Une réforme structurelle et vision centralisée dont l’objectif
est de devenir le leader mondial de l'IA via le Plan de développement de l'IA de nouvelle génération (2017).
Pour réussir ce challenge, des mesures radicales ont été
prises, à savoir la suppression massive d'environ 12 200 diplômes en lettres,
sociologie et management (30 % des formations) pour privilégier les filières
techniques.
Et l’obligation d’introduire l’IA dès 2025-2026 (8 h/an) du
primaire au supérieur.
Aussi les universités
sont recentrées sur la recherche fondamentale et l'innovation industrielle.
Personnalisation pédagogique et EdTech, en utilisant l’IA
pour dépasser le modèle uniforme et proposer un apprentissage sur mesure.
La création des plateformes de tutorat intelligent (Squirrel
AI, 17 zuoye) et assistants avancés à l'université de Pékin (PKU Wen Xue, Math
Co-pilote, débogage Python).
Les résultats immédiats de ces actions sont une amélioration
constatée des performances en maths/sciences et de l'engagement des élèves.
Surveillance technologique des élèves, en utilisant la reconnaissance
faciale (analyse des émotions toutes les 30 secondes) et bandeaux EEG (Focus 1)
pour mesurer l'attention en temps réel.
Cette approche est vue par les autorités comme un levier
d'amélioration pédagogique, mais perçue par certains élèves comme un climat
carcéral.
Les défis majeurs (sociaux, éthiques et géopolitiques)
sont :
Une fracture numérique : disparité marquée entre zones
urbaines (90 % d'accès à l'IA) et rurales (45 %), risquant d'aggraver les
inégalités.
Éthique : risques de biais algorithmiques, de violation des
données privées et de dépendance technologique (l'éthique locale s'articule
autour du concept d'harmonie).
Compétition mondiale : modèle centralisé chinois opposé au
système américain plus fragmenté, l'éducation à l'IA devenant un enjeu de
puissance géopolitique.
La Chine agit comme un laboratoire à ciel ouvert de
l'éducation par l'IA, mêlant innovation pédagogique fulgurante et contrôle
social technologique.

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