ARgumentation Et Numérique - Didactique & Intelligence Artificielle

Le projet AREN-DIA porte sur un logiciel (AREN) qui permet de réaliser des débats à l’écrit de façon synchrone. Il est développé selon deux axes : didactique (D) et intelligence artificielle (IA). L’enjeu de l’axe didactique est d’acculturer les élèves à la pratique du débat dans la perspective de leur éducation à la citoyenneté. L’objectif du projet est de mener une expérimentation contrôlée au niveau du collège pour déterminer de façon précise les effets d’une séquence d’enseignement (incluant 4 débats sur des questions socio-scientifiques et 4 analyses réflexives sur l’argumentation) sur les apprentissages des élèves en matière d’argumentation. Les enseignants impliqués (30) ont été formés en 2023. Les effets de cette formation sur leurs connaissances didactiques liées l’argumentation ont été étudiées au moyen d’un questionnaire pré- et post-formation. L’expérimentation contrôlée est réalisée sur l’année scolaire 2023-2024 dans 20 classes de collège (6e et 4e). La mesure des effets de la séquence mise en œuvre se base sur des tests administrés pré- et post-séquence dans les 20 classes expérimentales et dans 20 classes témoins. L’enjeu de l’axe IA est de développer deux fonctionnalités du logiciel de débat qui intègrent une analyse automatique du langage, l’évaluation de la reformulation des arguments précédents et la génération de termes-clés synthétisant les propos tenus. Les utilisateurs peuvent valider, invalider ces suggestions de termes-clés et même les compléter par ceux qu’ils estiment manquants. Afin de lever l’ambiguïté sémantique résultant de la polysémie des termes proposés, nous avons recours à une étape d’enrichissement sémantique des termes pour les préparer à l’opération d’extraction de connaissances basée sur l'analyse formelle de concepts. Ces connaissances seront utilisées sous forme d’implications pour mettre à jour les relations dans la base de connaissances exploitée lors de ces processus. Nous développons une IA d’accompagnement de débats, KeepTalk (Knowledge Extraction for Enhanced online Public Talks and Argumentative Learning Know-how), dont un des objectifs est d’extraire des associations nouvelles entre termes à partir des listes de termes-clés des commentaires d’un débat.