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Les recherches sur l’effet de l’usage des IA sur les connaissances des élèves montrent des résultats plus que contrastés : la plupart des recherches concluent à un fort effet illusoire, même si certains concluent sur des résultats intéressants lorsqu’on apprend aux élèves à comprendre l’impact de la nature de leur question sur les résultats renvoyés par la machine. Certaines études font état de résultats intéressants lorsqu’on articule feed-back immédiat sur leur travail par la machine (nécessairement superficiel) et évaluation formative par l’enseignant.

 table ronde consacrée à la co-éducation numérique a réuni deux voix majeures de la question : Anne Cordier, chercheuse en sciences de l’information et de la communication à l’Université de Lorraine, spécialiste des usages numériques et Stéphanie Dionne, directrice du développement à L’École branchée (Québec)

En matière d’éducation au numérique, la réaction spontanée reste celle de la sensibilisation : harcèlement, fake news, dépendance. On aborde le numérique par la menace, souvent déconnectée des pratiques réelles des jeunes. Cette approche centrée sur le média a ses limites : elle méconnaît les contextes, les intentions, les cultures d’usage. Elle renforce le sentiment d’illégitimité des professionnels et infantilise les adolescents.

Il est temps de décaler la focale : interroger les usages, pas seulement les outils. Parler des représentations, pas seulement des risques. Et accompagner des parcours d’expression, pas seulement des consignes de prudence.

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À vouloir enfermer les modèles de langage dans le carcan de la Vérité, nous les condamnons à l’échec, tout du moins selon nos critères de validation habituels (parce que, soyons clairs, eux s’en fichent totalement). Adopter la perspective pragmatiste, c’est au contraire reconnaître leur aptitude à générer des pistes, à enrichir l’analyse, à accélérer l’exécution. Cela suppose d’assumer leurs limites, de concevoir des garde-fous techniques et organisationnels, et surtout de guider leur évolution à partir de l’observation concrète des usages : ce qui fonctionne, ce qui échoue, ce qui apporte de la valeur ou des risques. En ce sens, les retours d’expérience réels doivent primer sur des critères abstraits, souvent déconnectés des contraintes opérationnelles.

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