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Ensemble de ressources, articles, définitions
Ce tableau s’adresse aux responsables institutionnels, aux équipes techniques, ainsi qu’aux acteurs de terrain impliqués dans la transformation numérique. Il offre une vision pragmatique des opportunités offertes par l’IA, tout en soulignant les rôles potentiels de l’IA, les données mobilisables, et les précautions à prendre en matière de sensibilité des données.
Le premier, celui de Wikipédia, repose sur une médiation horizontale, délibérative et communautaire. Les contenus y sont entièrement traçables et discutables, grâce aux historiques de modifications et aux pages de discussion des articles, ouverts à tous. Le second, celui des LLMs, est invisible, algorithmique, non discutable. Ces dispositifs produisent du texte plausible, mais sans traçabilité ni débat contradictoire, et leur usage suppose des compétences spécifiques pour formuler des requêtes pertinentes, évaluer les réponses fournies, les trier et vérifier. Ces différences ne contredisent pas un point commun : Wikipédia et les LLMs entretiennent chacun une promesse d’égalité d’accès, pourtant illusoire.
on parle de développer une culture.
Celle-ci regroupe un certain nombre de connaissances (par exemple savoir identifier les systèmes qui reposent sur les IA ; connaître les motivations et les modèles des acteurs,..) ;
des aptitudes (comme par exemple comparer des moteurs de recherche ; savoir distinguer différents médias et la provenance des informations ; être capable de reconnaître des idées reçues des préjugés, des imaginaires ; être capable d’élaborer des contre-discours à la désinformation et de les communiquer..) ;
enfin des valeurs (comme la défense de la liberté d’expression et d’opinion, de la propriété intellectuelle, la promotion de l’égalité des genres, l’engagement en faveur du respect de la vie privée..). Ce rapport donne des pistes intéressantes et montre comment l’EMI peut-être un espace de formation. Il me semble qu’il ne faut pas se limiter à des références techniques ou à des usages d’outils.
la mise en données du monde. Ce nouveau paradigme traverse tous les domaines de la société. Il repose sur une croyance selon laquelle la donnée constitue un élément de preuve objective. La quantification serait le meilleur moyen d’analyser, de maîtriser les phénomènes sociaux. Mais les savoirs reposent sur les hypothèses de ceux qui savent manipuler les données. On est à l’opposé de l’élaboration d’une pensée critique, comme on souhaite le faire en éducation. L’IA générative génère un grand nombre de données et leur traitement algorithmique porterait l’idée que le savoir serait fondé par la statistique. Ceci mérite d’être interrogé.
Celle-ci regroupe un certain nombre de connaissances (par exemple savoir identifier les systèmes qui reposent sur les IA ; connaître les motivations et les modèles des acteurs,..) ;
des aptitudes (comme par exemple comparer des moteurs de recherche ; savoir distinguer différents médias et la provenance des informations ; être capable de reconnaître des idées reçues des préjugés, des imaginaires ; être capable d’élaborer des contre-discours à la désinformation et de les communiquer..) ;
enfin des valeurs (comme la défense de la liberté d’expression et d’opinion, de la propriété intellectuelle, la promotion de l’égalité des genres, l’engagement en faveur du respect de la vie privée..). Ce rapport donne des pistes intéressantes et montre comment l’EMI peut-être un espace de formation. Il me semble qu’il ne faut pas se limiter à des références techniques ou à des usages d’outils.
la mise en données du monde. Ce nouveau paradigme traverse tous les domaines de la société. Il repose sur une croyance selon laquelle la donnée constitue un élément de preuve objective. La quantification serait le meilleur moyen d’analyser, de maîtriser les phénomènes sociaux. Mais les savoirs reposent sur les hypothèses de ceux qui savent manipuler les données. On est à l’opposé de l’élaboration d’une pensée critique, comme on souhaite le faire en éducation. L’IA générative génère un grand nombre de données et leur traitement algorithmique porterait l’idée que le savoir serait fondé par la statistique. Ceci mérite d’être interrogé.
Car si l’IA est perçue comme une possible entreprise de démolition de l’Ecole, en particulier des modalités traditionnelles d’évaluation, alors il nous faut envisager une reconstruction. Le chantier est ouvert pour les années à venir : en guise de vadémécum de rentrée, voici quelques pistes d’actions collectives pour éviter que l’IA ne favorise la paresse cognitive des élèves, pour qu’à l’âge de l’IA l’Ecole augmente toujours leur capacité à découvrir, écrire, réfléchir, créer, partager.
Qu’est-ce qu’un usage « judicieux » de l’IAg ?
Dans ce guide, un usage renvoie à l’utilisation d’un outil d’IAg en soutien à la réalisation de tâches pédagogiques.
Un usage de l’IAg est jugé judicieux lorsqu’il est perçu par la personne utilisatrice comme un levier et non comme un substitut à l’expertise humaine. Cela signifie qu’elle reste consciente de la manière dont l’outil d’IAg est utilisé : elle est capable de déterminer les tâches réalisées par l’outil et celles accomplies par un être humain. Cette conscience lui permet de garder le contrôle sur la production et de choisir de déléguer certaines tâches à l’outil. Le produit généré par l’IAg fait systématiquement l’objet d’une validation, cela demeure central pour assurer la pertinence et la qualité des contenus générés. On parle ici d’agentivité humaine.
Dans ce guide, un usage renvoie à l’utilisation d’un outil d’IAg en soutien à la réalisation de tâches pédagogiques.
Un usage de l’IAg est jugé judicieux lorsqu’il est perçu par la personne utilisatrice comme un levier et non comme un substitut à l’expertise humaine. Cela signifie qu’elle reste consciente de la manière dont l’outil d’IAg est utilisé : elle est capable de déterminer les tâches réalisées par l’outil et celles accomplies par un être humain. Cette conscience lui permet de garder le contrôle sur la production et de choisir de déléguer certaines tâches à l’outil. Le produit généré par l’IAg fait systématiquement l’objet d’une validation, cela demeure central pour assurer la pertinence et la qualité des contenus générés. On parle ici d’agentivité humaine.