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Intelligence ar,ficielle en enseignement supérieur
Montréal, 15 mai 2023
RÉFLÉCHIRAUXUSAGESPÉDAGOGIQUESDEL’IA
Florian Meyer
DÉROULEMENT 1
Quelques notions à considérer
Préambule
2
Intégrer l’IA dans ses pratiques
d’enseignement
Enseigner avec l’IA
3
Contribuer au développement de
ressources pédagogiques en IA
Innover
4
S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son
apprentissage
Apprendre (avec) l’IA
Rappel des ques+ons
réflexives…
Comment vos étudiantes et étudiants ont-ils recours à l’IA
dans leur vie quo8dienne?
Dans quels domaines d’enseignement l’IA est-elle la plus
suscep8ble de transformer les pra8ques pédagogiques?
Pourquoi serait-il mal avisé d’interdire le recours à l’IA
dans le cadre de nos pra8ques pédagogiques?
À quels ou8ls d’IA avez-vous déjà recours dans votre vie
personnelle ou professionnelle?
Quels principes d’alignement pédagonumérique
mobilisez-vous dans votre pra8que?
Miseencontexte
The applica*on of AI in educa*on (AIEd) has been the subject of research for about 30 years. The
Interna*onal AIEd Society (IAIED) was launched in 1997, and publishes the Interna*onal Journal of
AI in Educa*on (IJAIED), with the 20th annual AIEd conference being organised this year.
However, on a broader scale, educators have just started to explore the poten*al pedagogical
opportuni*es that AI applica*ons afford for suppor*ng learners during the student life cycle.
(Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al., 2019, p.1)
« Quels sont les meilleurs usages de
l'intelligence ar3ficielle en
enseignement supérieur ? »
L'intelligence ar8ficielle (IA) offre de nombreuses
possibilités dans le domaine de l'enseignement
supérieur. Voici quelques-uns des meilleurs usages de
l'IA dans ce domaine :
(…)
Il convient de noter que l'IA ne remplace pas les
enseignants, mais elle peut être u;lisée comme un
ou;l puissant pour améliorer l'efficacité de
l'enseignement, personnaliser l'appren;ssage et
fournir un sou;en aux étudiants et aux enseignants.
Alignement pédagonumérique
(Meyer et Lison, 2021)
Apprentissages
visés
Stratégies
d'évaluation
Stratégies
d'enseignement
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Apprentissage
des étudiants
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IA Généra)ve à Adapta)ve
« Genera8ve AI can be defined
as a technology that (i) leverages
deep learning models to (ii)
generate human-like content
(e.g., images, words) in response
to (iii) complex and varied
prompts (e.g., languages,
instruc8ons, ques8ons). » (Lim,
Gunasekara, Pallant, Pallant, &
Pechenkina, 2023, p.2)
« Adap8ve AI dynamically incorporates new
data from its opera8ng environment to
generate more accurate insights on a real-8me
basis. It is increasingly regarded as ar8ficial
intelligence’s next evolu8onary stage. By
incorpora8ng a more responsive learning
methodology, such as agent-based modelling
(ABM) and reinforcement learning (RL)
techniques, adap8ve AI systems are more
reac8ve to the changing world around them
and can thus more seamlessly adapt to new
environments and circumstances that were not
present during the earlier stages of the AI
system’s development. » (Larsen, 2023)
DÉROULEMENT 1
Quelques notions à considérer
Préambule
2
Intégrer l’IA dans ses pratiques
d’enseignement
Enseigner avec l’IA
3
Contribuer au développement de
ressources pédagogiques en IA
Innover
4
S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son
apprentissage
Apprendre (avec) l’IA
Les technologies mobilisant l’IA dans un but éducatif
Quelques exemples…
• Ali (h?ps://www.optania.com/ali)
• ISA Interface de suivi académique
(h?ps://www.optania.com/isa)
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peut détecter que l'apprenant a
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2023 EDUCAUSE Horizon Report®
Teaching and Learning Edi=on
(Brooks, 2022, p. 21)
Les technologies mobilisant l’IA dans un but éducatif
Les technologies mobilisant l’IA sans but éducatif
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(Siri, Google
Assistant et Alexa)
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Reconnaissance
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• Manque de fiabilité : Informa)ons
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(Roy, 2023)
QUEDITGPT?
