# Potentiels des grands modèles de langage pré-entraînés pour améliorer l'efficacité de l'éducation

Donghyun Kim

Korea University

## Abstract

L'application de modèles de langage pré-entraînés (PLM) dans le traitement du langage naturel (TAL) a été largement reconnue pour ses performances exceptionnelles dans diverses tâches de TAL et dans des benchmarks publics. L'intégration des PLM dans l'éducation a la possibilité de transformer la façon dont l'apprentissage et l'enseignement sont menés. Cependant, il est crucial de peser à la fois les avantages et les inconvénients qui peuvent accompagner une telle intégration. Pour tirer pleinement parti des PLM et minimiser les impacts négatifs, une approche prudente et responsable est nécessaire lors de l'intégration des PLM dans l'éducation. Ce document se penche sur les avantages et les inconvénients de l'utilisation des PLM dans l'éducation et offre des conseils pour les progrès futurs.

## 1 Introduction

Les modèles de langage pré-entraînés (PLM) sont des modèles d'intelligence artificielle avancés qui ont été entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles, ce qui les rend capables d'effectuer un large éventail de tâches linguistiques (Devlin et al., 2019; Alsentzer et al., 2019; FitzGerald et al., 2022). Ces modèles ont été développés par des sociétés telles que Google, Microsoft et Amazon et ont été utilisés dans diverses applications, notamment le traitement du langage naturel, la réponse aux questions et la génération de texte (Goodfellow et al., 2014; Xu et al., 2015; Miyato et al., 2016; Guo et al., 2018; Chen et al., 2017; Miyato et al., 2019; Chen et al., 2020b; Yasunaga et al., 2017; Chen et al., 2020a; Wang et al., 2019; Clark et al., 2018; Ruan et al., 2020; Liu et al., 2021; Chen et al., 2021).

Dans le domaine de l'éducation, les modèles linguistiques pré-entraînés ont le potentiel de révolutionner la façon dont nous enseignons et apprenons.

Ils peuvent être affinés pour des applications éducatives spécifiques, pour assister le processus d'éducation, comme la notation automatisée, la réponse aux questions et la synthèse des supports pédagogiques. De plus, ils peuvent être utilisés pour générer du matériel d'étude personnalisé, permettant aux étudiants d'apprendre à leur propre rythme et de se concentrer sur les domaines pour lesquels ils ont le plus besoin d'aide.

## 2 Related Works

### 2.1 Automated Grading

Les modèles linguistiques pré-entraînés peuvent être adaptés pour la tâche de notation des devoirs écrits dans diverses matières, telles que les arts du langage, les mathématiques et les sciences. Cela peut aider les enseignants à réduire leur charge de travail et offrir aux élèves une rétroaction rapide. Une étude précédente a utilisé un modèle BERT pré-entraîné pour construire un système de notation automatisé et l'a complété avec des données spécifiques à un domaine, comme des manuels. L'évaluation de cette étude a montré l'efficacité des modèles linguistiques pré-entraînés, offrant de meilleures performances de notation par rapport à d'autres méthodes (Sung et al., 2019).

### 2.2 Question Answering

Des modèles linguistiques pré-entraînés peuvent également être utilisés pour répondre aux questions en temps réel, offrant aux étudiants un accès immédiat à l'information. Cela peut être particulièrement utile pour les étudiants qui étudient seuls ou qui ont besoin d'une aide supplémentaire dans une matière spécifique. Des recherches antérieures ont démontré les avantages significatifs de l'utilisation de modèles de langage pré-entraînés pour répondre aux questions sur divers points de repère multiples (Devlin et al., 2019).
## 2.3 Summarization

De plus, des modèles de langage pré-entraînés peuvent être utilisés pour générer des résumés de supports pédagogiques, tels que des manuels et des articles. Cela peut aider les élèves à comprendre rapidement les points clés d'un sujet particulier, ce qui leur fait gagner du temps et des efforts. Dans une étude antérieure, l'utilisation de modèles de langage pré-entraînés pour la synthèse automatique de texte par extraction a été testée sur des supports de cours. Le modèle a été formé pour identifier les expressions et les phrases les plus pertinentes qui représentent le contenu. Les résultats de l'étude ont été positifs, les modèles de langage pré-entraînés surpassant les modèles précédents (Miller, 2019).

## 2.4 Personalized Study Materials

De plus, les modèles linguistiques préformés peuvent générer des supports d'étude personnalisés en fonction des besoins et du style d'apprentissage d'un élève spécifique. Ces modèles peuvent analyser les données des étudiants, telles que les performances aux examens, l'engagement avec les supports de cours et les styles d'apprentissage, afin de créer des supports d'étude personnalisés pour chaque étudiant. Par conséquent, cela peut aider les élèves à se concentrer sur les domaines pour lesquels ils ont le plus besoin d'aide et à apprendre à leur propre rythme.

