Le MIT réunit sept universités pour refondre l’enseignement de l’IA

Le MIT Schwarzman College a organisé en juillet son premier AI Educators Pilot. Cet atelier d’une semaine s’est tenu sur le campus du MIT Schwarzman College of Computing. Il a réuni 19 participants issus de sept établissements universitaires. Allen University, Babson College et Brandeis University figuraient parmi les institutions représentées. L’Université du Massachusetts à Lowell, Marshall University, l’Université du North Texas et Wentworth Institute of Technology participaient aussi. Les enseignants venaient du Grand Boston, de Caroline du Sud, de Virginie-Occidentale et du Texas. Le programme cherchait à élargir l’enseignement de l’intelligence artificielle dans plusieurs disciplines et environnements d’apprentissage. Le projet bénéficiait du soutien de Jake et Robin Reynolds.

Le cours MIT sert de point de départ pédagogique au pilote. Les participants ont étudié les méthodes de Modeling with Machine Learning, le cours C01/C51 du MIT. Ce cours appartient à l’initiative Common Ground for Computing and AI Education. Il présente des concepts fondamentaux d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Les étudiants doivent ensuite les appliquer à des problèmes liés à leurs propres disciplines. Pendant l’atelier, les enseignants ont travaillé avec des démonstrations, des vidéos et des exercices. Ils ont également adapté des supports aux réalités de leurs classes. Plus d’informations figurent dans la présentation du cours C01/C51 et sur le pilote AI Educators.

Le MIT mobilise plusieurs disciplines

Plus de six enseignants du MIT ont contribué à la conception du programme. Leurs domaines comprenaient notamment la finance, l’informatique et la durabilité. Saurabh Amin, professeur Edmund K. Turner de génie civil, dirigeait le pilote sur le plan académique. Il codirige aussi le Operations Research Center, rattaché au MIT Schwarzman College of Computing et au MIT Sloan School of Management. Dan Huttenlocher, doyen du collège, a décrit la formation des instructeurs comme un moyen d’élargir l’accès des étudiants à l’enseignement de l’IA. Asu Ozdaglar, doyenne adjointe chargée des études, a insisté sur la pensée critique. L’objectif déclaré consiste à former des étudiants capables de questionner l’IA, pas seulement de l’utiliser.

Les échanges ont porté sur la place du raisonnement dans l’apprentissage automatique. Saurabh Amin estime que les ressources techniques de qualité existent déjà. Selon lui, le besoin concerne surtout les liens entre concepts, disciplines, problèmes et modes de réflexion. Shen Shen, chargée de cours au département EECS, a comparé l’apprentissage automatique à un outil ou à une nouvelle manière de cadrer un problème. Wenjin Zhou, professeure adjointe à UMass Lowell, a participé alors que son département préparait un programme d’IA et de science des données. Elle voulait examiner la formation des futurs informaticiens. Les participants ont ainsi discuté du rôle du spécialiste quand des outils d’IA deviennent accessibles à tous.

Les participants préparent un réseau

Les retours des participants doivent contribuer aux prochaines versions du pilote. À la fin de la semaine, chaque enseignant a identifié des supports et des approches adaptables à ses cours. Le programme prévoit également de soutenir un réseau d’éducateurs engagés dans l’enseignement de l’IA. Weijie Pang, professeur adjoint à Wentworth Institute of Technology, a souligné l’intérêt des échanges entre disciplines et universités. Dylan Cashman, professeur adjoint à Brandeis University, a déclaré que plusieurs établissements rencontraient des questions similaires. Le MIT Schwarzman College of Computing présente cette initiative comme une collaboration entre direction, personnel et enseignants. Les activités de construction communautaire doivent prolonger les échanges du workshop.