« Quels sont les meilleurs usages de
l'intelligence ar3ficielle en
enseignement supérieur ? »
L'intelligence ar-ficielle (IA) offre de nombreuses possibilités dans
le domaine de l'enseignement supérieur. Voici quelques-uns des
meilleurs usages de l'IA dans ce domaine :
Personnalisa;on de l'appren;ssage : L'IA peut
analyser les données des étudiants, telles que leurs
performances, leurs préférences et leurs styles
d'appren8ssage, afin de proposer un contenu
éduca8f adapté à leurs besoins individuels. Cela
peut inclure des recommanda8ons de cours, des
ressources supplémentaires ou des méthodes
d'enseignement spécifiques.
Assistance pédagogique : Les chatbots alimentés
par l'IA peuvent fournir une assistance instantanée
aux étudiants, en répondant à leurs ques8ons
courantes, en les guidant vers des ressources
per8nentes ou en les aidant à résoudre des
problèmes. Cela permet aux enseignants de
consacrer plus de temps à des interac8ons en face
à face ou à des tâches plus complexes.
Évalua;on automa;sée : L'IA peut être u8lisée pour
évaluer automa8quement les réponses des
étudiants à des ques8ons à choix mul8ples, à des
exercices de programma8on ou même à des travaux
écrits. Cela permet d'économiser du temps pour les
enseignants et de fournir des commentaires rapides
aux étudiants.
Analyse prédic;ve : En analysant les données
historiques des étudiants, l'IA peut aider à prédire les
résultats académiques futurs, les risques de
décrochage ou les domaines dans lesquels les
étudiants pourraient avoir besoin d'un sou8en
supplémentaire. Cela permet aux ins8tu8ons
d'intervenir plus tôt et de fournir des ressources
appropriées pour améliorer la réussite des étudiants.
Recherche et recommanda;ons : L'IA peut être
u8lisée pour analyser d'énormes quan8tés de
données de recherche, iden8fier des tendances,
découvrir de nouvelles rela8ons et proposer des
recommanda8ons per8nentes. Cela peut aider les
chercheurs, les professeurs et les étudiants à
accéder plus facilement aux informa8ons et à rester
à jour dans leur domaine.
DÉROULEMENT 1
Quelques notions à considérer
Préambule
2
Intégrer l’IA dans ses pratiques
d’enseignement
Enseigner avec l’IA
3
Contribuer au développement de
ressources pédagogiques en IA
Innover
4
S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son
apprentissage
Apprendre (avec) l’IA
Identifieret
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problématique
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Recherche collaborative
orientéepar la conception
Diffuser,
documenter,
contribuer
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DÉROULEMENT 1
Quelques notions à considérer
Préambule
2
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Enseigner avec l’IA
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(Fastrez et De Smedt, 2012)
Ges;on administra;ve : L'IA peut automa8ser
certaines tâches administra8ves, telles que la
planifica8on des cours, l'organisa8on des emplois du
temps, la ges8on des inscrip8ons et la collecte des
données des étudiants. Cela permet aux ins8tu8ons
de réduire leur charge de travail administra8ve et de
se concentrer sur des ac8vités plus importantes.
Il convient de noter que l'IA ne
remplace pas les enseignants, mais
elle peut être u8lisée comme un ou8l
puissant pour améliorer l'efficacité de
l'enseignement, personnaliser
l'appren8ssage et fournir un sou)en
aux étudiants et aux enseignants.
