Le psychologue cognitif réinvente l'apprentissage des STIM
Nia Nixon favorise l'inclusion, le sentiment d'appartenance et la collaboration en IA dans les STIM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques).
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Nia Nixon étudie comment les équipes humain-IA peuvent favoriser des environnements d'apprentissage de groupe plus inclusifs et solidaires. Disciplines STEMAnnie Brookman-Byrne en apprend davantage.
Annie Brookman-Byrne : Quelles questions posez-vous dans vos recherches sur l'apprentissage des STIM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques) ?
Nia Nixon : Que se passe-t-il lorsque les étudiants collaborent avec l’IA – non pas comme un simple outil, mais comme un véritable membre de l’équipe ? Cette question, d’une simplicité trompeuse, est au cœur de mon travail. mon laboratoireNous explorons comment l'IA peut être un partenaire qui écoute, qui incite et qui contribue à façonner une collaboration équitable.
Ces recherches sont urgentes car l'innovation repose de plus en plus sur la collaboration en sciences et technologies. Pourtant, de nombreux étudiants n'en font pas l'expérience. collaboration comme un contexte où elles se sentent écoutées, valorisées et responsabilisées, en particulier les filles et les personnes issues de groupes raciaux sous-représentés. redéfinir le rôle de l'IA Dans ces contextes, nous avons la possibilité de modifier la dynamique et de rendre l'apprentissage en équipe plus inclusif dès la base.
« Nous avons l’opportunité de changer la donne et de rendre l’apprentissage en équipe plus inclusif dès sa conception. »
ABB: Comment le domaine a-t-il évolué ?
NN : Le domaine a évolué, passant d’une vision de l’IA uniquement comme tuteur ou outil à une conception de celle-ci comme un coéquipier Une IA qui écoute, s'adapte et apporte son soutien. Idéalement, elle devrait pouvoir endosser des rôles sociaux, s'ajuster aux besoins humains et instaurer la confiance au fil du temps. Ces qualités sont essentielles à l'apprentissage collaboratif.
Mes propres travaux s'appuient sur ces idées en explorant comment les coéquipiers IA façonner la dynamique interpersonnellenotamment en matière d'inclusion et d'identité. Selon sa conception, l'IA peut soit amplifier les inégalités existantes, soit nous aider à repenser les espaces d'apprentissage collaboratif. IA générative peut révéler les dynamiques de pouvoir dans les interactions d'équipe et favoriser une participation plus équitable, notamment pour les filles et les étudiants sous-représentés dans les domaines des STIM.
Mon doctorant Mohammed Amin Samadi en réponse une plateforme Cela permet aux chercheurs d'explorer comment les différents comportements et personnalités des coéquipiers IA influencent la collaboration au sein d'un groupe. Il s'agit d'un tournant majeur dans notre conception et notre étude du rôle de l'IA dans la promotion de l'inclusion, du sentiment d'appartenance et d'une participation équitable à l'apprentissage en équipe. Le domaine de l'apprentissage par l'IA évolue au-delà de l'automatisation pour s'orienter vers la création de systèmes d'IA qui agissent comme partenaires cognitifs et émotionnels.
ABB: Comment vos recherches aideront-elles les enfants ?
NN : La collaboration, l’adaptabilité et la maîtrise de l’IA sont des compétences essentielles dans notre monde. Pourtant, pour de nombreux enfants, notamment ceux issus de communautés marginalisées, le travail de groupe peut être source d’isolement ou de découragement. Nos recherches visent à changer cela. Nous utilisons l’IA pour détecter les dynamiques subtiles au sein d’un groupe d’apprentissage, par exemple en identifiant les personnes ignorées, celles qui contribuent activement et l’évolution des ambiances émotionnelles. Ces informations permettent à nos IA d’intervenir en tant que coéquipiers de proposer des incitations en temps réel, axées sur l’équité, qui favorisent l’inclusion, la régulation et le sentiment d’appartenance.
Il est important de noter que nos travaux révèlent également les risques de biais dans l'IA. Une étude récente menée par mon doctorant le démontre. Jaeyoon Choi a révélé un biais sexiste dans la façon dont ChatGPT rôles de leadership attribués Les étudiants de sexe masculin se voyaient attribuer des rôles plus dominants et affirmés, tandis que les étudiantes se voyaient attribuer des rôles collaboratifs et de soutien. Il est donc nécessaire de concevoir les systèmes d'IA collaboratifs de manière intentionnelle et en tenant compte des biais.
Grâce à notre plateforme, nous testerons des coéquipiers IA dans des laboratoires aux États-Unis et en Allemagne afin de comprendre non seulement ce qui fonctionne, mais aussi ce qui est juste, adapté aux réalités culturelles et véritablement valorisant pour tous les enfants. En favorisant une collaboration plus équitable dès aujourd'hui, nous donnons aux enfants les outils et la confiance nécessaires pour s'épanouir dans un monde de demain où l'IA sera omniprésente.
ABB: Quels sont les plus grands mystères de votre domaine ?
NN : Nous cherchons encore à comprendre ce que signifie pour une IA d’être une bon coéquipierL'IA peut-elle percevoir les subtilités des interactions interpersonnelles ? Peut-elle instaurer la confiance malgré les différences ? Que se passe-t-il lorsque des enfants sont en désaccord avec l'IA, ou l'ignorent ? Se pose également la question éthique : comment s'assurer que les IA partenaires ne renforcent pas involontairement les préjugés ou ne favorisent pas une dynamique de surveillance ? Mes travaux visent à répondre à ces questions en combinant les sciences cognitives, la psychologie sociale et les sciences de l'apprentissage afin de comprendre comment la communication, l'identité et le pouvoir interagissent au sein des équipes humain-IA.
« J’espère que nous réussirons à concevoir une IA moins axée sur le contrôle et plus axée sur la bienveillance. »
ABB: Quels sont vos espoirs pour l'avenir de l'apprentissage en IA ?
NN : J’espère que nous réussirons à concevoir une IA moins axée sur le contrôle et plus axée sur le soin. Des systèmes qui écouter plus qu'ils parlerUne IA qui soutient les enseignants et les pairs humains, au lieu de les remplacer. J'espère également que nous cesserons de construire des modèles « universels » et que nous commencerons à concevoir des systèmes intégrant la diversité dès la base. L'inclusion doit être le fondement. pas une réflexion après coupEn fin de compte, j'aimerais voir les coéquipiers IA s'inscrire dans un mouvement plus large visant à repenser les salles de classe comme des lieux où chaque élève, quel que soit son origine, se sent vu, valorisé et habilité à contribuer à façonner l'avenir des sciences et des technologies.
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Notes
Nia Nixon est professeure agrégée à l'Université de Californie à Irvine, où elle dirige le Laboratoire d'analyse du langage et de l'apprentissage (LaLA (Laboratoire). Ses recherches font le lien entre les sciences cognitives, l'éducation et l'IA afin d'explorer comment la collaboration humain-IA peut promouvoir des environnements d'apprentissage plus inclusifs. En tant que 2025-2027 Jacobs Foundation Chercheuse associée, elle s'intéresse particulièrement à la manière dont les coéquipiers IA peuvent soutenir les étudiants sous-représentés dans les disciplines STEM. Les travaux de Nia ont été publiés dans des revues de premier plan et font l'objet de collaborations internationales.discours visant à façonner l'avenir de équitable l'éducation.
Nia site perso, site web du laboratoireNia sur Bluesky et sur X.
Cet entretien a été légèrement modifié pour plus de clarté.