{"id":13111,"date":"2024-10-17T13:37:44","date_gmt":"2024-10-17T11:37:44","guid":{"rendered":"https:\/\/challengeme.online\/?p=13111"},"modified":"2025-01-02T10:29:14","modified_gmt":"2025-01-02T09:29:14","slug":"quartiers-du-numerique-15-10-ia-et-tutorat-comment-lintelligence-artificielle-peut-enrichir-et-transformer-les-pratiques-de-tutorat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/challengeme.online\/en\/quartiers-du-numerique-15-10-ia-et-tutorat-comment-lintelligence-artificielle-peut-enrichir-et-transformer-les-pratiques-de-tutorat\/","title":{"rendered":"Quartiers du Num\u00e9rique 15\/10: IA et tutorat : comment l’intelligence artificielle peut enrichir et transformer les pratiques de tutorat."},"content":{"rendered":"
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J\u2019ai eu la chance d\u2019intervenir \u00e0 l\u2019atelier Actions de tutorat innovantes lors aux quartiers du num\u00e9riques le mardi 15 octobre 2024 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Paris Sciences Lettres (PSL)\u00a0pour une journ\u00e9e consacr\u00e9e \u00e0 l\u2019exploration des pratiques innovantes qui fa\u00e7onnent l\u2019enseignement num\u00e9rique<\/strong>.<\/p>

Merci \u00e0 Vincent Beillevaire, Marie Zocli, Solange Faria Pereira, Amandine Rannou et Joel Oudinet de m\u2019avoir accueilli dans leur panel !<\/p>

Voici un petit compte rendu de ce que nous avons pr\u00e9sent\u00e9 autour de notre module d\u2019IA int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 ChallengeMe.<\/p>

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Pourquoi nous avons d\u00e9cid\u00e9 d’utiliser l’IA<\/strong><\/h3>

Cette journ\u00e9e d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l’exploration des pratiques innovantes dans l’enseignement num\u00e9rique a \u00e9t\u00e9 l’occasion parfaite pour expliquer pourquoi nous avons fait le choix d’ajouter l’IA dans notre plateforme.<\/p>

Notre d\u00e9cision d’int\u00e9grer l’IA \u00e0 notre plateforme est motiv\u00e9e par plusieurs facteurs :<\/p>

  1. Personnalisation de l’apprentissage<\/strong>\u00a0: L’IA nous permet d’offrir une exp\u00e9rience d’apprentissage personnalis\u00e9e, adapt\u00e9e aux besoins et au rythme de chaque \u00e9tudiant.<\/li>
  2. Am\u00e9lioration du feedback<\/strong>\u00a0: Gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, nous pouvons fournir des feedbacks plus d\u00e9taill\u00e9s, pertinents et constructifs, favorisant ainsi une progression plus rapide et efficace des \u00e9tudiants.<\/li>
  3. Optimisation de l’\u00e9valuation<\/strong>\u00a0: L’IA nous aide \u00e0 automatiser certains aspects de l’\u00e9valuation, permettant aux enseignants de se concentrer sur des t\u00e2ches \u00e0 plus haute valeur ajout\u00e9e, comme l’accompagnement individuel des \u00e9tudiants.<\/li>
  4. Analyse des donn\u00e9es<\/strong>\u00a0: L’IA nous permet d’analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es pour identifier les tendances, les d\u00e9fis et les opportunit\u00e9s d’am\u00e9lioration de notre plateforme et de l’exp\u00e9rience d’apprentissage.<\/li><\/ol>

    \u00a0<\/p>

    Enfin, notre d\u00e9cision d’int\u00e9grer l’IA s’inscrit dans notre engagement \u00e0 pr\u00e9parer les \u00e9tudiants pour un avenir o\u00f9 l’IA sera omnipr\u00e9sente. En exposant les \u00e9tudiants \u00e0 des outils d’IA dans un contexte \u00e9ducatif, nous les aidons \u00e0 d\u00e9velopper les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour interagir avec ces technologies de mani\u00e8re critique et productive. Lors de notre intervention \u00e0 PSL, nous avons soulign\u00e9 que notre approche de l’IA reste centr\u00e9e sur l’humain. L’IA est un outil puissant, mais elle ne remplace pas le jugement humain. Elle est l\u00e0 pour augmenter les capacit\u00e9s des enseignants et des \u00e9tudiants, pas pour les supplanter.<\/p>

