliser l’IA de manière responsable et efficace.

L’objectif n’est pas de créer des enseignants qui utilisent l’IA en permanence.

L’objectif est de former des enseignants qui savent pourquoi ils l’utilisent, ce qu’ils espèrent accomplir et quand les approches alternatives servent mieux les élèves.