Intégrez l'IA générative dans la pédagogie

Eh bien, ces outils transforment rapidement la manière dont les contenus à forte intensité de connaissances sont créés, partagés et évalués, et ils deviennent une composante de la vie éducative, que cela nous plaise ou non. Si vous ne réfléchissez pas à la façon d’utiliser l’IA générative dans votre enseignement, vous risquez de perdre le contact avec la réalité dans laquelle évoluent vos étudiants et vos collègues.

Le chapitre vous donnera un aperçu des bénéfices et des défis que l’IA générative apporte tant aux enseignants qu’aux étudiants. Vous découvrirez également des concepts, des phénomènes et des outils clés pour vous aider à penser la manière dont l’IA générative influence votre travail et les apprentissages de vos étudiants. Enfin, nous présenterons des idées pratiques pour améliorer l’enseignement et répondre aux principales préoccupations liées à l’usage de ces outils en éducation.

Avez-vous remarqué que des outils d’IA apparaissent partout dans l’éducation ? Que les enseignants et les établissements l’aient planifié ou non, l’IA générative transforme déjà nos façons d’enseigner et d’apprendre !

Dans certaines classes, enseignants et étudiants explorent de nouveaux outils pour rechercher de l’information et aider à la génération de contenu. On y enseigne le fonctionnement de l’IA et l’influence de l’IA générative sur la pensée, et l’on met en place des environnements d’apprentissage qui tirent parti des capacités de l’IA générative.

À première vue, d’autres salles de classe semblent complètement épargnées par l’IA générative : le quotidien continue avec des exercices en classe, des devoirs et des dissertations.

Découvrez les bénéfices et défis

Entre les mains des enseignants, elle peut faciliter la conception et l’adaptation d’exercices, de quiz et de scénarios d’apprentissage, ainsi que soutenir certaines tâches administratives liées à l’éducation (synthèses de cours, documentation et retours).

L’IA générative est également intégrée à plusieurs outils que les enseignants utilisent déjà pour créer des quiz et des présentations destinés à leurs étudiants.

 
De plus, les chatbots généralistes (comme ChatGPT) et des logiciels dédiés peuvent agir comme des tuteurs IA, aidant des étudiants individuellement, ou en groupe, à planifier et à réaliser leur travail.

Cela peut accroître la qualité et la flexibilité de l’enseignement.

 
Entre les mains des étudiants, elle peut faciliter l’accès à des contenus complexes et spécialisés, et elle peut également soutenir la production — par exemple de textes ou de code informatique — à un niveau qui aurait auparavant exigé de nombreuses années de formation.

Dans les deux cas, la réussite de l’adoption de l’IA en éducation dépend d’un bon discernement quant à ce qu’il faut réaliser soi-même et à ce qu’il est pertinent d’externaliser à l’IA générative.

• Des enseignants qui externalisent à l’IA générative des parties cruciales de la relation avec les étudiants peuvent constater une baisse de motivation et une perte de sens dans leur travail. Par exemple, des enseignants qui surveillent de grands groupes via des tableaux de bord d’environnements d’apprentissage personnalisés par l’IA, sans le temps ni l’occasion d’échanger avec chaque étudiant, peuvent perdre le lien émotionnel et interpersonnel avec la classe.

• Et des étudiants qui externalisent des étapes clés risquent d’apprendre très peu s’ils se contentent de requêtes simples. Pensez à un étudiant qui demande à ChatGPT : « Écris-moi un essai de 400 mots sur le changement climatique. » Il obtiendra l’essai — mais manquera l’occasion de penser de manière critique, de développer ses compétences rédactionnelles et de vraiment comprendre le sujet. C’est comme sauter les entraînements physiques tout en espérant prendre du muscle : c'est nettement plus facile sur le moment, mais peu payant à long terme.

L’introduction de « machines pensantes » ajoute une responsabilité supplémentaire aux apprenants (faire preuve de discernement) et aux enseignants (enseigner le bon usage de l’IA). Par ailleurs, en tant que société, interrogeons-nous sur les compétences à cultiver dans notre système éducatif : de quoi aura-t-on besoin demain ? Certaines deviennent-elles obsolètes ? Nos pratiques actuelles y répondent-elles ?