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    Comment on utilise l’IA<\/strong><\/h3>

    Notre philosophie est claire : nous utilisons l’IA de mani\u00e8re cibl\u00e9e et encapsul\u00e9e, c’est-\u00e0-dire en l’int\u00e9grant \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s sp\u00e9cifiques de notre plateforme, avec des objectifs clairement d\u00e9finis.Cette approche \u00ab\u00a0encapsul\u00e9e\u00a0\u00bb nous permet de tirer le meilleur parti de l’IA tout en gardant le contr\u00f4le sur son utilisation. Nous ne cherchons pas \u00e0 cr\u00e9er une IA omnisciente qui prendrait en charge tous les aspects de l’apprentissage. Au contraire, nous d\u00e9veloppons des outils d’IA pr\u00e9cis, con\u00e7us pour r\u00e9pondre \u00e0 des besoins sp\u00e9cifiques identifi\u00e9s par nos utilisateurs et partenaires acad\u00e9miques.<\/p>

    J’ai insist\u00e9 sur le fait que dans tous ces cas d’usage, l’IA vient en support des utilisateurs (\u00e9tudiants, enseignants, tuteurs) et non en remplacement. Elle est l\u00e0 pour faciliter, optimiser et enrichir les interactions humaines, qui restent au c\u0153ur de l’exp\u00e9rience d’apprentissage sur ChallengeMe.<\/p>

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    Les diff\u00e9rents types de tuteur<\/strong><\/h3>

    La flexibilit\u00e9 de notre plateforme en termes de types de tuteurs, une caract\u00e9ristique particuli\u00e8rement appr\u00e9ci\u00e9e par les \u00e9coles utiliasant ChallengeMe. Nous distinguons plusieurs profils :<\/p>

    1. Pair \u00e0 pair<\/strong>\u00a0: Les \u00e9tudiants s’\u00e9valuent mutuellement, favorisant l’engagement et le d\u00e9veloppement de l’esprit critique.<\/li>
    2. Enseignant<\/strong>\u00a0: Les professeurs apportent leur expertise disciplinaire et p\u00e9dagogique.<\/li>
    3. Tiers externe<\/strong>\u00a0: Des professionnels du domaine offrent une perspective du monde du travail.<\/li>
    4. \u00c9tudiants plus avanc\u00e9s<\/strong>\u00a0: Un tutorat vertical qui cr\u00e9e une dynamique d’apprentissage interg\u00e9n\u00e9rationnelle.<\/li><\/ol>

      Cette diversit\u00e9 des profils permet une \u00e9valuation riche et multidimensionnelle, alliant les b\u00e9n\u00e9fices de l’\u00e9valuation par les pairs \u00e0 ceux de l’\u00e9valuation par des experts<\/p>

      J’ai insist\u00e9 sur le fait que l’IA vient en support du tuteur dans ces diff\u00e9rentes missions, en lui fournissant des outils pour optimiser son action, mais ne se substitue jamais \u00e0 lui.<\/p>

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      Les enjeux du pair \u00e0 pair : donner et recevoir le feedback<\/strong><\/h3>

      J’ai mis en lumi\u00e8re les deux d\u00e9fis majeurs de l’\u00e9valuation par les pairs : donner un feedback pertinent et recevoir puis appliquer ce feedback.<\/p>

      Formuler un retour constructif et utile est une comp\u00e9tence complexe pour de nombreux \u00e9tudiants. Les principaux \u00e9cueils sont :<\/p>

