Comment les chefs d'établissement peuvent remédier aux inégalités liées à la fracture numérique de l'IA

Republié par Platon

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L’IA change déjà l’éducation de manière inimaginable, perpétuant le besoin urgent pour les districts scolaires d’établir des politiques à ce sujet et pour les enseignants et les élèves d’en comprendre les avantages et les limites.

Mais à mesure que l’IA continue d’évoluer, des questions de justice et d’éthique éducatives se posent. Considérer:

De quelles manières appropriées l’IA peut-elle être utilisée pour stimuler l’apprentissage des élèves et non pour le remplacer ?
Que peut-on faire pour éliminer les biais codés dans les programmes d’IA ?
Et les étudiants de couleur et ceux issus de ménages à faible revenu auront-ils un accès équitable ?

Les données dressent un tableau qui donne à réfléchir. La recherche montre que les divisions en matière d’accès aux ordinateurs et au haut débit se situent selon des critères raciaux et économiques. Les algorithmes d’IA présentent également des préjugés raciaux, culturels et économiques.

Une récente étude de recherche du Pew a fait la une des journaux avec la preuve que la tricherie n'avait PAS augmenté depuis l'avènement des grands modèles de langage d'IA. Pourtant, un ensemble de faits sous-jacents et discrètement mentionnés qui ont été intégrés ont renforcé les préoccupations existantes :

– 72 % des adolescents blancs avaient entendu parler de ChatGPT, contre 56 % des adolescents noirs.
– Dans les ménages gagnant 75,000 75 $ ou plus par an, 41 % des adolescents connaissaient ChatGPT, tandis que seulement 30,000 % des adolescents des ménages dont le revenu était inférieur à XNUMX XNUMX $ le connaissaient.

On pourrait débattre du fait que la dure réalité des preuves d’iniquités substantielles ne fait pas la une des journaux et qu’au contraire, l’absence de preuves de tricherie renforce ces inégalités.

L'élaboration de protocoles peut aider à réduire et à atténuer les risques. Par conséquent, les communautés scolaires devraient envisager de s’organiser autour d’un fondement de principes garantissant :

Tous les étudiants ont accès aux outils nécessaires pour réussir leurs opportunités d'apprentissage.
Les étudiants apprennent des technologies d’IA qui représentent des perspectives et des horizons divers.

Les étudiants et les communautés de couleur, ainsi que les écoles qui les servent, doivent avoir une compréhension globale de l’impact de l’IA, à la fois positif et négatif, afin de ne pas être laissés pour compte. Ces connaissances permettront aux éducateurs, aux étudiants et à leurs familles de s’engager activement dans l’élaboration de l’avenir de l’éducation et de défendre leurs besoins, y compris l’accès aux technologies d’IA en développement.

Les mesures visant à garantir que les outils académiques, les contenus reflétant la vaste diversité culturelle et neurodiversitaire des populations étudiantes, ainsi que les moyens de prévenir l'émergence d'une nouvelle fracture numérique encore plus large, doivent être soigneusement planifiés, bien communiqués et exécutés.

L’impact d’un accès limité à l’IA dans l’éducation sur les performances des élèves peut être important et multiforme. Considérez les façons dont cela peut affecter les étudiants :

Possibilités d'apprentissage limitées

Les étudiants ayant un accès limité aux outils d’IA risquent de passer à côté de précieuses opportunités d’apprentissage. L'IA a le potentiel d'améliorer l'expérience éducative en offrant des ressources d'apprentissage personnalisées, des évaluations adaptatives et des systèmes de tutorat intelligents. Sans accès à ces outils, les étudiants peuvent être désavantagés par rapport à leurs pairs.

Élargissement de l’écart de réussite

L’inéquité dans l’accès aux outils d’IA peut contribuer à creuser l’écart de réussite. Les étudiants qui n’ont pas les moyens de se permettre ou d’accéder aux outils d’IA peuvent prendre du retard dans l’acquisition des compétences et des connaissances renforcées par l’efficacité et l’efficience de l’IA. Cela entraîne probablement des disparités dans la réussite scolaire.

Disparités en matière de développement des compétences

Les outils d’IA peuvent aider les élèves à développer des compétences essentielles telles que la pensée critique, la résolution de problèmes et la culture numérique. Les étudiants ayant un accès limité peuvent avoir du mal à acquérir ces compétences, ce qui les désavantage dans le monde en évolution de l’IA.

Obstacles financiers

Le coût associé aux outils d’IA peut créer des obstacles financiers pour les étudiants issus de milieux économiquement défavorisés qui peuvent trouver l’accès à ces ressources limité, réduisant encore davantage leur capacité à tirer parti des avantages de l’IA dans leur expérience d’apprentissage.