Personnalisez l’apprentissage

L’IA générative rend l’apprentissage personnalisé beaucoup plus pertinent et puissant. Le rêve d’avoir un tuteur individuel qui connaît vos intérêts, suit vos progrès et vous donne un retour exactement au niveau dont vous avez besoin, se rapproche de la réalité.

En outre, les chatbots de GenIA permettent de créer à la volée des assistants d’apprentissage pour une grande variété de sujets et d’intérêts.

Des requêtes comme :

« Fais-moi un quiz sur ce thème ou sur le contenu de ce document », « présente cette information sous une forme plus courte », « donne-moi un retour sur cet argument »

constituent de puissants leviers d’apprentissage.

Pour les enseignants, cela offre l’occasion de fournir un accompagnement plus individualisé et de créer des supports sur mesure. Leur rôle peut évoluer vers celui de mentors, centrés sur l’orientation des étudiants et le développement de compétences critiques, plutôt que sur la simple transmission de contenus standard.

Ce ne sont là que quelques exemples illustrant la façon dont l’IA générative rend l’apprentissage plus flexible, engageant et inclusif.

Analysez l'impact social de l’IA en éducation et en formation

Parce qu’apprendre avec l’IA générative exige davantage de jugement de la part des étudiants, il existe un risque d’accroissement des inégalités. La possibilité d’externaliser des activités d’apprentissage clés peut nuire aux étudiants peu motivés ou dépourvus de compétences métacognitives.

Parallèlement, les outils de productivité liés à l’IA générative peuvent avoir un impact social positif : ils facilitent l’accès à la lecture et à l’écriture, et le développement de code informatique peut être d’une grande aide pour certains étudiants.
 

Mettez en place l'intelligence hybride

Mais comment penser l’usage de l’IA générative par les étudiants lorsqu’ils s’attaquent à des problèmes complexes, comme l’analyse de texte ou la résolution d’exercices de mathématiques difficiles ?

Il ne s’agit pas seulement d’utiliser des outils pour des tâches simples, c’est trop réducteur. Et ce n’est pas tout à fait exact d’imaginer l’IA comme un pair ou un agent cognitif qui prendrait en charge une partie du travail. Une meilleure approche consiste à voir ces outils comme relevant de l’intelligence hybride l’IA comme partenaire d’apprentissage qui travaille avec l’étudiant en classe.

Toutefois, pour qu’il y ait apprentissage, utiliser l’IA ne suffit pas : l’étudiant doit rester aux commandes du processus et décider activement des étapes auxquelles il s’engage. La métacognition est cruciale : autorégulation (piloter activement son apprentissage), conscience de ses forces et faiblesses, fixation d’objectifs et décision de ce que l’on veut atteindre.

Deux idées clés issues de la cognition distribuée éclairent cette interaction :

• l’activité cognitive est distribuée entre vous et les outils que vous utilisez ;

• lorsque vous travaillez avec un outil, vous l’adaptez à vos besoins, mais votre pensée est simultanément façonnée par cet outil.

En ce sens, l’IA et les humains se façonnent mutuellement la pensée : l’IA influence la manière dont les personnes pensent, mais les intentions des individus modèlent aussi leur usage de l’IA. Par exemple, un étudiant orienté vers l’apprentissage utilisera l’IA différemment d’un autre qui vise des réponses rapides.

Une distinction pratique :

• Utiliser l’IA pour apprendre implique la métacognition, c'est-à-dire réfléchir à sa manière d’apprendre.

• Utiliser l’IA pour la productivité met l’accent sur la vitesse et le résultat.

En bref, l’intelligence hybride concerne la manière dont humains et IA pensent ensemble. Mais, pour apprendre, il est essentiel que les étudiants demeurent des participants actifs et réflexifs. Sans engagement métacognitif, le potentiel de l’IA pour soutenir l’apprentissage est perdu.

Abordez l’IA générative en éducation : expérimenter, réfléchir et discuter, enseigner et apprendre.

Dans cette dernière section, nous présenterons quelques bonnes pratiques pour vous aider à commencer dès maintenant à utiliser l’IA générative dans votre enseignement.

