GPT signifie "Generative Pre-training Transformer". C'est un modèle de langage développé par l'entreprise OpenAI. Le programme de chatbot que j'ai testé est animé par l’algorithme GPT-3 d’OpenAI (https://chat.openai.com).
J'ai posé quelques questions à cet "chabot conversationnel" pour tester sa fiabilité en didactique des langues-cultures (DLC). En commençant par sa définition elle-même.
Ma question : Quelle est la définition de la "didactique des langues-cultures"
Sa réponse :
La didactique des langues-cultures est l'ensemble des théories et des pratiques qui visent à enseigner une langue étrangère de manière à intégrer ses aspects culturels. Cela implique de prendre en compte les différences culturelles et de comprendre comment elles peuvent influencer l'apprentissage de la langue. La didactique des langues-cultures met l'accent sur l'importance de l'interculturalité et de la communication interculturelle dans l'apprentissage d'une langue étrangère. Elle vise à aider les apprenants à acquérir une meilleure compréhension de la culture de la langue étudiée et à développer des compétences de communication efficaces dans un contexte culturellement diversifié.
Mon commentaire :
L'IA a bien interprété le tiret entre "langues" et "cultures", comme dans sa réponse à une autre question où je lui ai demandé la différence entre la "didactique des langues et des cultures" et la "didactique des langues-cultures".
Par contre, la réponse se limite, comme on le voit, au cadre de l'approche communicative-interculturelle. Elle ne prend pas en compte les développements de la perspective actionnelle et des approches plurilingues, qui sont pourtant déjà anciennes. Les textes qui alimentent l'IA du ChatGPT vont en principe jusqu'en 2021; j'ai plutôt l'impression, à lire cette définition, que ceux qui sont mobilisés pour la DLC datent du CECRL de 2001.
J'ai voulu confirmer cette évaluation
Ma question : Qu'est-ce que la "perspective actionnelle" en didactique des langues-cultures?
Sa réponse : La perspective actionnelle en didactique des langues-cultures est une approche de l'enseignement des langues étrangères qui met l'accent sur l'utilisation de la langue dans des situations de communication réelles. Selon cette perspective, l'apprentissage d'une langue étrangère doit permettre aux étudiants de communiquer efficacement dans des situations de la vie quotidienne, plutôt que de se concentrer uniquement sur la maîtrise formelle de la grammaire et du vocabulaire.
Pour mettre en œuvre cette approche, les enseignants peuvent utiliser des activités de simulation de la vie quotidienne, telles que des jeux de rôle, des débats, des ateliers de cuisine ou de voyage, qui permettent aux étudiants de pratiquer la langue dans un contexte authentique. L'objectif est de donner aux étudiants les compétences nécessaires pour communiquer efficacement avec des locuteurs natifs de la langue cible, tout en prenant en compte les différences culturelles qui peuvent influencer la communication.
Mon commentaire : Cette réponse confirme que l'IA reste bloquée historiquement sur l'approche communicative-interculturelle. Elle m'apprend quelque chose de plus (et de plus inquiétant pour un usage par des étudiants): de toute évidence, l'IA ne connaissait pas le concept de "perspective actionnelle" dans la discipline, mais elle a néanmoins répondu à partir de sa reconnaissance de l'expression "didactique des langues-cultures" et des données concernant la "perspective actionnelle" telle qu'on peut la comprendre en reliant les sens généraux des deux termes. On comprend que ce mode de fonctionnement puisse générer de nombreuses erreurs ou insuffisances...
Dans la réponse donnée à la définition de la DLC, le fait d'en rester à l'opposition classique théorie-pratique m'a semblé une limitation quant à la compréhension de l'épistémologie de la discipline, qui est, à l'instar de la pédagogie selon Emile Durkheim, une "théorie pratique", c'est-à-dire, pour utiliser une notion actuelle, un "modèle" dans le sens d'un produit d'une modélisation fonctionnant comme une interface entre la théorie et la pratique.
J'ai voulu vérifier si cette absence de la notion de "modèle" venait d'une non mise en relation des ressources documentaires de l'IA entre celles portant sur la DLC et celles portant sur l'épistémologie:
Ma question : Quelle est la différence entre théorie, pratique et modèle?
Sa réponse : La théorie est une explication rationnelle et cohérente d'un phénomène ou d'un ensemble de faits qui permet de comprendre et de prévoir le comportement de quelque chose. Elle est basée sur des concepts et des principes qui ont été établis par la recherche et l'observation.
