“Comment éduquer à un numérique acceptable ?” Bonne écoute à toutes et tous … et rendez-vous ici : pour continuer d’explorer le sujet avec Louis Derrac

Du point de vue organisationnel, les discours sur le numérique responsable apparaissent souvent comme des rhétoriques légitimantes, portées par des outils techniques, sans remise en question des logiques de production. La perspective de la décroissance ou du low-tech reste ainsi largement absente des stratégies organisationnelles.

Ces résultats mettent en évidence un optimisme que nous qualifions de pragmatique. Autrement dit, les directions reconnaissent le potentiel de l’IA à améliorer l’efficacité et à soutenir la prise de décisions, tout en exprimant des préoccupations concernant les risques éthiques, la formation nécessaire et ses répercussions sur elles-mêmes, sur le personnel enseignant et sur les élèves. L’enquête souligne également l’importance cruciale de la formation continue pour favoriser l’acculturation du personnel scolaire à l’IA, en misant notamment sur les formations de type « mains sur les touches », sur l’accompagnement personnalisé et sur la prise en compte des enjeux éthiques associés à l’utilisation des données concernant les élèves.

voir les cas d'usage pour l'ESS et les cartes enjeux

Alors que le milieu scolaire commençait à peine à intégrer les IA génératives « classiques », le rapport intitulé État de la situation sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique souligne l’émergence rapide des systèmes d’IA agentive. Tel que mentionné dans le document, ces systèmes se définissent comme des « systèmes autonomes capables de prendre des décisions de manière indépendante grâce à des fonctions d’auto-apprentissage, sans supervision humaine régulière ». En éducation, cela signifie des tuteurs automatisés capables de structurer les savoirs et de s’auto-évaluer.

voir à partir de la p. 96 état des connaissances pour l'apprentissage

vérification des informations et point de vue engendré par le prompt

Le projet AI4T vise à explorer et à soutenir l’utilisation de l’IA dans le domaine de l’éducation, à travers la conception, la mise en œuvre et l’évaluation d’un parcours de formation continue à l’attention des enseignants.

Développé dans le cadre de ses travaux à l’Université de Lausanne, le modèle PRAX-IA articule quatre dimensions de compétences à mobiliser dans les usages pédagogiques de l’IA :

    Technique : comprendre le fonctionnement des IA génératives, leurs limites, leur logique probabiliste.
    Pratique : savoir choisir les bons outils, les utiliser à bon escient, et intégrer leurs apports dans une démarche réflexive.
    Critique : exercer son esprit critique sur les contenus générés, valider les sources, détecter les biais.
    Éthique : respecter les cadres juridiques, la transparence, la responsabilité, et la sobriété numérique.

Ce référentiel permet aux enseignants de cartographier les compétences visées dans leurs évaluations, et d’identifier celles qui peuvent être partiellement déléguées à l’IA, et celles qui doivent rester humaines.

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