Nous l’aborderons à la fois du point de vue des enseignants et des étudiants, sous forme de bonnes pratiques.

Il s’agit de trois choses :

• Acquérir de l’expérience avec l’IA générative ;

• Réfléchir et discuter de ce qui fonctionne (ou non) ;

• Partager ces éléments dans des contextes d’enseignement et d’apprentissage informels et formels.

Pour les enseignants :

Connaître les bases

• savoir quelles technologies de GenIA sont autorisées et pour quels usages.

Se faire de l’expérience

• utiliser la GenIA pour développer des supports destinés à vos étudiants, à différents niveaux ;

• utiliser la GenIA pour résoudre des tâches similaires à celles que vous donnez à vos étudiants ;

• utiliser la GenIA pour agréger des informations et améliorer la communication — explorer ces usages ;

• se documenter et se former à ces technologies.

Réfléchir et discuter

• évaluer ce qui a du sens et ce que vous et vos étudiants gagnez/perdez quand des processus sont externalisés ;

• discuter de l’usage de la GenIA avec vos étudiants ; insister sur l’honnêteté autour des pratiques d’apprentissage sans intimider par la surveillance ni instaurer un climat de défiance ;

• si pertinent, prévoir des environnements d’apprentissage et d’évaluation où la GenIA n’est pas une option.

Enseigner l’IA

• expliquer comment fonctionne la technologie ;

• enseigner des pratiques de GenIA pertinentes en lien avec les disciplines du cours.

Pour les étudiants :

Connaître les bases

• savoir quelles technologies de GenIA sont autorisées et pour quels usages ;

• connaître l’avis de l’enseignant et d’autres experts du domaine sur les différents usages de l’IA générative. 

Se faire de l’expérience

• se former à la GenIA et à ses usages ;

• pratiquer la technologie en lien avec vos centres d’intérêt ;

• par exemple, l’utiliser pour nourrir la curiosité (demander à l’IA tout ce qui se rapporte à vos activités) et pour soutenir l’apprentissage (solliciter des questions et du feedback).

Réfléchir, discuter et apprendre des autres

• développer des compétences métacognitives / rester aux commandes de votre apprentissage ;

• être attentif aux usages de la GenIA qui s’alignent sur vos objectifs personnels et sur les attentes de l’enseignant ;

• discuter de l’usage de la GenIA avec vos pairs et vos enseignants ; insister pour que les pratiques réelles en classe soient discutées de la manière la plus honnête et ouverte possible.

À vous de jouer

Contexte

Nadia veut former l’équipe commerciale de Velours Sport à un nouveau catalogue. Vous devez livrer une micro-séquence (15 min) qui exploite un tuteur IA pour quiz adaptatif + réflexion métacognitive (rester “aux commandes”).

Consigne

Dans ChatGPT (gratuit), générez une micro-séquence :

• 5 questions adaptatives sur la fiche,

• 1 feedback pas-à-pas

• 3 questions métacognitives (“qu’ai-je externalisé / que dois-je faire moi-même ?”).

En résumé

• L’IA générative transforme l’éducation en facilitant la création, la personnalisation et l’accès aux contenus, mais son intégration soulève des défis liés à l’évaluation et à l’acquisition de compétences réelles.

• Elle aide les enseignants à concevoir exercices et supports adaptés, et soutient les étudiants en rendant accessibles des savoirs complexes, tout en exigeant un usage réfléchi pour éviter la dépendance et la perte de motivation.

• La personnalisation des apprentissages devient possible grâce à des tuteurs IA et des assistants adaptés au niveau et aux besoins des apprenants, renforçant l’inclusivité et l’engagement.

• L’usage de l’IA en éducation accentue les inégalités si les compétences métacognitives manquent, ce qui impose d’enseigner le discernement, l’auto-régulation et l’éthique numérique aux élèves.

• Les bonnes pratiques recommandent d’expérimenter avec l’IA, d’en discuter ouvertement en classe, d’enseigner son fonctionnement et d’encourager une utilisation critique, transparente et équilibrée.

Maintenant que vous en savez un peu plus sur l'application de l'IA générative dans la pédagogie, voyons dans le prochain chapitre comme cet outil impacte le domaine de la santé.