L’IA pour soutenir les personnes étudiantes
(Brooks, 2022)
CONCLUSIONS
Travailler en
collaboration avec les
étudiants
Redéfinir les cibles de
formation en tenant
compte des impacts
sociétaux potentiels
Composer avec l’IA et
non se batter contre,
mais garder un esprit
critique
« L’usage du numérique n’impacte pas que le pédagogique ; la
transformation des pratiques visées ne peut se faire que si l’ensemble
des niveaux est mobilisé et que la dimension humaine est mise au
cœur du projet de transformation. » (Lameul, 2015)
Une supercherie
• « Sous la succession des innova8ons technologiques, la machine
rou8nière con8nue donc à fonc8onner, par et pour elle-même.
Agents passifs de processus éphémères, les acteurs éduca8fs se
retrouvent au final largement privés de leur capacité d’ac8on,
d’ini8a8ve et de réflexion cri8que. »
• « (…) la supercherie consiste à renouveler toujours plus vite les ou8ls
en supposant que les compétences viendront d’elles-mêmes… »
(Albero, 2011, p.15)
Références bibliographiques
• Albero, B. (2011). Le couplage entre pédagogie et technologies à l’université : cultures d’ac@on et paradigmes de recherche. Revue Interna*onale des Technologies en Pédagogie
Universitaire (RITPU), 8(1-2), 11–21. hDp://www.erudit.org/revue/ritpu/2011/v8/n1-2/1005779ar.html?vue=resume
• Bédard, D. et Béchard, J.-P. (2009). Innover dans l’enseignement supérieur. Paris : Presses Universitaires de France.
• Brooks, D.C. (2022). Ar@cifial Intelligence Use in Higher Educa@on. EDUCAUSE review. Ar*ficial Intelligence, where are we now?. hDps://er.educause.edu/-
/media/files/ar@cles/2022/6/er2225w.pdf
• Fastrez, P. et De Smedt, T. (2012). Une descrip@on matricielle des compétences en liDéra@e média@que. Dans M. Lebrun, N. Lacelle et J.-F. Bou@n (dir.), La liIéra*e média*que
mul*modale. De nouvelles approches en lecture-écriture à l’école et hors de l’école (p. 45-60). Presses de l’Université du Québec.
• Lameul, G. et Loisy, C. (2014). La Pédagogie universitaire à l’heure du numérique. De Boeck.
• Larsen, N. (2023). Adap@ve AI: the next evolu@onary stage for ar@ficial intelligence? Interna*onal Banker. hDps://interna@onalbanker.com/technology/adap@ve-ai-the-next-
evolu@onary-stage-for-ar@ficial-intelligence/
• Sanchez, É. et Monod-Ansaldi, R. (2015). Recherche collabora@ve orientée par la concep@on. Éduca*on et didac*que, 9(2), 73-94. hDp://educa@ondidac@que.revues.org/2288
• Lim, W.M., Gunasekara, A., Pallant, J.L., Pallant, J.I. et Pechenkina, E. (2023). Genera@ve AI and the future of educa@on: Ragnarök or reforma@on? A paradoxical perspec@ve from
management educators. The Interna*onal Journal of Management Educa*on, 21(2). hDps://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100790
• Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al. (2019). Systema@c review of research on ar@ficial intelligence applica@ons in higher educa@on – where are the educators?. Int J Educ
Technol High Educ 16, 39 (2019). hDps://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

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Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IA

  • 1. Intelligence ar,ficielle en enseignement supérieur Montréal, 15 mai 2023 RÉFLÉCHIRAUXUSAGESPÉDAGOGIQUESDEL’IA Florian Meyer
  • 2. DÉROULEMENT 1 Quelques notions à considérer Préambule 2 Intégrer l’IA dans ses pratiques d’enseignement Enseigner avec l’IA 3 Contribuer au développement de ressources pédagogiques en IA Innover 4 S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son apprentissage Apprendre (avec) l’IA
  • 3. Rappel des ques+ons réflexives… Comment vos étudiantes et étudiants ont-ils recours à l’IA dans leur vie quo8dienne? Dans quels domaines d’enseignement l’IA est-elle la plus suscep8ble de transformer les pra8ques pédagogiques? Pourquoi serait-il mal avisé d’interdire le recours à l’IA dans le cadre de nos pra8ques pédagogiques? À quels ou8ls d’IA avez-vous déjà recours dans votre vie personnelle ou professionnelle? Quels principes d’alignement pédagonumérique mobilisez-vous dans votre pra8que?
