Formation : Utiliser les IA génératives générales pour son enseignement PDF
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Université de Franche-Comté
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Ce document décrit une formation sur l'utilisation des IA génératives en enseignement. La formation aborde les opportunités et les défis de l'utilisation de l'IA, les problématiques éthiques et les stratégies pour éviter la fraude.
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**Formation : Utiliser les IA génératives générales pour son enseignement** **Introduction (10 minutes)** - **Présentation des objectifs de la formation** : - Utilisation des IA génératives dans un cadre universitaire : opportunités et défis - Problématiques d'éthique et de...
**Formation : Utiliser les IA génératives générales pour son enseignement** **Introduction (10 minutes)** - **Présentation des objectifs de la formation** : - Utilisation des IA génératives dans un cadre universitaire : opportunités et défis - Problématiques d'éthique et de triche dans un contexte d'utilisation pédagogique des IA. **1. Conception du syllabus intégrant l\'usage des IA génératives (30 minutes)** - **Adapter le syllabus pour intégrer l\'IA générative** : - Comment annoncer clairement dans le syllabus l\'usage (ou non) d'outils IA dans le cadre des travaux. - Inciter les étudiants à utiliser l'IA comme support de réflexion plutôt que comme outil de substitution complet. - Mettre en place des règles explicites sur les attentes en matière de production écrite ou créative avec et sans IA. - **Exemple de syllabus** : - Modèle de syllabus sur : [[https://moodle.univ-fcomte.fr/course/view.php?id=11801]](https://moodle.univ-fcomte.fr/course/view.php?id=11801) **Exercice en groupe** (15 minutes) :\ Les participants travaillent ensemble pour adapter une section de leur propre syllabus en y intégrant des consignes liées à l'usage des IA génératives. **2. Utiliser l'IA pour l'évaluation diagnostique et formative (prérequis et révisions)** **Exemple : Wooflash [[https://app.wooflash.com/]](https://app.wooflash.com/)** **Exemple : Branching Scenario (H5P) avec questions, feedback et personnalisation générée par ChatGPT sur la base du fichier du cours.** **3. Conception de consignes anti-triche adaptées à l'utilisation de l'IA (30 minutes)** - **Élaborer des consignes claires et spécifiques** : - Encourager les étudiants à déclarer explicitement l\'usage de l\'IA dans leurs travaux et en définir la méthode et la finalité d'utilisation. - Utiliser des outils de détection de plagiat adaptés aux contenus générés par IA. - Favoriser des tâches complexes nécessitant une réflexion personnelle, difficile à automatiser par une IA (ex. : études de cas, analyses critiques). - Utiliser des données très récentes, qui n'ont pas encore été intégrées aux bases de données - Demander la justification de chaque argument par une source accessible - **Exemples de consignes anti-triche** : - *[[https://www.compilatio.net/blog/limites-ia-enseignement]](https://www.compilatio.net/blog/limites-ia-enseignement)* **1. Discipline : Droit** **Situation d\'apprentissage et d\'enseignement (SAE) : Simulation d\'un procès fictif** - **Contexte** : Les étudiants participent à une simulation de procès portant sur un litige contractuel en droit civil. **Consignes :** 1. **Recherche** : Utilisez des bases de données juridiques et des textes législatifs récents (moins de 2 ans) pour soutenir vos arguments. Si vous utilisez une IA pour la recherche de jurisprudence ou la rédaction de parties des plaidoiries, **vous devez le déclarer explicitement** dans une annexe du travail écrit, en précisant l\'outil utilisé, la méthode d\'usage et sa finalité (ex. : synthèse de textes juridiques, génération d\'arguments). 