Revue Alsic, numéro thématique sous la direction de
Amélie Cellier, docteure, université Sorbonne Nouvelle
Eugénie Duthoit, maîtresse de conférences, université Sorbonne Nouvelle
Cristelle Cavalla, professeure des universités, université Sorbonne Nouvelle
Frédérique Freund, professeure agrégée d’anglais docteure, université Grenoble Alpes
Présentation
La démocratisation de ChatGPT et de logiciels d’intelligence artificielle (désormais IA) générateurs d’images (Stable Diffusion, Imagen, MidJourney et Dall-E 2), de vidéos (Renderforest, Lumen5 et Moovly), de musique (MusicLM, Moises) et de traduction (DeepL) interroge, dans le domaine de la didactique des langues et des cultures, des pratiques d’enseignement et d’apprentissage qui ont déjà été transformées par le numérique (didactisation de contenus langagiers, automatisation des évaluations, littératies numériques, etc.) (Cavalla & Mangiante, 2022 ; Ollivier, 2018). Des outils propres aux pratiques et ressources pédagogiques ont par ailleurs été développés à partir de l’IA (Magicschool.ai). Dans le cadre de cet appel à contributions, nous souhaitons questionner les usages de l’IA tant pour l’enseignement et l’apprentissage des langues que pour l’ingénierie pédagogique et la formation dans le domaine de la didactique des langues.
Tout au long du 20ème siècle, l’accroissement de la puissance des ordinateurs a permis, sur fond de débats neuroscientifiques (connexionnistes vs fonctionnalistes), la création d’algorithmes de plus en plus complexes. Tandis que les avancées technologiques donnent lieu à partir des années 1970 à l’enseignement assisté par ordinateur (Strauss, 1985), elles contribuent dans les années 2010 à l’élaboration d’un apprentissage des langues assisté par l’IA (Detey et al., 2022). Au-delà de l’innovation informatique elle-même, nous attendons des réflexions épistémologiques, praxéologiques et critiques (sociétales, politiques…) autour des pratiques pédagogiques intégrant l’IA. Faire le choix d’introduire l’IA dans son agir professionnel, c’est se positionner par rapport aux problématiques qu’elle soulève en lien avec les modèles utilisés (IA génératives, apprentissage par renforcement, etc.) et, par conséquent, le fonctionnement intrinsèque des systèmes d’apprentissage automatique (ou Machine Learning) et profond (ou Deep Learning) (Goksel & Bozkurt, 2019). Rappelons également que ces logiciels fonctionnent à partir de systèmes statistiques dont le raisonnement et/ou l’intelligence ne sont pas avérés (Mattei & Villata, 2022).
Pour les chercheur.e.s en didactique des langues et des cultures, il s’agit avant tout de réfléchir à leurs effets sur
- le travail de didactisation des savoirs langagiers, dans la mesure où les logiciels peuvent influencer le matériau langagier ;
- les approches pédagogiques adoptées mettant en relation les littératies de l’écrit et de l’oral et les littératies numériques ;
- l’éthique en lien avec la question de l’authentique et de l’authenticité, mais également de l’open source (Cicurel & Spaëth, 2017 ; Aguilar Río, 2016) ;
- la variété des langues et des cultures (plurilinguisme ; normes, standardisation, variations sociolangagières).
En outre, tous les pays ne sont pas égaux face à ce type de logiciels : l’apprentissage automatique (ou Machine Learning) est limité par la capacité des systèmes à traiter des quantités massives de données (big data), mais également par certaines décisions politiques. Dans plusieurs pays, la population n’a pas accès aux mêmes données que dans d’autres pays (par exemple, sur Google).
Nous invitons les auteur·e·s intéressé·e·s à soumettre des articles traitant de questions relevant des trois axes thématiques suivants, tout en interrogeant la pertinence de l’utilisation de l’IA dans le domaine de l’enseignement et de l’apprentissage des langues.
