Un nouveau programme académique développé au Massachusetts Institute of Technology vise à apprendre au personnel des forces aériennes et spatiales américaines à comprendre et à utiliser les technologies d’intelligence artificielle. Dans une étude récemment examinée, les chercheurs du programme ont constaté que cette approche était efficace et bien accueillie par les employés ayant des antécédents professionnels et des rôles variés.
Le projet, qui a été financé par la division des accélérateurs d’intelligence artificielle de l’Air Force au MIT, vise à contribuer à la recherche pédagogique sur l’intelligence artificielle, en particulier en ce qui concerne les moyens de maximiser largement les résultats d’apprentissage pour les personnes issues de divers milieux éducatifs.
Les experts de MIT Open Learning ont élaboré un programme pour trois types généraux de personnel militaire (chefs, développeurs et utilisateurs) à l’aide du matériel et des ressources pédagogiques du MIT. Ils ont également créé de nouvelles formations plus expérimentales destinées aux dirigeants des Forces Aériennes et Spatiales.
Ensuite, les scientifiques du MIT ont mené une étude de recherche pour analyser le contenu, évaluer les expériences et les résultats des apprenants individuels au cours de l’essai de 18 mois et suggérer des innovations et des idées qui permettraient finalement le programme.
Ils ont utilisé des entretiens et plusieurs questionnaires, remis aux apprenants du programme et au personnel, pour évaluer comment 230 membres du personnel des Forces aériennes et spatiales ont interagi avec les supports de cours. Ils ont également collaboré avec le corps professoral du MIT pour effectuer une analyse des lacunes dans le contenu et déterminer comment améliorer davantage les programmes afin de répondre aux compétences, aux connaissances et aux mentalités souhaitées.
En fin de compte, les chercheurs ont découvert que le personnel militaire répondait positivement à l’apprentissage pratique. valoriser les expériences d’apprentissage asynchrones et rapides pour s’adapter à leurs horaires chargés ; Il a vivement salué l’expérience en équipe et l’apprentissage en créant du contenu, mais a recherché un contenu qui incluait des compétences plus professionnelles et non techniques. Les apprenants voulaient également savoir comment l’IA peut être directement appliquée à leur travail quotidien et à la mission plus large des forces aériennes et spatiales. Ils étaient également intéressés par davantage d’opportunités d’interagir avec d’autres, y compris des pairs, des entraîneurs et des experts en IA.
Sur la base de ces résultats, que les chercheurs du programme ont récemment partagés lors de la conférence IEEE Frontiers in Education, l’équipe travaille à augmenter le contenu éducatif et à ajouter de nouvelles fonctionnalités technologiques au portail pour la prochaine itération de l’étude, qui est actuellement en cours et étendra jusqu’en 2023.
“Nous approfondissons l’élargissement de ce que nous pensons être des opportunités d’apprentissage, motivés par nos questions de recherche et également par la compréhension de la science de l’apprentissage autour de ce type d’échelle et de complexité d’un projet. Mais en fin de compte, nous essayons également de fournir de véritables valeur transformationnelle pour l’armée de l’air et le ministère de la Défense. Ce travail a un impact réel. Pour eux, c’est vraiment excitant », déclare la chercheuse principale Cynthia Brizel, doyenne du MIT pour l’apprentissage numérique, directrice de MIT RAISE (Responsible Artificial Intelligence for Social Empowerment and Education) et président du groupe de recherche en robotique personnelle du Media Lab.
Construire des parcours d’apprentissage
Au début du projet, l’Air Force a donné à l’équipe du programme un ensemble de profils qui capturaient les antécédents scolaires et les fonctions professionnelles de six catégories principales de personnel de l’Air Force. L’équipe a ensuite créé trois prototypes qu’elle a utilisés pour construire des “parcours d’apprentissage” – une série de programmes de formation conçus pour transmettre un ensemble de compétences en IA à chaque profil.
L’archétype Lead-Drive est l’individu qui prend des décisions stratégiques ; L’archétype Create-Embed est un agent technique qui met en œuvre des solutions d’IA ; Le prototype Facilitate-Employ est un utilisateur final d’outils améliorés par l’IA.
Convaincre le modèle lead-drive de l’importance de ce programme était une priorité, déclare l’auteur principal Andrés Felipe Salazar-Gomez, chercheur au MIT Open Learning.
“Même au sein du ministère de la Défense, les dirigeants se demandent si la formation à l’IA en vaut la peine”, explique-t-il. “Nous devions d’abord changer l’état d’esprit des dirigeants afin qu’ils permettent aux apprenants, aux développeurs et aux autres utilisateurs de suivre cette formation. À la fin du projet pilote, nous avons constaté qu’ils avaient adopté cette formation. Ils avaient un état d’esprit différent.”
Les trois parcours d’apprentissage, d’une durée de six à 12 mois, comprenaient une combinaison de cours et de matériel d’IA actuels du MIT Horizon, du MIT Lincoln Lab, de la MIT Sloan School of Management, du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) et du Media Laboratoire. et MITx MicroMasters. La plupart des modules ont été livrés entièrement en ligne, de manière synchrone ou asynchrone.
