En didactique de la grammaire, nous proposons un nouveau paradigme pédagogique qui enrichit la réflexion par le questionnement, favorisant ainsi l'expertise des enseignants et la curiosité des élèves. Nous considérons l'IA comme un partenaire d'apprentissage, et non comme une machine fournissant simplement des réponses.
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Alors, comment le domaine de l'enseignement de la grammaire réagit-il à l'émergence de l'IA au milieu de cette vague de changements considérable ? Malheureusement, comparée à d'autres domaines, sa réaction a été relativement discrète.
Près de trois ans se sont écoulés depuis l'introduction de ChatGPIT, mais les recherches nationales sur l'IA dans le domaine de l'enseignement de la grammaire aux locuteurs natifs sont rares.
Ce silence est d'autant plus frappant comparé aux débats animés sur l'introduction de l'IA dans les domaines de l'écriture et de l'enseignement de la littérature, sans parler des mathématiques et de l'anglais, même au sein du programme d'enseignement de la langue coréenne.

Pourquoi cela ? Il y a trois raisons principales.
Premièrement, cela peut s'expliquer par le fait qu'il n'existe toujours pas de vision claire du rôle que l'IA peut jouer dans l'enseignement de la grammaire.
Deuxièmement, il est peut-être prématuré d'utiliser l'IA dans l'éducation en raison de ses performances imparfaites en matière de grammaire coréenne.
Troisièmement, la confusion peut provenir du fait que l'IA n'apprend pas explicitement les règles de grammaire, mais utilise plutôt des modèles linguistiques à partir de données, ce qui est une approche très différente de la manière dont l'enseignement de la grammaire a été mené jusqu'à présent.
--- Extrait de « 01_« Tendances en matière d’IA et d’enseignement de la grammaire » »

Piantadosi suggère également que l'IA pourrait avoir une notion de grammaire.
Lorsqu'il a montré à GPT-3.5 le célèbre exemple donné par Chomsky, « Des idées vertes incolores dorment furieusement », l'IA a répondu que la phrase était grammaticalement correcte mais sémantiquement étrange.
En revanche, lorsqu'on a présenté la phrase « Green sleep furiously colorless ideas », on a fait remarquer qu'elle était grammaticalement maladroite.
Cela suggère que, contrairement aux affirmations de Chomsky, l'IA a intégré la capacité de juger la « grammaticalité » d'une phrase indépendamment de sa signification.
--- Extrait de « 03_« Grammaire de l'IA et grammaire humaine » »

Avant tout, l'intervention d'un professeur de grammaire professionnel est essentielle.
Ceux qui comprennent le mieux le contexte réel de l'enseignement de la grammaire sont les enseignants de terrain.
En effet, ce sont eux les « experts du domaine » qui savent le mieux quels concepts grammaticaux les étudiants comprennent mal, quelles méthodes d'explication sont efficaces et quand et comment fournir un retour d'information.
Les enseignants sont également capables de transformer les connaissances grammaticales en « connaissances pédagogiques du contenu (CPC) » diversifiées et adaptées à la situation de l'apprenant. Pour que l'IA devienne un tuteur compétent, elle doit apprendre à partir de données de haute qualité créées directement par ces enseignants.

Mais les enseignants ne suffisent pas à eux seuls.
La collaboration avec des experts en données est essentielle pour que l'expertise et le savoir-faire des enseignants soient convertis en « données » exploitables par l'IA.
Étant donné que les explications ou les supports de conversation fournis par l'enseignant sont en langage naturel, ils doivent être convertis en une structure que l'IA puisse comprendre.
Ce processus nécessite un travail technique tel que l'attribution d'informations grammaticales aux phrases (étiquetage), l'analyse de la structure syntaxique et la classification des types de retour d'information.
De plus, la conception de la hiérarchie et des relations des concepts grammaticaux sous forme d'ontologie nécessite également une compréhension technique des langages de représentation des connaissances (par exemple, RDF, OWL).
--- Extrait de « 06_« L’importance des données de haute qualité » »

La conception néostructuraliste du sens des mots est résumée dans l'hypothèse distributionnelle.
On peut résumer cela par les mots du linguiste John Firth : « On reconnaît un mot à la compagnie qu'il fréquente. »
Autrement dit, le sens d'un mot est déterminé par les informations de distribution statistique des mots avec lesquels il apparaît principalement dans un texte volumineux.
Par exemple, « chaud » a tendance à apparaître avec « café », « météo » et « cœur », et « froid » a tendance à apparaître avec « glace », « vent » et « expression ».
En analysant statistiquement les schémas d'association de mots de cette manière, nous pouvons définir objectivement la différence sémantique entre « chaud » et « froid ».
Cette hypothèse de distribution devient le principe de la technologie de traitement automatique du langage naturel dans l'intelligence artificielle moderne.
Les modèles d'intégration de mots tels que Word2Vec sont des exemples représentatifs d'implémentations mathématiques de l'hypothèse distributionnelle.

--- Extrait de « 09_« Évolution du contenu de l’enseignement de la grammaire » »