La pratique est l'application de la théorie dans la vie réelle. Cela peut être l'utilisation d'une technique ou d'une méthode qui a été développée en théorie pour résoudre un problème ou atteindre un objectif.
Un modèle est une représentation simplifiée d'une réalité complexe, qui permet de comprendre et de prévoir le comportement de cette réalité. Un modèle peut être mathématique, physique ou conceptuel et il peut être utilisé pour illustrer une théorie ou une pratique.
Mon commentaire : La définition de "modèle" est acceptable, et les trois fonctions qui lui sont assignées sont correctes dans les sciences exactes (fonctions cognitive, prévisionnelle et pédagogique, respectivement), même s'il y en a d'autres (Bernard WALLISER, dans Systèmes et modèles. Introduction critique à l'analyse de systèmes, 1977, en signale huit différentes: cf. sur mon site le Document 014). En ce qui concerne la DLC, cependant, cette réponse est
- en partie erronée: la pratique n'y est pas l'application de la théorie (cette idée est celle de l'applicationnisme théorique - linguistique et cognitif -, dépassé en France dans la discipline, en principe, depuis un demi-siècle, depuis le début des années 1970);
- en partie insuffisante: ce qui intéresse, du point de vue de la réflexion épistémologique en DLC, ce n'est pas la définition de chaque notion, mais la relation entre elles. Il est vrai que ma question n'orientait pas vers une mise en relation.
D'où une nouvelle question de ma part, plus précise:
Ma question : Quelle est la relation entre théorie, pratique et modèle en didactique des langues-cultures?
Sa réponse : En didactique des langues-cultures, la théorie, la pratique et le modèle sont également liés.
La théorie en didactique des langues-cultures peut être comprise comme un ensemble de concepts et de principes qui ont été développés pour comprendre et expliquer le processus d'apprentissage d'une langue et de sa culture. La pratique en didactique des langues-cultures est l'application de ces théories pour enseigner et apprendre une langue et une culture.
Un modèle en didactique des langues-cultures peut être utilisé pour illustrer une théorie ou une pratique d'enseignement et d'apprentissage. Par exemple, un modèle d'acquisition de la langue peut être utilisé pour expliquer comment les apprenants acquièrent une langue et comment l'enseignement peut influencer cet apprentissage. Un modèle de planification de l'enseignement peut être utilisé pour guider l'élaboration de programmes et de leçons.
En résumé, la théorie, la pratique et le modèle sont étroitement liés en didactique des langues-cultures, et ils peuvent être utilisés de manière complémentaire pour comprendre et améliorer l'enseignement et l'apprentissage des langues et de leurs cultures.
Mon commentaire : On retrouve les mêmes éléments de réponse qu'à la question générale précédente, avec pour les modèles la fonction pédagogique mise en avant (illustrer, expliquer) et une nouvelle fonction, la fonction normative ("guider l'élaboration de programmes et de leçons"), sans doute parce que l'IA prend en compte le terme "didactique" précisé dans la question.
Cette réponse reprend l'idée de relation entre théorie, pratique et modèle exprimée dans la question. Elle ajoute l'idée de relation étroite parce que complémentaire, ce qui montre, je pense, qu'elle a elle-même relié la DLC aux Sciences humaines. Par contre, la seule indication concernant le mode de complémentarité, qui est la même que dans la réponse à la question générale précédente, est clairement erronée en ce qui concerne la DLC: la pratique n'y est pas une simple application de la théorie; et le modèle y a un statut particulier, central, en tant qu'interface entre la théorie et la pratique.
J'ai formulé deux autres questions permettant à l'IA de préciser le statut des modèles par rapport à la pratique et à la théorie.
Question 1 : Quel est l'avantage des modèles par rapport à la pratique dans le domaine de l'enseignement?
Sa réponse : Il y a plusieurs avantages à utiliser des modèles pour comprendre ou agir sur le processus d'enseignement et d'apprentissage, par rapport à l'utilisation de la pratique seule.
Tout d'abord, un modèle peut être utilisé pour comprendre les mécanismes sous-jacents à l'enseignement et à l'apprentissage. En effet, en représentant de manière simplifiée les éléments les plus importants de ces processus, un modèle peut permettre de mieux comprendre comment ils fonctionnent et quels sont les facteurs qui les influencent. Cela peut être utile pour identifier les points forts et les points faibles de l'enseignement et de l'apprentissage et pour en améliorer l'efficacité.
