La science dite ouverte (ou open science) se réfère à la recherche scientifique. D’après l’UNESCO, « la science ouverte est un ensemble de principes et de pratiques visant à rendre la recherche scientifique, tous domaines confondus, accessible à tous, au bénéfice des scientifiques et de la société dans son ensemble. La science ouverte consiste à garantir non seulement l’accessibilité du savoir scientifique, mais aussi une production de ce savoir inclusive, équitable et durable. »
La question de la place prise par les IA génératives est une question vive, et suscite nombre d’inquiétudes comme en témoigne la journée science ouverte du (…)
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 (109)
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Science ouverte et IA générative – de la recherche à l’enseignement
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L’agentivité comme cadre de réflexion pour l’IA dans la classe
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 (…) -
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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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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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 (…) -
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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Il n’y a pas que les MOOC qui soient massifs en formation
Si les MOOC ont fait le buzz ces trois dernières années, mettant l’accent sur l’ouverture et le développement numérique autant de l’enseignement supérieur que de la formation continue, il est important de réaliser que d’autres types de dispositifs se développent avec ce coté « massif » du numérique.
L’adjectif massif rend compte de deux dimensions. D’une part, il y a la dimension liée à un grand nombre de participants. Ces grands nombres permettent de mettre en place des analyse de données d’apprentissage, des learning analytics comme disent nos amis anglophones. On est dans le domaine du big Data. D’autre part, la dimension sociale, (…) -
Conception participative de tableaux de bord d’apprentissage
Depuis trois ans, je participe à un projet de recherche d’observatoire autour des learning analytics. L’objectif central du projet est de capitaliser sur les différentes maillons constituant la chaîne permettant de produire des résultats utilisables. Dans le lot « tableaux de bord », nous avons à organiser la visualisation de ces résultats. Et pour cela nous avons besoin d’aller à la rencontre des utilisateurs pour construire avec eux la visualisation qui leur semble la plus pertinente. Nous avons donc développé un kit, un peu sur le modèle du Business Model Canvas, avec des cartes, pour encourager les utilisateurs à expliciter leur (…)
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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 (…) -
Permettre d’apprendre toute la vie pour une meilleure qualité de vie
À chaque fois que je regarde un jeu de transparents de George Siemens, j’apprends plein de choses. Son dernier diaporama « Exploiting emerging technologies to enable quality of life », commenté sur son blog, n’échappe pas à la règle. Son argument central est que l’employabilité n’est pas la seule finalité de l’enseignement supérieur, mais que la qualité de vie est encore plus importante sur le long terme. C’est d’ailleurs un excellent contrepoint à l’analyse de mon billet précédent.
D’abord ses présentations sont basées sur de multiples sources, de données et de citations. On a cette fois-ci des données sur l’évolution des métiers dans (…)
