Accepté provisoirement
Chercheur indépendant, Graz, Autriche
La version finale et formatée de l’article sera publiée prochainement.
Ces dernières années, l’intérêt pour l’utilisation éthique des systèmes d’IA dans l’éducation a considérablement augmenté. D’un côté, le potentiel de ces systèmes est indéniable : lorsqu’ils sont utilisés de manière responsable, ils peuvent efficacement soutenir et améliorer le processus interactif d’enseignement et d’apprentissage. De l’autre, il existe un risque que la présence humaine soit progressivement remplacée par des systèmes d’IA créés arbitrairement, en raison de leurs capacités en pleine expansion, souvent peu encadrées. Les cadres éthiques contemporains proposent des principes et des directives de haut niveau, mais manquent de modèles détaillés pour des scénarios concrets et les propriétés des acteurs impliqués dans l’éducation. En réponse à cela, cet article présente un cadre annexe basé sur le langage de modélisation unifié (UML), incluant un ensemble novateur de propriétés de bas niveau. Bien que non intégré dans les travaux connexes, le comportement éthique et la représentation visuelle des acteurs visent à améliorer la transparence et à réduire les risques de mauvaise interprétation et d’abus des systèmes d’IA. Le cadre se concentre principalement sur l’éducation scolaire, conduisant à un modèle plus restrictif, mais il réfléchit aussi aux potentiels et aux défis pour améliorer la flexibilité à différents niveaux éducatifs. L’article conclut par une discussion sur les conclusions clés et les implications du cadre présenté, ses limites et les futures pistes de recherche afin de préserver durablement la présence humaine naturelle dans l’utilisation des systèmes d’IA en éducation.
Mots-clés :
Éducation, intelligence artificielle, cadre éthique, IA de confiance, centrée sur l’humain
Reçu : 28 janv. 2024;
Accepté : 18 déc. 2024.
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* Correspondance :
Werner Alexander Isop, Chercheur indépendant, Graz, Autriche
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