      • La difficult\u00e9 \u00e0 structurer ses commentaires de mani\u00e8re claire et \u00e9quilibr\u00e9e<\/li>
      • La tendance \u00e0 \u00eatre trop vague ou, \u00e0 l’inverse, trop critique<\/li>
      • Le manque de suggestions concr\u00e8tes pour aider l’autre \u00e0 progresser<\/li><\/ul>

        Pourtant, cette comp\u00e9tence est essentielle, non seulement dans le parcours acad\u00e9mique, mais aussi dans la vie professionnelle future.<\/p>

        Tout aussi crucial et d\u00e9licat est l’art de recevoir et d’exploiter efficacement le feedback. Les \u00e9tudiants peuvent rencontrer plusieurs obstacles :<\/p>

        • La difficult\u00e9 \u00e0 accepter les critiques de mani\u00e8re constructive<\/li>
        • Le sentiment d’\u00eatre submerg\u00e9 par un grand volume de commentaires<\/li>
        • La difficult\u00e9 \u00e0 hi\u00e9rarchiser les points d’am\u00e9lioration et \u00e0 les traduire en actions<\/li><\/ul>

          Or, cette capacit\u00e9 \u00e0 int\u00e9grer les retours est fondamentale pour permettre une progression continue et d\u00e9velopper une posture r\u00e9flexive sur son propre travail.Ces deux d\u00e9fis sont au c\u0153ur de l’\u00e9valuation par les pairs. Les relever n\u00e9cessite un accompagnement p\u00e9dagogique adapt\u00e9, mais aussi des outils technologiques bien pens\u00e9s pour faciliter le processus sans d\u00e9naturer l’interaction humaine.<\/p>

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          L’IA comme assistant pour recevoir un feedback<\/strong><\/h3>

          Chez OMNES Education, nous avons d\u00e9ploy\u00e9 une fonctionnalit\u00e9 d’IA qui analyse et synth\u00e9tise les feedbacks re\u00e7us par un \u00e9tudiant. Cette innovation vise \u00e0 optimiser le processus d’\u00e9valuation par les pairs en rendant les retours plus accessibles et actionnables.<\/p>

          Fonctionnement de l’assistant IA<\/strong><\/h4>

          Apr\u00e8s qu’un \u00e9tudiant a rendu un travail et re\u00e7u des \u00e9valuations de ses pairs, notre IA entre en action :<\/p>

          1. Elle analyse l’ensemble des feedbacks re\u00e7us<\/li>
          2. Elle identifie les th\u00e8mes r\u00e9currents et les points cl\u00e9s<\/li>
          3. Elle g\u00e9n\u00e8re une synth\u00e8se claire et structur\u00e9e<\/li><\/ol>

            Voici un exemple:<\/p>

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            B\u00e9n\u00e9fices pour les \u00e9tudiants<\/strong><\/h4>

            Cette synth\u00e8se IA offre plusieurs avantages :<\/p>

            • Clart\u00e9<\/strong>\u00a0: Les \u00e9tudiants obtiennent une vue d’ensemble rapide et compr\u00e9hensible des retours re\u00e7us.<\/li>
            • Priorisation<\/strong>\u00a0: Les axes d’am\u00e9lioration sont class\u00e9s par ordre d’importance.<\/li>
            • Actionabilit\u00e9<\/strong>\u00a0: Des recommandations concr\u00e8tes sont fournies pour progresser.<\/li>
            • Motivation<\/strong>\u00a0: Les points forts sont mis en avant, encourageant l’\u00e9tudiant dans sa d\u00e9marche d’apprentissage.<\/li><\/ul>

              Cette synth\u00e8se IA permet \u00e0 l’\u00e9tudiant de comprendre rapidement et clairement les messages cl\u00e9s des feedbacks re\u00e7us, sans \u00eatre submerg\u00e9 par un grand volume d’informations. Elle lui donne \u00e9galement des pistes concr\u00e8tes pour progresser, favorisant ainsi une d\u00e9marche d’am\u00e9lioration continue.<\/p>

