Révolutionner l'accès : comment le generative AI peut transformer l'éducation, promouvoir l'égalité et mettre fin à l'élitisme
Utiliser l'Intelligence Artificielle générative à de meilleures fins : promouvoir l'égalité dans la société, rendre l'éducation de haut niveau accessible à tous et éliminer l'élitisme et l'exploitation financière
L'Intelligence Artificielle générative (IAG) est apparue comme une avancée technologique puissante, dotée de la capacité de révolutionner divers secteurs de la société. Cette thèse propose que, en exploitant l'IAG, nous pouvons aborder et atténuer de manière significative les problèmes d'iniquité éducative, de discrimination financière et d'élitisme sociétal. Actuellement, les ressources éducatives de premier ordre sont inéquitablement accessibles, l'accumulation de richesse est inégalement répartie et les contributions sociétales sont sous-évaluées en fonction des antécédents socio-économiques.
Chapitre 1 : Statu quo - Défis et disparités
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Accès à l'éducation et inégalité : Des disparités significatives subsistent dans l'obtention de l'éducation en fonction de l'emplacement, de la richesse et du sexe. Bien que les disparités mondiales entre les sexes dans les inscriptions se soient réduites, l'écart restant mince entre les garçons et les filles dans de nombreuses régions, des disparités subsistent dans des pays comme l'Afghanistan. Cependant, en termes de disparités entre la richesse et la campagne, des écarts significatifs persistent. Par exemple, en Afrique subsaharienne, seuls environ la moitié des adultes ont atteint l'éducation primaire, et l'écart se creuse encore plus à des niveaux d'éducation plus élevés. Seule une fraction d'adultes des ménages les plus pauvres ont atteint l'enseignement supérieur, mettant en évidence des disparités économiques éclatantes.
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Défis aux niveaux d'éducation supérieurs : L'écart dans les taux de diplomation devient plus important aux niveaux d'éducation plus élevés. Par exemple, bien que deux tiers des pays atteignent la parité entre les sexes dans l'achèvement de l'éducation primaire, moins d'un cinquième le font au niveau du deuxième cycle du secondaire. Les disparités de richesse sont encore plus prononcées, un seul pays ayant atteint la parité au niveau du deuxième cycle du secondaire.
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Participation éducative mondiale : Sur le plan mondial, le taux de participation à l'apprentissage organisé un an avant l'âge d'entrée officiel à l'école primaire reste stable à 70 % depuis 2010, mais des régions comme l'Afrique subsaharienne et l'Afrique du Nord et l'Asie occidentale ont des taux beaucoup plus bas, malgré l'éducation préprimaire gratuite et obligatoire dans ces régions.
Ces récentes statistiques soulignent les défis de l'équité éducative mondiale, offrant une base solide pour explorer comment l'IAG pourrait être utilisée pour personnaliser l'éducation, améliorer l'accessibilité et combler ces lacunes efficacement. De telles applications de l'IA pourraient offrir des solutions évolutives pour personnaliser les expériences d'apprentissage indépendamment des barrières géographiques et économiques, potentiellement égaliser le terrain dans l'éducation mondiale.
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Disparités économiques : L'accumulation de richesse est considérablement influencée par le capital initial et l'éducation. Les individus de strates économiques inférieures manquent souvent d'une éducation financière de base, entravant leur avancement économique et perpetuant la discrimination financière.
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Élitisme sociétal : Les structures sociales ont