Axe 1 – L’IA dans l’enseignement et l’apprentissage des langues
Le premier axe vise à réfléchir aux fonctions et usages de l’IA dans l’enseignement et l’apprentissage des langues. Les contributeur·rice·s pourront ainsi interroger leurs effets sur l’ensemble des étapes de la didactisation : en quoi les logiciels d’IA sont-ils pertinents pour l’enseignement et l’apprentissage d’une langue ? Comment changent-ils l’écosystème du cours de langue ? Dans quelle mesure modifient-ils la relation et la communication entre les enseignant·e·s et les apprenant·e·s ? Les logiciels d’IA répondent-ils aux besoins des apprenant·e·s en langues (Yang et al., 2022) ? Quels effets sur la cognition des apprenant·e·s ? Dans quelle mesure faut-il autoriser les apprenant·e·s à les utiliser ? Comment les inciter à avoir un regard critique quant à leur utilisation pour développer, notamment, leur apprentissage en autonomie ? Comment évaluer les productions des apprenant·e·s en s’appuyant sur l’IA ? Plus largement, dans quelle mesure l’IA automatiserait les pratiques professionnelles enseignantes ? Les contributeur·rice·s pourront également s’intéresser à la question de la production de l’écrit et de l’oral et, plus particulièrement, aux interactions ayant lieu dans un système conversationnel dynamique et à la standardisation des langues (Godwin-Jones, 2022).
Axe 2 – L’IA dans l’ingénierie pédagogique et numérique spécialisée dans l’enseignement et l’apprentissage des langues
Dans le deuxième axe, il s’agira pour les contributeur·rice·s d’identifier les applications potentielles des logiciels d’IA en termes d’ingénierie : modifient-ils et dans quelle mesure le rapport aux pédagogies et méthodologies d’enseignement et d’apprentissage des langues et des cultures ? Comment exploiter les supports générés (Coniam, 2008) ? Certains logiciels peuvent-ils constituer des outils d’apprentissage en autonomie des langues et des cultures (Bibauw et al., 2022 ; Yang et al., 2022) ? Est-il imaginable de réaliser des manuels à partir de logiciels d’IA ? Les contributeur·rice·s pourront également partager leurs recherches sur l’élaboration d’outils à partir de systèmes d’IA (Miras et al., 2019).
Axe 3 – L’IA dans la formation des (futur·e·s) enseignant·e·s de langues
Le troisième axe interroge la manière dont les enseignant·e·s de langues peuvent être initiés à l’IA. Plusieurs aspects peuvent être alors abordés : comment (se) former à la création pédagogique à travers le prompting ? Comment élaborer un support généré par l’IA qui tienne compte des besoins des apprenant·e·s ? Comment aider les enseignant·e·s à réfléchir aux contenus générés par l’IA pour réaliser une transposition didactique contextualisée ? Quels sont les protocoles d’utilisation de l’IA spécifiques aux métiers de l’enseignement des langues et des cultures (Holmes & Tuomi, 2022) ? Comment intégrer ces usages, ainsi que le prompting, à leurs pratiques d’enseignement des langues ? Modifient-ils leur répertoire didactique ? Comment enseigner ces usages aux futur·e·s enseignant·e·s et ingénieur·e·s numériques ? Les contributeur·rice·s peuvent également proposer des articles sur la manière dont les logiciels d’IA peuvent contribuer à la formation des enseignant·e·s (Roméro et al., 2023). Quels sont les atouts, les limites, voire les risques de l’IA dans la formation des formateur·rice·s ?
Les propositions de contributions qui intègrent une réflexion critique sur les usages éducatifs des logiciels d’IA (Colin et al., 2015) seront particulièrement considérées. Il s’agira, notamment, de tenir compte des modèles philosophiques, socio- économiques et/ou politiques sous-jacents au développement de ces outils (Rudolph et al., 2023).
Consignes aux auteur·e·s
Les articles peuvent être soumis en anglais ou français. Ils ne devront pas excéder 55 000 caractères espaces compris, hors bibliographie et être envoyés à l’adresse intelligenceartificielleetdlc@gmail.com avant le 15 avril 2024.