Deuxièmement, un modèle peut être utilisé pour prévoir le résultat de l'enseignement et de l'apprentissage, ce qui peut être utile pour prendre des décisions en conséquence. Par exemple, un modèle de prédiction de l'apprentissage peut être utilisé pour évaluer le niveau d'apprentissage des élèves et pour adapter en conséquence les méthodes d'enseignement.
Enfin, un modèle peut être utilisé pour tester et valider une pratique d'enseignement et d'apprentissage. En effet, en comparant les prédictions d'un modèle basé sur une pratique à des observations de la réalité, on peut vérifier si cette pratique est efficace ou non. Si les prédictions du modèle correspondent aux observations, cela peut renforcer la validité de la pratique. Si elles ne correspondent pas, cela peut montrer que la pratique est insuffisante ou inefficace, ce qui peut alors inciter à la réviser ou à en développer de nouvelles.
En résumé, les modèles peuvent être utiles pour comprendre et prévoir le résultat de l'enseignement et de l'apprentissage, et pour tester et valider les pratiques d'enseignement et d'apprentissage.
Question 2 : Quel est l'avantage des modèles par rapport aux théories en didactique des langues-cultures?
Sa réponse : Il y a plusieurs avantages à utiliser des modèles pour comprendre ou agir sur le processus d'enseignement et d'apprentissage des langues et de leurs cultures, par rapport à l'utilisation de théories seules.
Tout d'abord, un modèle est une représentation simplifiée d'un phénomène complexe, ce qui peut rendre la compréhension de ce phénomène plus facile. En effet, un modèle peut représenter de manière claire et concise les éléments les plus importants d'un processus d'enseignement et d'apprentissage des langues et de leurs cultures, ce qui peut être utile pour comprendre comment ce processus fonctionne et quels sont les facteurs qui l'influencent.
Deuxièmement, un modèle peut être utilisé pour prévoir le résultat de l'enseignement et de l'apprentissage des langues et de leurs cultures, ce qui peut être utile pour prendre des décisions en conséquence. Par exemple, un modèle de prédiction de l'apprentissage d'une langue peut être utilisé pour évaluer le niveau d'apprentissage des élèves et pour adapter en conséquence les méthodes d'enseignement.
Enfin, un modèle peut être utilisé pour tester et valider une théorie en didactique des langues-cultures. En effet, en comparant les prédictions d'un modèle basé sur une théorie à des observations de la réalité, on peut vérifier si la théorie est valide ou non. Si les prédictions du modèle correspondent aux observations, cela peut renforcer la validité de la théorie. Si elles ne correspondent pas, cela peut montrer que la théorie est insuffisante ou erronée, ce qui peut alors inciter à la réviser ou à en développer de nouvelles.
En résumé, les modèles peuvent être utiles pour comprendre et prévoir le résultat de l'enseignement et de l'apprentissage des langues et de leurs cultures, et pour tester et valider les théories en didactique des langues-cultures. Ils peuvent ainsi contribuer à améliorer l'efficacité et la pertinence de l'enseignement
Mon commentaire : L'IA a clairement mobilisé, pour les deux comparaisons, l'épistémologie des sciences exactes, où les modèles permettent de prouver l'efficacité de telle ou telle dispositif, et même de valider ou invalider telle ou telle théorie. En didactique des langues-cultures comme dans les sciences humaines, les facteurs en jeu dans toute pratique, en particulier les facteurs environnementaux, sont trop nombreux et décisifs pour parvenir à des conclusions certaines.
J'ai fait une dernière expérience de la fiabilité des réponses de ce chatbot à la suite d'une réponse qui m'a été posée le 12/01/2023, à l'adresse contact de mon site, par un étudiant en didactique des langues-cultures. J'ai d'abord répondu moi-même, et j'ai ensuite demandé au chatbot de répondre.
Question de l'étudiant :
La didactisation et la transposition didactique, on peut les considérer comme des synonymes?
Ma réponse personnelle :
Non, ce ne sont pas des synonymes. On peut par contre considérer que le recours à la transposition didactique se base sur l'idée que la didactisation des documents doit s'inspirer le plus directement possible des théories (en l'occurrence celles concernant la langue, la culture, la psychologie de l'apprentissage ou la pédagogie), et que ses procédés peuvent être de ce fait un moyen de didactiser les documents de manière plus "scientifique".
Pour une réflexion théorique sur cette question du point de vue de la discipline didactique, c'est-à-dire opposé à la transposition didactique (parce que celle-ci impose une relation hiérarchique entre les sciences et la didactique), cf. mon essai 2015a (il y a un chapitre sur la transposition didactique).