Par exemple, des modèles linguistiques préformés peuvent être utilisés pour générer des plans d'étude personnalisés, qui peuvent inclure des lec-tures recommandées, des questions pratiques et des commentaires sur les domaines où l'étudiant a be-soin d'amélioration. Cela peut aider les élèves à concentrer leurs efforts d'étude et à améliorer leur compréhension de la matière.

En outre, des modèles linguistiques pré-entraînés peuvent également être utilisés pour générer des évaluations et des quiz personnalisés, ce qui peut aider à suivre les progrès des élèves et à identifier les domaines à améliorer. Ces modèles peuvent générer des questions adaptées au niveau des élèves et s'adapter en temps réel à leurs performances. Cela peut aider à fournir des commentaires plus précis et pertinents aux étudiants, ainsi qu'à éclairer leurs futurs efforts d'étude.

# 3 Potential Negative Outcome

Bien que l'application de modèles de langage pré-entraînés apporte de nombreux avantages, elle

s'accompagne également de nombreux résultats négatifs. Pour les étudiants, il est important de noter que si les modèles linguistiques préformés ont le potentiel d'améliorer considérablement l'expérience éducative, ils soulèvent également des inquiétudes quant à une simplification excessive et à une diminution des capacités de réflexion critique si les étudiants s'appuient trop sur ces modèles pour répondre aux questions et générer des études. matériaux. Il est crucial de trouver un équilibre entre l'utilisation des avantages de ces modèles et le maintien des principes fondamentaux de l'éducation qui mettent l'accent sur la pensée critique et la créativité.

En outre, un problème potentiel est la possibilité pour les PLM de renforcer les préjugés et la discrimination existants. Par exemple, si le modèle a été formé sur des données biaisées, il peut produire des résultats biaisés et perpétuer les stéréotypes existants. Cela pourrait avoir un impact négatif sur les communautés marginalisées et perpétuer des résultats scolaires inégaux.

Un autre problème potentiel est le risque d'une dépendance excessive aux PLM, entraînant une réduction de la pensée critique et de la créativité. Si les étudiants comptent trop sur les PLM pour leur éducation, ils risquent de ne pas développer leurs propres compétences en résolution de problèmes et en pensée critique. De plus, l'utilisation des PLM peut entraîner une diminution de l'attention portée à l'interaction et à l'orientation humaines, réduisant potentiellement le rôle des enseignants et limitant les opportunités de croissance et de développement personnels.

Enfin, il existe également des inquiétudes quant au potentiel de perte d'emplois dans le secteur de l'éducation en raison de l'utilisation croissante des PLM. L'adoption généralisée des PLM pourrait entraîner une réduction du nombre d'enseignants et de personnel de soutien nécessaire, ce qui pourrait avoir des effets négatifs sur l'économie et la main-d'œuvre.

Par conséquent, alors que les PLM ont le potentiel d'apporter de nombreux avantages à l'éducation, il est important de considérer les résultats négatifs potentiels et d'aborder leur utilisation dans l'éducation avec prudence. Des recherches supplémentaires et un déploiement responsable sont nécessaires pour s'assurer que les avantages des PLM sont réalisés, tout en minimisant tout dommage potentiel.
# 4 Conclusion

En conclusion, l'utilisation de modèles linguistiques préformés dans l'éducation a le potentiel de révolutionner la façon dont les élèves apprennent et les enseignants enseignent. Les PLM se sont révélés très prometteurs pour améliorer l'efficience et l'efficacité de l'éducation grâce à la notation automatisée, à la réponse aux questions, à la synthèse de texte et au matériel d'étude personnalisé.

Cependant, il est important de considérer également les résultats négatifs potentiels de l'utilisation des PLM dans l'éducation. L'utilisation des PLM peut renforcer les préjugés et la discrimination ex istants, réduire la pensée critique et la créativité, et entraîner des pertes d'emplois dans le secteur de l'éducation.

Par conséquent, l'intégration des PLM dans l'éducation doit être abordée avec prudence et déploiement responsable. Des recherches supplémen taires sont nécessaires pour s'assurer que les avan tages des PLM sont réalisés tout en minimisant tout dommage potentiel. Cela peut être réalisé grâce à l'élaboration de lignes directrices éthiques, à l'utilisation de données de formation diverses et inclusives et à la promotion de la pensée critique et de l'interaction humaine dans l'éducation.

Dans l'ensemble, l'utilisation des PLM dans l'éducation a le potentiel de changer la donne dans le domaine, mais il est important de l'aborder avec un œil critique et de s'assurer que les avantages sont réalisés tout en minimisant tout dommage potentiel.

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