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              L’IA comme\u00a0assistant \u00e0 la r\u00e9daction du\u00a0feedback<\/strong><\/h3>

              nous avons d\u00e9ploy\u00e9 un assistant IA innovant qui guide les \u00e9tudiants tout au long du processus de r\u00e9daction de feedback. Cet outil s’appuie sur les crit\u00e8res d’\u00e9valuation \u00e9tablis par l’UC Louvain et sur des recherches approfondies dans le domaine de l’\u00e9valuation par les pairs (M. Gielen, B. De Wever (2015), Structuring the peer assessment process: a multilevel approach for the impact of product improvement and peer feedback quality, Journal of computer assisted learning, 31(5), 435-449)<\/p>

              L’assistant IA analyse le feedback fourni par l’\u00e9tudiant ainsi que les notes attribu\u00e9es \u00e0 son pair. Il compare ensuite ces \u00e9l\u00e9ments aux crit\u00e8res de qualit\u00e9 pr\u00e9d\u00e9finis. Sur cette base, il g\u00e9n\u00e8re des suggestions personnalis\u00e9es pour am\u00e9liorer le feedback. Par exemple, si l’\u00e9tudiant a donn\u00e9 une note basse sans fournir de justification d\u00e9taill\u00e9e, l’assistant pourrait sugg\u00e9rer : \u00ab\u00a0Votre \u00e9valuation semble s\u00e9v\u00e8re. Pourriez-vous d\u00e9velopper davantage vos observations pour aider votre pair \u00e0 comprendre les raisons de cette note ?\u00a0\u00bb De m\u00eame, si le feedback manque de suggestions concr\u00e8tes d’am\u00e9lioration, l’IA pourrait proposer : \u00ab\u00a0Essayez d’inclure des recommandations sp\u00e9cifiques pour chaque point faible identifi\u00e9.\u00a0\u00bb Cette approche permet non seulement d’am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des feedbacks fournis, mais aussi de d\u00e9velopper les comp\u00e9tences critiques et communicatives des \u00e9tudiants. En les guidant vers des pratiques d’\u00e9valuation plus constructives et r\u00e9fl\u00e9chies, nous pr\u00e9parons les \u00e9tudiants \u00e0 devenir des professionnels capables de donner et recevoir des feedbacks de mani\u00e8re efficace dans leur future carri\u00e8re.<\/p>

              Voici un exemple:<\/p>

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              L’IA comme aide \u00e0 l’\u00e9tudiant pour am\u00e9liorer son travail<\/strong><\/h3>

              \u00c0 l’Universit\u00e9 de Montpellier, nous avons d\u00e9ploy\u00e9 un assistant IA innovant qui analyse le travail produit par l’\u00e9tudiant et lui propose des axes d’am\u00e9lioration bas\u00e9s sur la grille crit\u00e9ri\u00e9e fournie par l’enseignant. L’objectif est de permettre \u00e0 l’\u00e9tudiant de comprendre pr\u00e9cis\u00e9ment les attentes et de s’am\u00e9liorer de mani\u00e8re autonome. Notre assistant IA intervient apr\u00e8s que l’\u00e9tudiant a soumis son travail. Il compare le travail rendu aux crit\u00e8res d’\u00e9valuation d\u00e9finis par l’enseignant. Pour chaque crit\u00e8re non enti\u00e8rement satisfait, l’IA g\u00e9n\u00e8re des suggestions concr\u00e8tes d’am\u00e9lioration, en s’appuyant sur les bonnes pratiques du domaine. Elle peut \u00e9galement recommander des ressources p\u00e9dagogiques pertinentes (articles, vid\u00e9os, exercices) pour aider l’\u00e9tudiant \u00e0 progresser sur ces points sp\u00e9cifiques. Les premiers retours de l’Universit\u00e9 de Montpellier sont tr\u00e8s encourageants. Les \u00e9tudiants appr\u00e9cient cette aide personnalis\u00e9e qui leur permet de mieux comprendre les attentes des enseignants et de savoir comment am\u00e9liorer leur travail de mani\u00e8re cibl\u00e9e. Les enseignants notent une meilleure ad\u00e9quation des travaux rendus avec les crit\u00e8res d’\u00e9valuation et une progression plus rapide des comp\u00e9tences des \u00e9tudiants.<\/p>