Sophie Moirand, il y a longtemps, a proposé un recours aux théories linguistiques qui est une version "faible" de la transposition didactique, et qui me semble toujours acceptable parce que c'est l'enseignant qui finalement conserve la maîtrise du mode de recours aux descriptions linguistiques: https://www.christianpuren.com/biblioth%C3%A8que-de-travail/056/.
J'ai posé la même question sur le chatbot GPT3, sous deux formes différentes :
Ma question 1 : Peut-on considérer comme synonymes la didactisation et la transposition didactique en didactique des langues?
La réponse générée par l'IA : La didactisation est généralement considérée comme le processus de création d'un enseignement spécifique pour un domaine donné, tandis que la transposition didactique est le processus de traduction des connaissances d'un domaine à un autre. En didactique des langues, la didactisation implique généralement la création de méthodes et de matériels d'enseignement pour une langue spécifique, tandis que la transposition didactique concerne la manière dont ces méthodes et matériels sont adaptés pour s'adapter à des contextes d'apprentissage spécifiques. Il est donc possible de considérer les deux comme étant liés mais pas synonymes.
J'ai un peu modifié la question.
Question 2 : Peut-on considérer que la didactisation et la transposition didactique sont des synonymes en didactique des langues ?
La réponse générée par l'IA :
Non, on ne peut pas considérer la didactisation et la transposition didactique comme des synonymes en didactique des langues. La didactisation est le processus de création d'un enseignement spécifique pour une langue, tandis que la transposition didactique est le processus d'adaptation de cet enseignement pour s'adapter à des contextes d'apprentissage spécifiques. Les deux termes décrivent des processus différents, même si ils peuvent être liés et complémentaires dans le développement d'un enseignement efficace en didactique des langues.
Mon commentaire :
On retrouve, dès que les questions sont à peu près équivalentes, les mêmes "éléments de langage" dans les réponses, ce qui n'est certes pas critiquable en soi. Par contre, le sens donné par l'IA à "didactisation" n'est pas valable en DLC, parce qu'il y est limité au traitement des documents. De même, le sens que donne l'IA à "transposition" est trop large, parce qu'en didactique générale (plus précisément, à l'origine, en didactique des mathématiques), il est limité à la transposition des savoirs (on parle de "transposition des savoirs savants aux savoirs enseignables"). Je n'irai pas jusqu'à reprocher à l'IA de ne pas connaître ma position sur l'inadéquation du concept de "transposition didactique" à la didactique des langues, l'objectif n'y étant pas des savoirs, mais des savoir-faire; les savoirs sur la langue, grammaticaux ou lexicaux, n'y sont que des moyens au service des savoir-faire : savoir comprendre des documents, savoir communiquer et savoir agir socialement, pour reprendre les savoirs de référence des trois dernières configurations didactiques, à savoir la méthodologie active, l'approche communicative et la perspective actionnelle.
Mes conclusions forcément très provisoires et pour l'instant seulement basées sur la seule intuition personnelle, sont les suvantes :
- La qualité de l'écriture de l'IA va certainement fasciner les étudiants, et intéresser tout particulièrement les étudiants étrangers en didactique du FLE, qui sont souvent en insécurité linguistique. Ils savent déjà, ou sauront vite, qu'il existe aussi des logiciels générant automatiquement des paraphrases, qu'ils pourront faire tourner sur les réponses de l'IA...
- Les réponses sont toujours données de manière générale, sans exemples concrets: cette absence, si elle se retrouve dans des copies d'étudiants, sera certainement un indice de recours à un chatbot.
- Les enseignants universitaires déjà confrontés à l'usage de l'IA par leurs étudiants (l'un d'eux témoignait récemment qu'il avait repéré sur un devoir que la moitié de ses étudiants y avaient eu recours...) ont noté que, tout autant voire plus que les contenus des réponses, c'est la structure très standardisée des réponses qui avait attiré leur attention: on peut effectivement le constater très clairement sur les réponses de l'IA que j'ai transcrites ici.
- Les réponses de l'IA sont "datées" historiquement et ne correspondent pas, en DLC du moins, aux évolutions des deux dernières décennies.
- Certaines réponses partent d'une définition de concepts qui n'est pas celle qui a cours en DLC (la "transposition didactique"), ou qui est trop générale pour être pertinente (la "perspective actionnelle"). L'IA ne sait pas dire qu'elle comprend la question générale mais ne connaît pas la réponse en contexte. Or la connaissance, comme l'a souvent écrit Edgar Morin, consiste aussi à connaître et reconnaître les limites de sa connaissance ; la compétence consiste aussi à connaître et reconnaître son incompétence.