  • 4. Miseencontexte The applica*on of AI in educa*on (AIEd) has been the subject of research for about 30 years. The Interna*onal AIEd Society (IAIED) was launched in 1997, and publishes the Interna*onal Journal of AI in Educa*on (IJAIED), with the 20th annual AIEd conference being organised this year. However, on a broader scale, educators have just started to explore the poten*al pedagogical opportuni*es that AI applica*ons afford for suppor*ng learners during the student life cycle. (Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al., 2019, p.1)
  • 5. « Quels sont les meilleurs usages de l'intelligence ar3ficielle en enseignement supérieur ? » L'intelligence ar8ficielle (IA) offre de nombreuses possibilités dans le domaine de l'enseignement supérieur. Voici quelques-uns des meilleurs usages de l'IA dans ce domaine : (…) Il convient de noter que l'IA ne remplace pas les enseignants, mais elle peut être u;lisée comme un ou;l puissant pour améliorer l'efficacité de l'enseignement, personnaliser l'appren;ssage et fournir un sou;en aux étudiants et aux enseignants.
  • 6. Alignement pédagonumérique (Meyer et Lison, 2021) Apprentissages visés Stratégies d'évaluation Stratégies d'enseignement et d'apprentissage Apprentissage des étudiants Outils numériques
  • 7. IA Généra)ve à Adapta)ve « Genera8ve AI can be defined as a technology that (i) leverages deep learning models to (ii) generate human-like content (e.g., images, words) in response to (iii) complex and varied prompts (e.g., languages, instruc8ons, ques8ons). » (Lim, Gunasekara, Pallant, Pallant, & Pechenkina, 2023, p.2) « Adap8ve AI dynamically incorporates new data from its opera8ng environment to generate more accurate insights on a real-8me basis. It is increasingly regarded as ar8ficial intelligence’s next evolu8onary stage. By incorpora8ng a more responsive learning methodology, such as agent-based modelling (ABM) and reinforcement learning (RL) techniques, adap8ve AI systems are more reac8ve to the changing world around them and can thus more seamlessly adapt to new environments and circumstances that were not present during the earlier stages of the AI system’s development. » (Larsen, 2023)
  • 8. DÉROULEMENT 1 Quelques notions à considérer Préambule 2 Intégrer l’IA dans ses pratiques d’enseignement Enseigner avec l’IA 3 Contribuer au développement de ressources pédagogiques en IA Innover 4 S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son apprentissage Apprendre (avec) l’IA
  • 9. Les technologies mobilisant l’IA dans un but éducatif Quelques exemples… • Ali (h?ps://www.optania.com/ali) • ISA Interface de suivi académique (h?ps://www.optania.com/isa) • Tableaux de bord (Poellhuber et al. 2023) • Les systèmes intelligent adapta3f peut détecter que l'apprenant a des difficultés et lui proposer des ressources ou des exercices ou des rétroac3ons pédagogiques (Psyché et Mimoudi, 2023) 2023 EDUCAUSE Horizon Report® Teaching and Learning Edi=on
  • 10. (Brooks, 2022, p. 21) Les technologies mobilisant l’IA dans un but éducatif
  • 11. Les technologies mobilisant l’IA sans but éducatif Assistants virtuels (Siri, Google Assistant et Alexa) Filtres de spam Reconnaissance d’images Sugges=ons de texte (Les claviers intelligents sur téléphones). Recommanda=ons de produits et de contenus (NeMlix, Amazon, TwiOer…) Traduc=on automa=que Voitures autonomes Chatbots Systèmes de recommanda=on de musique
  • 15. Les risques de ChatGPT • Biais mul)ples : de confirma)on, de faux-consensus , de « désirabilité sociale », miroir des u)lisateurs.trices, … • Vie privée / droit d’auteur • Manque de fiabilité : Informa)ons non confirmées, informa)ons inventées, etc. • Croissance exponen)elle des contenus (Roy, 2023)
  • 16.