2. **Arguments juridiques** : Justifiez chaque argument avec une **source accessible et vérifiable** (article de loi, jurisprudence récente), et expliquez comment ces sources soutiennent vos positions. Toute utilisation de contenu généré par IA doit être **analysée et ajustée** par l\'étudiant pour correspondre aux besoins spécifiques du cas. 3. **Préparation de la simulation** : Travaillez en groupe pour préparer vos plaidoiries et réponses aux contre-arguments de la partie adverse. Intégrez une **réflexion personnelle** sur les choix juridiques que vous faites, notamment face aux incertitudes juridiques. **Tâche finale :** - **Participation à la simulation du procès** : Vous incarnerez soit la défense, soit la partie civile, en présentant vos arguments juridiques de manière claire et structurée. Pendant la simulation, vous devrez démontrer une capacité à adapter vos arguments en fonction des contre-arguments présentés, en soulignant les faiblesses des sources adverses. - **Rédaction de conclusions juridiques** : À l\'issue du procès, chaque groupe devra soumettre un document de synthèse des conclusions juridiques justifiant leur position, avec des **citations de sources récentes** et une annexe précisant l\'usage de l\'IA, si applicable. Le contenu sera vérifié à l\'aide d\'outils anti-plagiat. **2. Discipline : Informatique** **Situation d\'apprentissage et d\'enseignement (SAE) : Développement d\'une application web** - **Contexte** : Les étudiants doivent concevoir et développer une application web (ex. : une gestionnaire de tâches) en respectant un cahier des charges spécifique. **Consignes :** 1. **Analyse des besoins** : Commencez par analyser les besoins du projet en vous basant sur des **données récentes** (moins de 2 ans) issues du domaine du développement logiciel (par exemple, tendances actuelles de conception web). Si vous utilisez une IA pour générer du code ou créer une interface, **vous devez déclarer cet usage explicitement** dans une section dédiée du rapport, en précisant la finalité de l\'IA (génération de prototypes, suggestions de code). 2. **Développement du projet** : Chaque fonctionnalité implémentée doit être **justifiée** techniquement, avec une réflexion personnelle sur les choix technologiques et des références à des **sources récentes et accessibles**. L\'usage de l\'IA pour générer du code ne doit pas remplacer votre propre analyse : vous devrez adapter et optimiser le code produit par l\'IA en fonction des spécificités du projet. 3. **Tests et validation** : Testez l'application et corrigez les bugs en expliquant les décisions prises lors des corrections. Incluez une section dans le rapport expliquant comment vous avez ajusté ou optimisé les parties du code générées par IA. **Tâche finale :** - **Présentation de l\'application** : Vous présenterez une démonstration de l'application développée, expliquant les fonctionnalités implémentées, les choix techniques et les défis rencontrés. La présentation devra montrer comment vous avez utilisé les recommandations de l\'IA (le cas échéant) et comment vous les avez modifiées pour répondre aux besoins du projet. - **Rapport technique** : Rédigez un rapport détaillant la méthodologie employée, avec une **justification technique de chaque fonctionnalité** et l'usage des outils IA, si applicable. Les sources doivent être **récentes** et **accessibles**. Le rapport sera soumis à une vérification anti-plagiat pour s'assurer que le code n'est pas simplement copié d\'une IA sans adaptation personnelle. **3. Discipline : Économie** **Situation d\'apprentissage et d\'enseignement (SAE) : Étude d\'un marché international** - **Contexte** : Les étudiants réalisent une analyse d'un marché international (ex. : marché des énergies renouvelables) et doivent proposer une stratégie commerciale. **Consignes :** 1. **Recherche et collecte de données** : Utilisez des **données économiques récentes** (moins de 2 ans) pour analyser les tendances du marché, les politiques commerciales et les acteurs clés. Si vous utilisez une IA pour analyser les tendances ou générer des rapports, **vous devez déclarer cet usage explicitement** et expliquer la méthode employée, ainsi que la finalité de l'outil (par exemple, traitement des données massives, génération de visualisations). 2. **Analyse et réflexion personnelle** : Chaque conclusion tirée doit être **justifiée** par des sources économiques fiables et récentes, en explicitant les liens entre les données et les stratégies proposées. L\'analyse doit aller au-delà de simples faits et intégrer une **réflexion personnelle** sur les opportunités et les menaces pour le marché. L\'IA ne doit pas être utilisée pour tirer des conclusions automatiques sans votre propre analyse critique. 