Les soumissions doivent suivre les consignes aux auteur·e·s d’Alsic : https://journals.openedition.org/alsic/959
Elles mentionneront l’axe de recherche choisi et la rubrique Alsic : Recherche ; Pratique et recherche ; Analyse de livres et publications ; Analyse d’outils et de ressources numériques.
Calendrier
Publication de l’appel : 26 octobre 2023
Date limite de soumission : 15 avril 2024
Réponse aux auteur·e·s : 24 juin 2024
Publication du numéro : janvier 2025
Contacts
Pour toute question, veuillez contacter Amélie Cellier (amelie.cellier@sorbonne-nouvelle.com), Eugénie Duthoit (eugenie.duthoit@sorbonne-nouvelle.com) et Frédérique Freund (frederique.freund@univ-grenoble-alpes.fr).
Bibliographie
Aguilar Río, J. I. (2016). L’éthique dans la formation des enseignants de langues. Les Langues Modernes, 4, 47‑55.
Bibauw, S., Van den Noortgate, W., François, T., & Desmet, P. (2022). Dialogue systems for language learning : A meta-analysis. Language Learning & Technology, 26(1), 1‑24.
Cavalla, C., & Mangiante, J.-M. (2023). Le lexique préfabriqué pour l’enseignement. Le Français dans le monde – Recherches et applications, 73, 13‑25.
Cicurel, F., & Spaeth, V. (Éds.). (2017). Agir éthique en didactique du FLE/FLS. CLE international.
Collin, S., Guichon, N., & Ntebutse, J. G. (2015). Une approche sociocritique des usages numériques en éducation. Sciences et technologies de l’information et de la communication pour l’éducation et la formation (Sticef), 22, 89‑117.
Coniam, D. (2008). Evaluating the language resources of chatbots for their potential in English as a second language. ReCALL, 20(1), 98‑116.
Detey, S., Fontan, L., Le Coz, M., Barcat, C., & Kawaguchi, Y. (2022). Identifying Segmental Substitutions in Spontaneous Speech of L3-French/L1-Japanese Learners: A Corpus-based Pilot Study. Journal of the Phonetic Society of Japan, 26(3), 124‑134.
Godwin-Jones, R. (2022). Chatbots in language learning: AI systems on the rise. In B. Arnbjörnsdóttir, B. Bédi, L. Bradley, K. Friðriksdóttir, H. Garðarsdóttir, S. Thouësny, & M. J. Whelpton (Éds.), Intelligent CALL, granular systems and learner data: Short papers from Eurocall 2022 (p. 124‑128). Research-publishing.net.
Göksel, N., & Bozkurt, A. (2019). Artificial Intelligence in Education: Current Insights and Future Perspectives. In S. Sisman-Ugur & G. Kurubacak (Éds.), Handbook of Research on Learning in the Age of Transhumanism (p. 224‑236). IGI Global.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542‑570.
Mattei, P.-A., & Villata, S. (2022). Introduction à l’intelligence artificielle et aux modèles génératifs. In B. Martin & S. Riva (Éds.), Informatique Mathématique : Une photographie en 2022. CNRS Éditions.
Miras, G., Lefevre, M., Arbach, N., Rapilly, L., & Dumarski, T. (2019). Apports d’un outil d’intelligence artificielle à l’enseignement-apprentissage des langues. EIAH’2019 : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, Paris, France.
Ollivier, C., & Projet e-lang. (2018). Littératie numérique et approche socio-interactionnelle de l’enseignement-apprentissage des langues. Éditions du Conseil de l’Europe. https://www.ecml.at/Portals/1/5MTP/Ollivier/e-lang%20FR.pdf
Romero, M., Heiser, L., & Lepage, A. (Éds.). (2023). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle. Canopé, Livre blanc.
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342‑363.
Strauss, A. (1985). Les langages de spécialité : Leurs rapports avec la mise en œuvre et les limites de l’intelligence artificielle. Cahiers de l’Apliut, 5(1), 72‑77.
Yang, H., Kim, H., Lee, J., & Shin, D. (2022). Implementation of an AI chatbot as an English conversation partner in EFL speaking classes. ReCALL, 34(3), 327‑343.