  • 17. QUEDITGPT? « Quels sont les meilleurs usages de l'intelligence ar3ficielle en enseignement supérieur ? » L'intelligence ar-ficielle (IA) offre de nombreuses possibilités dans le domaine de l'enseignement supérieur. Voici quelques-uns des meilleurs usages de l'IA dans ce domaine : Personnalisa;on de l'appren;ssage : L'IA peut analyser les données des étudiants, telles que leurs performances, leurs préférences et leurs styles d'appren8ssage, afin de proposer un contenu éduca8f adapté à leurs besoins individuels. Cela peut inclure des recommanda8ons de cours, des ressources supplémentaires ou des méthodes d'enseignement spécifiques.
  • 18. Assistance pédagogique : Les chatbots alimentés par l'IA peuvent fournir une assistance instantanée aux étudiants, en répondant à leurs ques8ons courantes, en les guidant vers des ressources per8nentes ou en les aidant à résoudre des problèmes. Cela permet aux enseignants de consacrer plus de temps à des interac8ons en face à face ou à des tâches plus complexes. Évalua;on automa;sée : L'IA peut être u8lisée pour évaluer automa8quement les réponses des étudiants à des ques8ons à choix mul8ples, à des exercices de programma8on ou même à des travaux écrits. Cela permet d'économiser du temps pour les enseignants et de fournir des commentaires rapides aux étudiants.
  • 19. Analyse prédic;ve : En analysant les données historiques des étudiants, l'IA peut aider à prédire les résultats académiques futurs, les risques de décrochage ou les domaines dans lesquels les étudiants pourraient avoir besoin d'un sou8en supplémentaire. Cela permet aux ins8tu8ons d'intervenir plus tôt et de fournir des ressources appropriées pour améliorer la réussite des étudiants. Recherche et recommanda;ons : L'IA peut être u8lisée pour analyser d'énormes quan8tés de données de recherche, iden8fier des tendances, découvrir de nouvelles rela8ons et proposer des recommanda8ons per8nentes. Cela peut aider les chercheurs, les professeurs et les étudiants à accéder plus facilement aux informa8ons et à rester à jour dans leur domaine.
  • 20. DÉROULEMENT 1 Quelques notions à considérer Préambule 2 Intégrer l’IA dans ses pratiques d’enseignement Enseigner avec l’IA 3 Contribuer au développement de ressources pédagogiques en IA Innover 4 S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son apprentissage Apprendre (avec) l’IA
  • 21. Identifieret préciserune problématique pédagogique Innover Recherche collaborative orientéepar la conception Diffuser, documenter, contribuer Concevoirune innovationen collaboration Expérimenteret analyser (Sanchez et Monod-Ansaldi, 2015)
  • 22. (Meyer, Desrochers et Proust-Androwkha, 2022) plateforme SIGC ( Système Intelligent de Ges,on des Compétences) hPps://www.pmgs.ca
  • 23.
  • 24. DÉROULEMENT 1 Quelques notions à considérer Préambule 2 Intégrer l’IA dans ses pratiques d’enseignement Enseigner avec l’IA 3 Contribuer au développement de ressources pédagogiques en IA Innover 4 S’éduquer à l’IA et utiliser l’IA dans son apprentissage Apprendre (avec) l’IA
  • 25. APPRENDREAVECIA Développer des compétences Comprendre l’IA (comment cela fonctionne, où on le retrouve…) Exploiter efficacement l’IA (comment organiser son travail, comment produire…) Être critique de l’IA (quels enjeux éthiques soulevés, comment se protéger des dérives potentielles…)
  • 27. Digital Competence Framework for Educators (DigCompEdu) hPps://ec.europa.eu/jrc/en/digcompedu
  • 29.