Pauvreté des données et problèmes de connectivité

L’accès peu fiable et inadéquat aux données, en particulier parmi les familles défavorisées, constitue un défi majeur, interférant avec le plein accès à la technologie dont la plupart des familles et des apprenants ont besoin et sur laquelle comptent. Cela entrave l’accès à des ressources essentielles d’apprentissage et de collecte d’informations. Ce problème est répandu dans les régions socialement et économiquement défavorisées, y compris certaines parties des zones urbaines, les zones rurales et les pôles du sud, où la pauvreté des données constitue un obstacle important pour ces communautés. Les limites de l’IA aggraveront ce problème à mesure que ceux qui y ont accès s’éloigneront.

Préoccupations concernant l’accès équitable

L’accès et l’utilisation équitables des outils d’IA témoignent d’une prise de conscience croissante des disparités potentielles.

Impact sur l’inclusivité et la diversité

Si les outils d’IA ne sont pas accessibles à tous les étudiants, cela aura pour conséquence d’affecter l’inclusivité et la diversité des expériences éducatives. Certains groupes, tels que ceux issus de communautés marginalisées ou de milieux à faible revenu, peuvent être confrontés à des obstacles supplémentaires, perpétuant les disparités existantes en matière d'éducation.

Soutenir une utilisation responsable de l’IA

Pour relever ces défis, les acteurs de la communauté scolaire doivent travailler en collaboration pour garantir une éducation et un accès équitables aux outils d’IA et empêcher l’élargissement de la fracture numérique dans l’éducation.

Les grands modèles linguistiques (LLM) à partir desquels l'IA récupère les informations peuvent sembler imiter l'intelligence humaine, mais en réalité, ils parcourent l'immense Web et rassemblent des réponses à vos invites de commande (recherche) de manière à interpréter votre demande. Les LLM utilisent des modèles statistiques pour analyser de grandes quantités de données, apprenant les modèles et les connexions entre les mots et les expressions.

Les solutions doivent être diffusées et enseignées.

Sensibiliser et fournir des instructions sur la manière de garantir que les individus mettent en place de tels processus maximise l'accès équitable, car les communautés confrontées à des obstacles plus importants et les individus qui les composent sont moins susceptibles d'être confrontés aux divisions qui existent au sein de l'orbite Internet qui imprègnent notre expérience quotidienne.

Voici quelques mesures stratégiques supplémentaires que les chefs d’établissement et leurs communautés peuvent prendre pour réduire, voire éliminer, le fossé, afin de garantir que l’accès aux ressources et aux informations sur l’IA soit offert de manière proportionnée et équilibrée.

Utilisation responsable de l'IA:

Mettre en évidence les risques potentiels, y compris les préjugés implicites et les hallucinations. Une hallucination, c'est lorsqu'une IA génère des informations incorrectes comme si elles étaient factuelles. Les hallucinations de l’IA sont souvent causées par des limitations des données d’entraînement et des algorithmes, qui produisent un contenu erroné, voire nuisible. Un excellent tutoriel sur comprendre les hallucinations peut être trouvé ici.
Encourager la pensée critique et la vérification des faits lors de l'utilisation de contenu généré par l'IA. Utiliser des ressources telles perplexité.ai ainsi que le consensus.app sont des exemples de ressources d'IA qui visent à vous orienter vers des informations factuelles. L’enseignement à ce sujet et le processus de vérification des faits sont essentiels au processus. Regarde ça liste de ressources d'IA gratuites et fiables que je mets à jour mensuellement.
Education et sensibilisation. S'engager à dispenser une formation régulière sur l'IA aux étudiants et au personnel. Communiquer l’utilisation appropriée de l’IA par l’école, en mettant l’accent sur l’équité et la sécurité.

Établir une politique d’IA claire et équitable pour les écoles est une approche proactive pour accéder aux avantages de l’IA tout en abordant les risques potentiels, notamment ceux d’éthique. En établissant des lignes directrices claires, en encourageant une utilisation responsable et en promouvant les expériences d'apprentissage, les écoles peuvent apprendre aux élèves à naviguer dans le paysage numérique en évolution avec intégrité éthique et réussite scolaire, ainsi qu'à trouver un équilibre dans l'exploitation de la puissance de l'IA et à minimiser le risque d'approfondissement du numérique. diviser.

En donnant la priorité à un accès équitable à ces ressources et en luttant contre les préjugés potentiels, les écoles peuvent exploiter La productivité remarquablement imparfaite de l’IA, afin que tous les étudiants, quel que soit leur parcours, aient la possibilité de bénéficier des avantages des ressources d'apprentissage basées sur l'IA.