- Ce qui est encore le plus gênant, par rapport à ma conception de la DLC (mais c'est je pense celle de tous les didacticiens universitaires, quelle que soit leur discipline), c'est l'absence de problématisation : l'IA est programmée pour donner des réponses, et elle va les chercher dans son énorme base de données, mais elle ne questionne pas la question (si elle ne l'a pas comprise, c'est le questionneur qu'elle questionne), ... et bien sûr elle ne se questionne pas elle-même (pour cela, il faudrait qu'elle ait une conscience).
- Il me semble évident malgré tout que le recours à ce chatbot d'OpenAI a dès à présent toute sa place en formation, mais seulement une fois que les étudiants maîtriseront les concepts didactiques parce qu'ils les auront utilisés eux-mêmes pour leurs premières recherches. Ils auront alors les moyens d'illustrer les réponses du chatbot ou de les critiquer, et la pertinence de leurs illustrations ou de leurs critiques fournira certainement à leur formateurs de bons éléments d'évaluation de leur compétence en DLC.
- De toutes manières, la plupart des étudiants (et je fais le pari que tous les étudiants étrangers) utiliseront les chatbots. Alors la seule solution raisonnable sera d'entraîner les étudiants à leur utilisation, comme on entraîne depuis longtemps les collégiens à l'utilisation des dictionnaires : des questions reformulées, ou plus précises, ou plus contextualisées, permettent par exemple, en comparant les réponses, de repérer les limites de l'IA en se donnant l'occasion de mobiliser ses propres connaissances et réfléchir, puis de produire par soi-même.
Christian Puren 17 01 2023
Complément en date du 23 janvier 2023
Le site 01net, sous le titre "Cinq astuces pour obtenir de meilleurs réponses avec ChatGPT", donne quelques conseils aux utilisateurs (23 01 2023). Voici quelques remarques à propos de ces conseils, au vu des premières expériences personnelles que j'ai pu faire avec ce chatbot :
1. Ajoutez du contexte
Conseil particulièrement pertinent en DLC étant donné sa logique fortement contextuelle.
2. Soyez précis et concis dans votre demande
Un étudiant en DLC ne connaît pas forcément les questions précises à poser, et donc son objectif, avant d'avoir la réponse, doit être de parvenir à poser les bonnes questions... c'est-à-dire de "problématiser"! Il faut donc, après avoir suivi le conseil n° 1, qu'il lise ensuite les réponses du Chatbot d'abord et avant tout pour essayer d'en induire des questions plus précises ou plus pertinentes.
3. Demandez-lui de développer si vous trouvez sa réponse incomplète.
4. Demandez à ChatGPT de reformuler sa réponse.
Je pense que la plupart du temps, étant donné les réponses très générales et pas toujours d'actualité que propose le Chatbot, ainsi que sa tendance à reprendre les mêmes éléments de langage, ce sont vraiment les conseils n° 1 puis à la suite le conseil n° 2 tel que je l'ai modifié ci-dessus, qu'il faut suivre en priorité.
5. Demandez à ChatGPT de formater les réponses ou de répondre avec un style spécifique.
Ce conseil suppose que l'on veuille utiliser telles quelles les réponses du Chatbot, ou du moins certaines parties. Je pense vraiment que c'est à éviter de la part de ceux qui seront le plus tentés de le faire, qui sont les étudiants en insécurité linguistique quant à la correction de leur français écrit. Ne serait que parce que ce sont eux qui se feront facilement et immédiatement repérer par l'enseignant s'ils copient-collent une partie des réponses du Chatbot...
Christian Puren, 23 01 2023
Ajouts en date du 14 06 2023
1. Signalée par le site du Café pédagogique le 13 juin 2023, une liste de conseils publiée par l'Université du Québec à Montréal (UQAM), intituliée "10 stratégies Pour éviter le plagiat lors de l'utilisation d’un agent conversationnel (ChatGPT) dans les évaluations." Elle me paraît très pertinente, et pouvoir enrichir la réflexion des étudiants sur cet outil par la perspective adoptée ici, qui est celle des enseignants.
2. Signalée par le site liseo.france-education-international.fr/, la publication par le CAVILAM-Alliance française de Vichy d'une série de fiches pratiques "pour faire de l’IA le meilleur assistant pédagogique des enseignants".