Chaque parcours d’apprentissage comprenait différents contenus et formats en fonction des besoins des utilisateurs. Par exemple, le parcours Create-Embed comprenait un cours de formation en personne de cinq jours dispensé par un chercheur scientifique du Lincoln Laboratory qui a fourni une plongée approfondie dans le sujet de la technologie de l’IA, tandis que le parcours Facilitate-Employment comprenait une formation à son rythme, expériences d’apprentissage asynchrones basées sur le matériel MIT Horizon conçu pour un public plus général.
Les chercheurs ont également créé deux nouveaux cours pour le groupe Lead-Drive. Premièrement, un cours en ligne simultané intitulé The Future of Leadership: Human-AI Collaboration in the Workforce, Développé en collaboration avec Esme Learning, les dirigeants souhaitent plus de formation sur l’éthique et la conception d’IA centrée sur l’humain et plus de contenu sur la collaboration homme-IA au sein de la main-d’œuvre. Les chercheurs ont également conçu un cours de formation personnel expérimental de trois jours intitulé Learning Machines: Arithmetic, Ethics, and Politics, qui a plongé les dirigeants dans une expérience d’apprentissage de type construction où les équipes ont travaillé ensemble sur une série d’activités pratiques à l’aide de robots autonomes. qui a abouti à une compétition de point culminant de style salle d’évasion réunie. Tous ensemble.
Brizel dit que le cours d’apprentissage automatique a été un énorme succès.
“Au MIT, nous apprenons par le travail d’équipe et par le travail d’équipe. Nous avons pensé, et si nous laissions les cadres en apprendre davantage sur l’IA de cette façon ?”, explique-t-elle. “Nous constatons que l’engagement est beaucoup plus profond et qu’ils acquièrent une meilleure intuition de ce qui fait fonctionner ces technologies et de ce qu’il faut pour les mettre en œuvre de manière responsable et agressive. Je pense que cela éclairera profondément notre façon de penser à l’éducation à la mise en œuvre de ces types de les technologies de rupture du futur.
Recueillir des commentaires et améliorer le contenu
Au cours de l’étude, les chercheurs du MIT ont vérifié les apprenants à l’aide de questionnaires pour obtenir leurs commentaires sur le contenu, les méthodes d’enseignement et les techniques utilisées. Ils demandent également aux professeurs du MIT d’analyser chaque parcours d’apprentissage pour identifier les lacunes en matière d’éducation.
En général, les chercheurs ont constaté que les apprenants souhaitaient davantage d’occasions de s’engager, soit avec des pairs via des activités en équipe, soit avec des professeurs et des experts via des composants simultanés de cours en ligne. Et bien que la plupart des employés aient trouvé le contenu intéressant, ils voulaient voir plus d’exemples qui s’appliquaient directement à leur travail quotidien.
Maintenant, dans la deuxième itération de l’étude, les chercheurs utilisent ces commentaires pour améliorer les parcours d’apprentissage. Ils conçoivent des vérifications des connaissances qui feront partie des cours asynchrones et autonomes pour aider les apprenants à s’engager dans le contenu. Ils ajoutent également de nouveaux outils pour prendre en charge les événements de questions-réponses en direct avec des experts en IA et aider à créer plus de communauté parmi les apprenants.
L’équipe cherche également à ajouter des exemples spécifiques du ministère de la Défense dans les modules de didacticiel et à inclure un atelier basé sur des scénarios.
“Comment augmentez-vous les compétences d’une main-d’œuvre de 680 000 personnes dans divers rôles professionnels, à tous les niveaux et à grande échelle ? Il s’agit d’un problème de la taille du MIT, et nous capitalisons sur le travail de classe mondiale que MIT Open Education a réalisé. faire depuis 2013 – améliorer la démocratisation de l’éducation à l’échelle mondiale, déclare le major John Radovan, directeur adjoint de l’accélérateur d’IA DAF-MIT. . Nous pouvons alors multiplier les résultats positifs inattendus et nous concentrer sur les leçons apprises. C’est ainsi que vous accélérez un changement positif pour nos pilotes et nos parents.”
Au fur et à mesure que l’étude progresse, l’équipe du programme se concentre davantage sur la manière dont ce programme de formation peut atteindre une portée plus large.
“Le département américain de la Défense est le plus grand employeur au monde. En matière d’IA, il est vraiment important que leurs employés parlent tous le même langage”, déclare Kathleen Kennedy, directrice de MIT Horizon et directrice exécutive du MIT Center for Collective Intelligence. “Mais le défi consiste maintenant à étendre cela afin que les apprenants en tant qu’individus obtiennent ce dont ils ont besoin et restent engagés. Et cela aidera certainement à savoir comment utiliser les différentes plates-formes MIT avec d’autres types de grands groupes.”