Nous avons tous eu un enseignant qui avait les yeux derrière la tête. Même face au tableau, ils ont tout vu, chaque note étant passée, chaque réponse copiée, chaque visage créé.
Ou du moins, cela semblait être le cas. Tout ce qu’ils avaient vraiment à faire, c’était de deviner, à quelques reprises, ce qui se passait derrière leur dos et, ainsi, c’est ainsi que se forment les légendes de la classe.
Mais que se passe-t-il si vous prenez toutes les suppositions de la photo? Et si les caméras se concentraient sur chaque enfant de la classe? C'est ce qu'une société new-yorkaise nommée SensorStar Labs a en tête, bien que le but ne soit pas d'attraper des scélérats, mais plutôt d'aider les enseignants à déterminer quand ils ont perdu la classe.
Temps de visage
Voici comment cela fonctionnerait. À l'aide d'un logiciel de reconnaissance faciale appelé EngageSense, les ordinateurs appliquent des algorithmes à ce que les caméras ont enregistré lors d'une conférence ou d'une discussion pour interpréter le niveau d'implication des étudiants. Les yeux des enfants étaient-ils concentrés sur l'enseignant? Ou regardaient-ils partout sauf devant la classe? Étaient-ils souriant ou fronçant les sourcils? Ou ont-ils semblé juste confus? Ou s'ennuyer?
Les enseignants recevraient un rapport qui, basé sur une analyse faciale, leur indiquerait quand l'intérêt des élèves était le plus élevé ou le plus faible. Le co-fondateur de SensorStar, Sean Montgomery, lui-même un ancien enseignant: «En ne regardant que quelques points forts et quelques points bas, vous obtenez suffisamment de plats à emporter. Le lendemain, vous pourrez essayer de faire plus de bonnes choses et moins de moins bonnes. ”
Nul doute que certains parents vont se poser beaucoup de questions sur ce qu'il advient de toutes les vidéos du visage de leurs enfants. Mais Montgomery est convaincu que la plupart accepteront de laisser leurs enfants filmés sur vidéo quand ils verront à quel point cela aide les enseignants à perfectionner leurs compétences.
Il est convaincu que dans cinq ans, les enseignants du pays l'utiliseront. Tout d’abord, cependant, il doit prouver que les algorithmes SensorStar peuvent véritablement interpréter le fonctionnement de jeunes esprits en se basant simplement sur le mouvement des yeux et l’expression faciale.
Petites mesures
Bien entendu, cela suppose que les enseignants se jetteront à bord. Ce qui n’est pas une chose sûre, compte tenu de la réaction de l’année dernière à un rapport selon lequel la Fondation Bill et Melinda Gates contribue au financement du développement de bracelets capteurs qui pourraient, en théorie au moins, suivre le niveau d’engagement des étudiants.
Les dispositifs de poignet sont conçus pour envoyer un petit courant sur la peau, puis mesurer les changements subtils de charges électriques lorsque le système nerveux répond aux stimuli. Ces bracelets ont été utilisés dans des tests pour évaluer la réaction des consommateurs à la publicité. On peut penser que s’ils peuvent vous dire à quel point une personne est excitée en regardant une annonce de voiture, elle peut vous donner une idée de la façon dont un enfant peut s’exciter sur des fractions. . (Ou pas.)
Pas si vite, sceptiques cassés. Ils ont vite fait remarquer que ce n'est pas parce qu'un élève de deuxième année est entrain d'apprendre quelque chose. Et tandis que les boosters des bracelets affirment que leur objectif est d'aider les enseignants, les critiques affirment que personne ne devrait être surpris que les capteurs servent finalement à les évaluer. Certains enseignants ont suggéré qu’ils devraient peut-être inclure des cris aléatoires dans leurs plans de cours pour maintenir le niveau d'excitation à un niveau élevé.
En fin de compte, il s’agit de savoir si, à l’instar de Bill Gates, vous croyez que l’acquisition et l’analyse de données provenant du comportement en classe sont la clé pour appliquer la science au processus d’apprentissage. Ou, si vous pensez que l'enseignement est plus un art que la science et que le lien entre enseignants et étudiants est trop complexe et nuancé pour pouvoir être mesuré à l'aide d'une collection de points de données.
Qui sont vos données?
- Et vous ne mangerez pas de salade pendant vos six premiers mois au collège: de plus en plus de collèges utilisent l’analyse prédictive pour donner aux étudiants une bonne idée de la façon dont ils se débrouilleront dans une classe avant même de s’y inscrire. En utilisant des données provenant des performances académiques d'un étudiant et d'autres personnes ayant déjà suivi le cours, les conseillers peuvent prédire avec une précision accrue la probabilité de réussite ou d'échec d'un étudiant en particulier.
- S'il vous plaît, aimez cet investissement: La semaine dernière, le fondateur de Facebook, Mark Zuckerberg, a fait son premier investissement dans une entreprise en démarrage. Il a rejoint une équipe d'investisseurs investissant 4 millions de dollars en capitaux d'amorçage derrière une entreprise du Massachusetts, Panorama Education. Il recoupe les données des enquêtes réalisées pour les écoles de la maternelle à la 12e année, allant de sujets tels que pourquoi certains élèves prometteurs échouent à pourquoi l’intimidation est particulièrement présente chez les garçons de neuvième année.
- Effectuer les tests: Une application pour smartphone appelée Quick Key dispose d’un scanner optique qui peut rapidement classer les feuilles de réponses à bulles de type SAT. Ensuite, il télécharge les résultats dans les carnets de notes électroniques des enseignants et analyse les données.
- Moment de la récolte des pommes: plus tôt cette semaine, le chef de la direction d’Apple, Tim Cook, a annoncé que les iPad représentaient 94% des tablettes actuellement utilisées dans les écoles. Les ventes de la société ont ralenti sur le marché de la consommation. Elle a donc fortement contribué à l'éducation en proposant des réductions pour les achats en gros.
- Et ils ont probablement dessiné au-delà des limites: une nouvelle étude de la Michigan State University a révélé que les personnes impliquées dans des activités artistiques à l’école avaient tendance à être plus innovantes à l’âge adulte - en particulier qu’elles étaient plus susceptibles de générer des brevets et de lancer entreprises en tant qu'adultes.
Bonus vidéo: Bill Gates explique comment il pense que les enseignants devraient recevoir des commentaires.
Bonus vidéo: voici une variante de la reconnaissance faciale en classe.
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