              Voici un exemple:<\/p>

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              Les prochaines \u00e9tapes autour de l’IA<\/strong><\/h3>

              Forts de ces premiers succ\u00e8s, nous sommes ravis d’annoncer notre collaboration renforc\u00e9e avec l’Universit\u00e9 de Montpellier et leur laboratoire de recherche pour d\u00e9velopper de nouvelles fonctionnalit\u00e9s IA. Cette collaboration vise \u00e0 explorer de nouvelles fa\u00e7ons d’utiliser l’IA pour am\u00e9liorer l’apprentissage et l’\u00e9valuation, en mettant toujours l’\u00e9tudiant au c\u0153ur du processus. Ensemble, nous allons travailler sur diff\u00e9rents sc\u00e9narios p\u00e9dagogiques o\u00f9 l’IA peut apporter une valeur ajout\u00e9e, tant du c\u00f4t\u00e9 des \u00e9tudiants que des enseignants.<\/p>

              Par exemple, nous explorerons comment l’IA peut aider les enseignants \u00e0 analyser les activit\u00e9s des \u00e9tudiants, \u00e0 \u00e9valuer leurs travaux de mani\u00e8re plus efficace et objective, ou encore \u00e0 identifier rapidement les \u00e9tudiants en difficult\u00e9. L’un des aspects les plus int\u00e9ressants de cette collaboration est l’implication d’un laboratoire de recherche qui suivra les diff\u00e9rentes exp\u00e9rimentations. Les chercheurs analyseront l’impact et l’efficacit\u00e9 de ces assistants IA dans un contexte p\u00e9dagogique r\u00e9el. Leurs retours nous permettront d’affiner continuellement nos outils pour maximiser leur pertinence et leur utilit\u00e9. Cette collaboration s’inscrit dans notre vision \u00e0 long terme d’une IA au service de la p\u00e9dagogie, utilis\u00e9e de mani\u00e8re \u00e9thique et responsable pour enrichir l’exp\u00e9rience d’apprentissage de chaque \u00e9tudiant. Nous sommes convaincus que l’IA, lorsqu’elle est d\u00e9velopp\u00e9e et d\u00e9ploy\u00e9e en \u00e9troite collaboration avec les acteurs du monde \u00e9ducatif, a le potentiel de r\u00e9volutionner la fa\u00e7on dont nous apprenons et enseignons.<\/p>

              \u00a0<\/p>

              Ludovic Charbonnel<\/p>

              co-fondateur ChallengeMe<\/p>

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              J\u2019ai eu la chance d\u2019intervenir \u00e0 l\u2019atelier Actions de tutorat innovantes lors aux quartiers du num\u00e9riques le mardi 15 octobre 2024 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Paris Sciences Lettres (PSL)\u00a0pour une journ\u00e9e consacr\u00e9e \u00e0 l\u2019exploration des pratiques innovantes qui fa\u00e7onnent l\u2019enseignement num\u00e9rique. Merci \u00e0 Vincent Beillevaire, Marie Zocli, Solange Faria Pereira, Amandine Rannou et Joel Oudinet de m\u2019avoir […]<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":13112,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"cas_dusage":[],"post_use_cases":[],"format_activite":[],"webinaires":[],"ressource-type":[],"class_list":["post-13111","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13111","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13111"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13111\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13130,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13111\/revisions\/13130"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13112"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13111"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13111"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13111"},{"taxonomy":"cas_dusage","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/cas_dusage?post=13111"},{"taxonomy":"post_use_cases","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/post_use_cases?post=13111"},{"taxonomy":"format_activite","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/format_activite?post=13111"},{"taxonomy":"webinaires","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/webinaires?post=13111"},{"taxonomy":"ressource-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/challengeme.online\/en\/wp-json\/wp\/v2\/ressource-type?post=13111"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}