  • 30. Ges;on administra;ve : L'IA peut automa8ser certaines tâches administra8ves, telles que la planifica8on des cours, l'organisa8on des emplois du temps, la ges8on des inscrip8ons et la collecte des données des étudiants. Cela permet aux ins8tu8ons de réduire leur charge de travail administra8ve et de se concentrer sur des ac8vités plus importantes. Il convient de noter que l'IA ne remplace pas les enseignants, mais elle peut être u8lisée comme un ou8l puissant pour améliorer l'efficacité de l'enseignement, personnaliser l'appren8ssage et fournir un sou)en aux étudiants et aux enseignants.
  • 31. L’IA pour soutenir les personnes étudiantes (Brooks, 2022)
  • 32. CONCLUSIONS Travailler en collaboration avec les étudiants Redéfinir les cibles de formation en tenant compte des impacts sociétaux potentiels Composer avec l’IA et non se batter contre, mais garder un esprit critique « L’usage du numérique n’impacte pas que le pédagogique ; la transformation des pratiques visées ne peut se faire que si l’ensemble des niveaux est mobilisé et que la dimension humaine est mise au cœur du projet de transformation. » (Lameul, 2015)
  • 33. Une supercherie • « Sous la succession des innova8ons technologiques, la machine rou8nière con8nue donc à fonc8onner, par et pour elle-même. Agents passifs de processus éphémères, les acteurs éduca8fs se retrouvent au final largement privés de leur capacité d’ac8on, d’ini8a8ve et de réflexion cri8que. » • « (…) la supercherie consiste à renouveler toujours plus vite les ou8ls en supposant que les compétences viendront d’elles-mêmes… » (Albero, 2011, p.15)
  • 34. Références bibliographiques • Albero, B. (2011). Le couplage entre pédagogie et technologies à l’université : cultures d’ac@on et paradigmes de recherche. Revue Interna*onale des Technologies en Pédagogie Universitaire (RITPU), 8(1-2), 11–21. hDp://www.erudit.org/revue/ritpu/2011/v8/n1-2/1005779ar.html?vue=resume • Bédard, D. et Béchard, J.-P. (2009). Innover dans l’enseignement supérieur. Paris : Presses Universitaires de France. • Brooks, D.C. (2022). Ar@cifial Intelligence Use in Higher Educa@on. EDUCAUSE review. Ar*ficial Intelligence, where are we now?. hDps://er.educause.edu/- /media/files/ar@cles/2022/6/er2225w.pdf • Fastrez, P. et De Smedt, T. (2012). Une descrip@on matricielle des compétences en liDéra@e média@que. Dans M. Lebrun, N. Lacelle et J.-F. Bou@n (dir.), La liIéra*e média*que mul*modale. De nouvelles approches en lecture-écriture à l’école et hors de l’école (p. 45-60). Presses de l’Université du Québec. • Lameul, G. et Loisy, C. (2014). La Pédagogie universitaire à l’heure du numérique. De Boeck. • Larsen, N. (2023). Adap@ve AI: the next evolu@onary stage for ar@ficial intelligence? Interna*onal Banker. hDps://interna@onalbanker.com/technology/adap@ve-ai-the-next- evolu@onary-stage-for-ar@ficial-intelligence/ • Sanchez, É. et Monod-Ansaldi, R. (2015). Recherche collabora@ve orientée par la concep@on. Éduca*on et didac*que, 9(2), 73-94. hDp://educa@ondidac@que.revues.org/2288 • Lim, W.M., Gunasekara, A., Pallant, J.L., Pallant, J.I. et Pechenkina, E. (2023). Genera@ve AI and the future of educa@on: Ragnarök or reforma@on? A paradoxical perspec@ve from management educators. The Interna*onal Journal of Management Educa*on, 21(2). hDps://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100790 • Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al. (2019). Systema@c review of research on ar@ficial intelligence applica@ons in higher educa@on – where are the educators?. Int J Educ Technol High Educ 16, 39 (2019). hDps://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0