Élaboration d'un cadre pilote pour l'enseignement de l'intelligence artificielle (IA) aux étudiants.

Légende de la photo — À l'école primaire de Tan Tien ( province de Bac Giang ), une leçon utilise l'intelligence artificielle pour concevoir une vidéo expliquant comment gérer des situations concrètes. Photo : Dong Thuy/TTXVN

Le cadre de contenu pédagogique en IA est développé sur la base de quatre grands axes de connaissances, correspondant à quatre domaines de compétences, qui sont interdépendants et complémentaires, à savoir : la pensée centrée sur l'humain, l'éthique de l'IA, les techniques et applications de l'IA et la conception de systèmes d'IA.

Le cadre du programme d'études est conçu pour correspondre à deux étapes éducatives : l'étape de l'enseignement de base (comprenant les niveaux primaire et secondaire inférieur) et l'étape de l'enseignement professionnel (niveau secondaire supérieur).

À l'école primaire, les élèves découvrent principalement des applications d'IA simples et intuitives pour se familiariser avec les concepts de base et comprendre le rôle de l'IA dans la vie quotidienne. Au collège, ils apprennent à utiliser des outils d'IA pour créer des produits numériques et résoudre des problèmes scolaires. Au lycée, ils sont encouragés à explorer, concevoir et améliorer des outils d'IA simples à travers des projets scientifiques .

En plus des contenus pédagogiques de base, les étudiants peuvent choisir des cours optionnels pour améliorer leurs compétences pratiques, approfondir leurs connaissances des domaines d'application de l'IA ou apprendre les techniques de programmation et le développement de systèmes d'IA.

Le cadre de formation en intelligence artificielle s’appuie sur les perspectives, les orientations et les approches par compétences du Programme d’enseignement général de 2018, garantissant ainsi la cohérence et la continuité avec les principes directeurs du Parti et de l’État concernant le Cadre de compétences numériques pour les apprenants. Il met particulièrement l’accent sur les exigences relatives au développement de cinq qualités essentielles et de trois paires de compétences communes ; la cohérence avec le Programme d’enseignement général en informatique ; la mise à profit des programmes de formation en intelligence artificielle des pays avancés ; les aspects scientifiques, modernes et pédagogiques ; l’ouverture, la flexibilité et les mises à jour régulières ; une approche centrée sur l’humain ; et une forte emphase sur l’éthique et la responsabilité.

Selon le cadre pédagogique de l'IA, les enseignants devraient privilégier des méthodes d'enseignement actives, axées sur l'apprentissage par l'expérience, la pratique et les projets. L'apprentissage par projets devrait être encouragé afin de développer les compétences collaboratives, l'autonomie et la créativité. Les cours devraient être organisés de manière flexible, en suscitant l'intérêt des élèves tout en garantissant sécurité et efficacité.

De plus, les enseignants choisissent des méthodes pédagogiques adaptées au contenu des leçons. Certains sujets, comme l'éthique de l'IA, l'identification des risques et l'analyse des politiques, peuvent être abordés par le biais de discussions, de débats et d'études de cas, sans avoir recours à l'ordinateur. Parallèlement, ils établissent des liens entre les connaissances en IA et les problématiques concrètes liées à l'apprentissage, à la vie quotidienne, à la production et aux services publics.

Les étudiants ne doivent pas seulement proposer des solutions, mais aussi être capables d'en vérifier et d'en évaluer l'efficacité ainsi que les aspects éthiques et humanistes ; ce qui implique une pédagogie différenciée et individualisée.

Le cadre pédagogique en IA définit également des critères d'évaluation. Les évaluations régulières et périodiques doivent être étroitement alignées sur les composantes de compétences en IA et les domaines de contenu fondamentaux. Pour les sujets axés sur les applications de l'IA, l'accent doit être mis sur l'évaluation de la capacité à appliquer les connaissances et les compétences pour créer des applications utiles. Pour les sujets relatifs aux principes et aux modèles de l'IA, l'accent doit être mis sur l'évaluation de la pensée créative, logique et systématique. Pour les domaines de contenu concernant l'éthique, les données et le droit, l'évaluation doit combiner la résolution de problèmes avec l'observation des attitudes, des comportements et des responsabilités des élèves dans un environnement numérique.

Les enseignants doivent créer des profils d'apprentissage pour consigner et mettre à jour régulièrement la progression de chaque élève tout au long du cours. L'évaluation des compétences en intelligence artificielle de chaque élève doit reposer sur une synthèse d'évaluations régulières et périodiques, reflétant sa progression et le niveau de maîtrise requis par le programme.

Les évaluations à grande échelle des compétences en IA devraient se fonder sur les acquis d'apprentissage des matières obligatoires ; il convient d'éviter de concevoir des outils d'évaluation basés uniquement sur le contenu des matières optionnelles. Il est essentiel de créer des occasions pour les élèves de présenter et de partager leurs projets d'IA avec leurs pairs, leurs enseignants et leurs parents afin de recevoir des commentaires et ainsi améliorer et développer leurs produits.

Afin de garantir l'exactitude et l'objectivité, les enseignants organisent des présentations, des débats et des expositions de produits d'IA, encourageant ainsi les élèves à discuter, débattre et s'évaluer mutuellement, favorisant ainsi la pensée critique, la communication et les compétences de collaboration.

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