3. **Simulation de négociation** : Préparez une stratégie commerciale basée sur l'analyse du marché et participez à une simulation de négociation avec d\'autres groupes (ex. : producteurs, distributeurs). La stratégie devra être expliquée et justifiée pendant la négociation, avec des **références précises** aux données utilisées. **Tâche finale :** - **Rapport d\'analyse de marché** : Rédigez un rapport complet d'analyse de marché incluant une stratégie commerciale détaillée. Le rapport doit être basé sur des **données récentes et vérifiables**, et chaque argument doit être justifié par une source. Si l\'IA a été utilisée pour traiter les données ou générer des graphiques, cela doit être **explicitement déclaré** dans une section dédiée, avec une explication de la finalité de l'outil et des ajustements apportés. - **Simulation de négociation** : Pendant la simulation, vous devrez démontrer une **réflexion personnelle** sur la stratégie employée et adapter votre plan en fonction des offres adverses, tout en justifiant chaque décision commerciale avec des données vérifiables. **Exercice en groupe** (15 minutes) :\ Les participants conçoivent en groupe une consigne anti-triche adaptée à un travail intégrant l'IA (exemple : rédaction d\'un essai critique généré en partie par l\'IA). Chaque groupe présente sa proposition. **4. Enjeux éthiques et de responsabilité liés à l'utilisation des IA génératives (20 minutes)** - **Responsabilités des enseignants** : - Encadrer l'usage des IA dans les productions étudiantes. - Favoriser une utilisation éthique et transparente des outils IA dans le cadre universitaire. - **Enjeux éthiques** : - Biais générés par l'IA : comment former les étudiants à détecter et corriger ces biais ? - Garantir l\'équité dans l'évaluation des travaux intégrant l'IA. - - - *Intégration de l'intelligence artificielle dans l'évaluation des étudiants* (Université Paris-Saclay, 2021) : https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/actualites/intelligence-artificielle-et-enseignement **Exercice pratique** (10 minutes) :\ Les participants conçoivent un cadre d'évaluation qui intègre l'usage de l'IA pour le suivi et l'évaluation formative, tout en limitant les risques de triche. **3. Concevoir des consignes et stratégies anti-triche adaptées à l'utilisation de l'IA (30 minutes)** - **Élaborer des consignes spécifiques et adaptatives** : - Encourager les étudiants à déclarer leur usage d\'IA dans leurs travaux. - Rendre les consignes de travail transparentes et explicites sur les attentes, notamment pour les travaux réalisés en partie avec IA. - Créer des tâches ouvertes, favorisant l'originalité et la réflexion personnelle, qui ne peuvent pas être facilement résolues par des IA (ex. : réflexion critique, résolutions de cas, projets créatifs). - **Exemples de consignes anti-triche** : - Déclarer l'utilisation d\'IA dans un projet (exiger une réflexion sur l'usage de l'IA). - Proposer des examens mixtes, incluant des parties orales ou des travaux sur site pour vérifier les compétences non automatisables. **Source à présenter** : - *Charte anti-plagiat et usage de l'IA* (Université de Lausanne, Suisse, 2023) : https://www.unil.ch/droit/ (exemples de consignes sur l'intégrité académique face à l'usage de l'IA) **Exercice en groupe** (15 minutes) :\ Les participants conçoivent en groupe une consigne anti-triche adaptée à un travail intégrant l'IA. Chaque groupe présente ensuite sa proposition. **4. Enjeux éthiques et de responsabilité dans l'usage des IA génératives (20 minutes)** - **Responsabilité des institutions** : - Mettre en place des règles claires pour l'utilisation de l'IA, tant pour les enseignants que pour les étudiants. - Former les enseignants à détecter et corriger les biais IA dans les évaluations et les décisions automatisées. - **Garantir l'équité dans l'accès à l'IA** : - Comment assurer que tous les étudiants aient accès à des outils IA, tout en garantissant une utilisation raisonnée et non abusive ? - Réduire les écarts numériques : former les étudiants aux usages éthiques et responsables des IA.