L'IA ne peut pas résoudre le problème de la motivation des étudiants

En 2023, Sal Khan — le fondateur de Khan Academy — avait promis que l'intelligence artificielle apporterait la plus grande révolution positive de l'histoire de l'éducation. Un tuteur personnel pour chaque élève de la planète, 24 heures sur 24, dans n'importe quelle matière. Mais seulement un an plus tard, Khan lui-même a admis que le lancement de Khanmigo, le chatbot éducatif de son entreprise, a été « un non-événement » pour la plupart des jeunes. Bien que le nombre d'accès soit passé de 40 000 étudiants à près d'un million en quelques mois, la vérité est que presque personne ne l'utilise vraiment. Et c'est là que se cache le revers de la médaille : l'IA peut offrir des exercices sur mesure, des explications personnalisées, des animations brillantes, mais elle ne peut pas donner l'envie d'apprendre. Aucun algorithme, aussi sophistiqué soit-il, ne parvient à pousser un étudiant à faire des efforts s'il n'en voit pas l'intérêt. Kristen DiCerbo, responsable de l'apprentissage à la Khan Academy, le dit sans détour : « Apprendre est un effort mental, et ce n'est souvent pas amusant. Comment pouvons-nous donner envie aux jeunes de l'affronter ? » L’intelligence artificielle ne peut pas combler ce manque de motivation. Le problème n’est pas l’accès, c’est le désir. Un chiffre clé : seul un tiers des élèves américains est vraiment impliqué à l'école, et cette proportion est restée stable pendant des années, malgré tous les nouveaux outils numériques. Et même parmi ces quelques personnes motivées, seuls 5 % utilisent vraiment les plateformes comme Khanmigo suffisamment pour en voir les avantages. C'est la « règle des cinq pour cent », comme l'appelle Laurence Holt : la plupart des gens n'utilisent rien ou presque, et ceux qui étaient déjà en avance vont encore plus vite. Le risque ? Que la technologie creuse l'écart au lieu de le combler. Sal Khan lui-même, après des années d'enthousiasme pour l'IA, admet aujourd'hui que le véritable levier est d'investir dans les personnes. Car l’éducation, au fond, reste un fait social. Ron Ferguson de Harvard a étudié des milliers de classes : les enseignants qui motivent vraiment sont ceux qui savent créer une collaboration et une confrontation entre les élèves. Les jeunes apprennent davantage lorsqu'ils discutent, se défient et voient que leurs camarades ont également des difficultés. Même logique que dans les salles de sport : ceux qui détestent l'exercice physique s'entraînent davantage en groupe que seuls. Mais il y a un paradoxe : si les meilleurs enseignants savent utiliser la dynamique de groupe pour motiver, ils sont peu nombreux et difficiles à former. Et les écoles publiques choisissent souvent les enseignants uniquement sur la base de leurs diplômes et de leurs connaissances théoriques, et non sur la façon dont ils savent réellement éveiller la curiosité ou tenir la classe. Ferguson a découvert que les enseignants qui poussent les élèves à travailler dur et à viser haut ont deux caractéristiques : ils sont captivants – ils parviennent à rendre vivante même la matière la plus difficile – et ils font sentir à chaque élève que sa réussite compte vraiment. Ce ne sont pas des qualités innées : elles s'acquièrent avec l'expérience, les retours et l'observation des meilleurs collègues. Roland Fryer de Harvard le confirme : le coaching et l'observation par les pairs font progresser les enseignants plus que n'importe quel cours théorique. Et Mary Burns, ancienne enseignante et aujourd'hui chercheuse, rappelle que pendant la pandémie, nous avons vu ce qui se passe lorsque la valeur du groupe est sous-estimée : la perte d'apprentissage a également été une blessure psychologique. Beaucoup d'enfants, simplement isolés, ont cessé d'essayer. L'aspect qui reste en dehors du débat technologique est que les jeunes, au fond, n'apprennent pas pour l'IA, mais pour les personnes : pour impressionner un enseignant, pour collaborer ou rivaliser avec des amis. Justin Reich du MIT le dit clairement : « Ils s'intéressent aux gens, pas à la machine. » Et il ne suffit pas de rendre les robots plus intelligents ou évolutifs, tant que personne n'a trouvé le moyen de les transformer en source de motivation. Si tu penses qu'un algorithme suffira à changer l'école, tu fais fausse route. L’IA ne peut pas résoudre le problème de la motivation, car la motivation naît des relations humaines. Si cette histoire t'a fait voir l'école d'une manière différente, sur Lara Notes, tu peux le signaler avec I'm In : cela te permet de dire que cette idée te concerne vraiment maintenant. Et si tu en discutes avec quelqu'un, tu peux le taguer avec Shared Offline : c'est le moyen d'arrêter une conversation qui t'a marqué, pour ne pas la perdre. Ce récit provient de The Atlantic et te fait gagner 1 minute par rapport à l'article original.