Je propose ici un petit retour d’expérience sur ma participation à une semaine de formation pour découvrir les usages de l’IA Générative pour les sciences. Au travers de ce retour, nous cherchons à partager des réponses aux questions suivantes en trois billets : Quel cadre pédagogique pour tirer parti de cette technologie d’IA Générative ? Comment construire un programme de découverte d’une nouvelle technologie de l’information ? Est-ce que cette technologie peut être utilisée dans un cadre de recherche scientifique ?
Par rapport à l’usage de l’IA Générative (IAG), différentes craintes se font entendre autour de l’idée que l’apprenant (…)
Innovation Pédagogique et transition
Une initiative de l'Institut Mines-Télécom avec un réseau de partenaires
Jean-Marie Gilliot
Maître de conférences à IMT Atlantique, une école de l’Institut Mines-Telecom, chercheur au Lab-STICC.
twitter : @jmgilliot
Voir en ligne : Mon blog
Articles de cet auteur (110)
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L’agentivité comme cadre de réflexion pour l’IA dans la classe
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Quelles postures pour les enseignants face à l’IA générative dans le supérieur ?
Faut il utiliser l’IA générative en éducation ? Si oui, comment, avec quelle approche ? La majorité des étudiants l’utilisent par eux-mêmes, mais manquent de consignes et d’accompagnement. La communauté des enseignants ne s’exprime que trop peu, souvent de manière informelle. Dernièrement, 2 prises de positions tranchées et documentées pourraient lancer le débat. Je vous propose ici de les replacer dans une perspective plus large en proposant 6 approches ou postures permettant d’expliciter différents points de vue, et d’identifier leurs complémentarités.
Trois ans déjà que OpenAI a lancé ChatGPT qui a connu un succès sans précédent. En (…) -
Les 2 faces de l’environnement numérique d’apprentissage
L’environnement numérique d’apprentissage (ENA) est avant tout un espace de médiation entre les enseignants et les étudiants/élèves/apprenants (le terme varie suivant les contextes). Dans la littérature, il est généralement abordé selon le point de vue d’un de ces deux groupes, rarement en mettant les deux en regard. Le développement de l’usage des IA génératives rappelle pourtant qu’au delà de l’Environnement Numérique proposé par les Institutions (ENI), les apprenants construisent leur propre Environnement Personnel d’Apprentissage, qui inclut maintenant cette IA générative, pour conduire leurs apprentissages selon leur propre (…)
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Colloque QPES : une expérience de transformation d’un écosystème de formation
Le colloque « Questions de Pédagogies dans l’Enseignement Supérieur » proposait pour cette édition brestoise, comme thématique : « écosystème de formation. Pour quelle(s) transformation(s) » détaillée dans son appel à communications. 336 personnes sont venus à Brest, pour travailler et échanger sur un programme complet. D’un point de vue de l’organisation, l’enjeu était de proposer à cet écosystème formé par la communauté de ces participants une expérience de transformation. Un précolloque a permis d’explorer un écosystème de formation, et le colloque de proposer un processus de transformation, permettant de poser un constat, et d’entamer (…)
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Gérer les risques de l’IA dans l’enseignement supérieur et la recherche
Nous sommes dans une ère de la polycrise, et ces crises sont économiques, sociales, environnementales, politiques, technologiques, etc. Cela concerne notamment l’enseignement supérieur et la recherche, et le constat est partagé. La diffusion de l’IA au travers des IA génératives fait partie des facteurs de risques déclencheur potentiel de crises. Le Rapport « intelligence artificielle et enseignement supérieur » : formation, structuration et appropriation par la société cite ainsi 63 fois le mot risque, avec plusieurs acceptions (données, décrochage, augmentation des inégalités, …). La proposition Charte d’usages et bonnes pratiques de (…)
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Présence hybride ou la rentrée sous le signe de l’hybridation – préparons là ensemble !
Alors que la pandémie recule dans notre pays, voire semble derrière nous pour certains, la rentrée à venir dans l’enseignement supérieur se prépare selon un scénario qui intègre la nécessité de limiter les brassages de population, le fait que tous les étudiants ne pourront pas être présents à la rentrée (les extra-européens et les personnes « à risque ») et le risque d’une seconde vague.
Même si on peut dénoncer le fait que l’enseignement à distance, surtout en situation d’urgence, n’est pas de même qualité que celui en présence, le numérique et la distance auront la part belle à la rentrée. -
Des outils d’IA génératives pour les sciences, vraiment ?
Je propose ici un petit retour d’expérience sur ma participation à une semaine de formation pour découvrir les usages de l’IA Générative pour les sciences. Au travers de ce retour, nous cherchons à partager des réponses aux questions suivantes en trois billets : Quel cadre pédagogique pour tirer parti de cette technologie d’IA Générative ? Comment construire un programme de découverte d’une nouvelle technologie de l’information ?Dans ce troisième billet, nous explorons si cette technologie peut effectivement être utilisée dans un cadre de recherche scientifique ?
Le développement des IA générative a connu un succès grand public sans (…) -
Quelle éthique derrière les chartes IA pour l’enseignement et la recherche ?
L’IA, une question d’éthique au-delà des chartes
Comment aborder l’immense littérature qui nous inonde autour des questions d’IA, notamment générative, pour mieux prendre position et pouvoir avancer vers des cadres d’actions communs, pour mieux accompagner le développement des usages, notamment dans le domaine de l’enseignement supérieur et de la recherche (ESR) ?
L’ensemble des établissements, soit travaillent sur une charte de l’IA générative dans l’ESR, soit en on déjà adopté une. La forme varie, mais globalement elles se ressemblent autour d’articles traitant de la question de la responsabilité, de la transmission de données, de (…) -
Des données, des apprenants et des partages à construire pour se construire soi-même
Si la question des données d’apprentissage, ou learning analytics pour se raccrocher à la terminologie anglaise, ont pris une importance particulière avec le développement des MOOC et les questionnements autour des Big Data. Il y a bien entendu beaucoup de questions et de recherches autour de ce que l’on peut mettre en évidence. C’est d’ailleurs la préoccupation première de chercheurs entrepreneurs comme Daphne Koller de Coursera. La communauté de chercheurs mène également en parallèle des débats, comme par exemple « les données corrompent l’éducation », propose des chartes éthique comme Asilomar, intègre cette problématique à l’agenda de (…)
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Associer les learning analytics et les théories d’apprentissage
L’autorégulation des apprentissages grande gagnante
L’utilisation des learning analytics (ou analyse de données d’apprentissage) peine à se développer au-delà de quelques tableaux de bord dans Moodle. Les learning analytics restent avant tout un domaine de recherche, certes très actif. Coté pratique, les praticiens ne savent pas trop ce qu’il serait intéressant de mesurer, et pourquoi faire, les « informaticiens » peuvent de leur coté proposer de nombreuses visualisations des données récoltées, mais manquent de cadre pour les présenter de manière pertinente.
Du coté de la recherche, le récent article « The use and application of (…)
