Exploiter l'IA pour aider les étudiants à développer leur capacité à donner et recevoir des feedbacks constructifs

Cette activité utilise l’IA comme assistant au feedback pour les étudiants. L’IA analyse les feedbacks donnés et reçus par les étudiants, fournit des suggestions d’amélioration et aide à développer des compétences essentielles en communication constructive.

💡 Sélectionnez le modèle dans ChallengeMe pour lancer cette activité en un clic !

Objectif de l'activité

L’objectif principal est d’améliorer la qualité des feedbacks échangés entre les étudiants en utilisant l’IA pour guider, analyser et améliorer leurs pratiques de feedback, tout en développant leurs compétences en communication constructive et en réflexion critique.

👩‍💻Bénéfices

Amélioration continue des compétences – L’IA fournit un feedback immédiat et personnalisé pour un apprentissage continu.

Objectivité accrue – L’IA aide à réduire les biais personnels dans les feedbacks donnés et reçus.

Développement de l’esprit critique – Les étudiants apprennent à analyser et à améliorer leurs propres feedbacks.

Préparation au monde professionnel – Les étudiants développent des compétences essentielles en communication et en collaboration.

Personnalisation de l’apprentissage – L’IA adapte ses suggestions aux besoins spécifiques de chaque étudiant.

Augmentation de l’engagement – L’utilisation de l’IA rend le processus de feedback plus interactif et engageant.

📝Exemple de critères

💡 Sélectionnez la collection de critères associé à ce cas d’usage dans la plateforme

⚙️Comment ça fonctionne ?

Dépôt des travaux

Dépôt des travaux

Les étudiants déposent leurs travaux sur la plateforme en suivant les consignes définies par l’enseignant.

Cette étape peut être réalisée individuellement ou en groupe

Evaluation et feedback des travaux

Les étudiants ou enseignants évaluent les travaux en utilisant les critères d’évaluation définis par l’enseignant. 

Ils peuvent également donner leurs feedbacks.

Cette étape peut être réalisée individuellement ou en groupe

L'enseignant peut aussi participer à cette étape

Evaluation et feedback des membres du groupes

Les étudiants évaluent les membres de leur groupe en utilisant les critères d’évaluation définis par l’enseignant. 

Ils peuvent également donner leurs feedbacks.

Cette phase inclut également une auto-évaluation

Evaluation des feedbacks

Les étudiants indiquent, à travers différents critères, s’ils ont trouvé les retours pertinents ou non.

Ils peuvent également fournir un commentaire écrit à leurs correcteurs

Affichage des résultats

Les étudiants découvrent les évaluations et feedbacks reçus en fonction des options d’affichages définies.

Les résultats peuvent être masqués si besoin si l'enseignant ne souhaite pas que les étudiants puissent y avoir accès.

Utilisez les différentes méthodes d'évaluation

Choisissez la méthode d’évaluation qui vous convient le plus.

Ajoutez des phases supplémentaires​

Vous pouvez utiliser une activité « simple » ou ajouter des phases de dépôts ou d’évaluation supplémentaires.

Enrichissez l'expérience avec notre assistant IA

Pourquoi ne pas utiliser notre assistant IA pour guider les étudiants dans leur feedback. L’assistant peut leur donner des éléments pour améliorer leur feedback et le rendre plus constructif.

💡Quelques conseils

⬜ Expliquer le rôle de l’IA – Assurez-vous que les étudiants comprennent que l’IA est un outil d’assistance et non un remplaçant du jugement humain.

⬜ Fournir des exemples – Montrez des exemples de bons et de mauvais feedbacks, ainsi que les suggestions d’amélioration de l’IA.

⬜ Encourager la réflexion – Demandez aux étudiants de réfléchir sur les suggestions de l’IA et d’expliquer pourquoi ils les acceptent ou les rejettent.

⬜ Combiner IA et feedback humain – Utilisez l’IA comme point de départ, mais encouragez également les discussions en classe sur les feedbacks.

⬜ Suivre les progrès – Utilisez les données de l’IA pour suivre l’amélioration des compétences en feedback des étudiants au fil du temps.

⬜ Adapter les paramètres de l’IA – Ajustez les critères et les seuils de l’IA en fonction du niveau et des besoins spécifiques de votre classe.

⬜ Promouvoir l’éthique – Discutez des implications éthiques de l’utilisation de l’IA dans l’évaluation et le feedback.

⬜ Faciliter l’auto-évaluation – Encouragez les étudiants à utiliser l’IA pour auto-évaluer leurs propres feedbacks avant de les partager.

Les réponses à vos questions

Comment puis-je m'assurer que les évaluations sont justes et objectives ?

ChallengeMe propose des critères d’évaluation clairs et précis que vous pouvez personnaliser. En outre, l’anonymat des évaluations et la possibilité d’avoir plusieurs évaluateurs par travail aident à garantir l’équité.

Nous recommandons également de préparer les étudiants, de leur expliquer les objectifs, voir de coconstruire avec eux la grille critériée en prenant exemples sur d’anciens travaux.

Absolument, le travail de groupe est possible, aussi bien en phase de réponses (dépôt d’un fichier en groupe par exemple) que en phase d’évaluation (les étudiants doivent se mettre d’accord sur le feedback et les évaluations)

Nous avons plusieurs contenus disponibles. Dans la plateforme, les étudiants sont accompagnés sur l’activité avec des conseils pour donner des feedback pertinents. Nous mettons aussi à disposition des enseignants des documents qu’ils peuvent utiliser pour présenter l’activité aux étudiants.

Vous choisissez ! Vous pouvez mettre en place du formatif uniquement (pas de notes, uniquement des feedback) ou bien construire une note avec de la pondération sur les critères, des bonus/malus selon certains événements (retard par exemple) ou encore pondérer la note de l’évaluation par les pairs avec celle de l’enseignant.

Nous travaillons avec + de 90 écoles en France, Suisse, Belgique et au Québec. Vous trouverez sur notre site plusieurs retours d’expériences d’autres écoles sur nos activités.

Des ressources pour vous accompagner

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