M9 – Réinventer l’évaluation et les travaux académiques avec l’IA

Cette formation propose, dans un premier temps, d’explorer les différentes postures qui peuvent être adoptées par les enseignant·es concernant l’intégration de l’IA dans les dispositifs d’évaluation en mettant en lumière ses opportunités et ses défis. Elle explore ensuite l’impact de l’intelligence artificielle sur l’évaluation du point de vue des étudiant·es : comment adapter les apprentissages, révisions et consignes des évaluations afin de conserver l’alignement pédagogique entre les objectifs d’apprentissages, le dispositif d’évaluation et les activités pédagogiques. Les participant·es feront également le point sur les manière dont l’IA peut aider les enseignant·es tout au long de ce dispositif d’évaluation, en fonction des valeurs pédagogiques et de la posture choisie : clarification des objectifs d’apprentissage, architecture du dispositif d’évaluation, génération de grilles critériées, génération de questions, études de cas, vignettes cliniques, aide à la correction, au feedback, etc. La formation abordera également l’intégration de l’IA dans la rédaction et l’analyse des travaux académiques (TFE, mémoires, rapports de recherche), en s’appuyant sur des outils utiles tout au long de la démarche de recherche : faciliter la structuration des idées et la formulation de la question et des hypothèses de recherche, l’exploration et l’analyse de sources pertinentes, l’optimisation du style rédactionnel, etc. Une attention particulière sera portée aux enjeux éthiques, à la validation des contenus générés et aux stratégies permettant d’assurer une évaluation juste et pertinente à l’ère de l’IA générative.

• Introduction et présentation des objectifs et du déroulement de la journée

• Brise-glace de présentation des participants

• Analyse des postures face à l’IA : intégration, contournement, évitement : quand et pourquoi choisir quelle posture en fonction de ses valeurs pédagogiques et de ses objectifs d’apprentissage ?

• L’IA et l’évaluation, du point de vue des étudiants (rappel des différents types d’évaluations (diagnostique, formatif, certificatif, adaptation de ses consignes, tests de prompts et d’IA).

• L’IA comme assistant de l’enseignant pour penser, produire et corriger les évaluations des acquis des étudiants

• Présentation et tests des outils d’IA pour la rédaction académique (IA généralistes pour les questions de recherches et les hypothèses, MyLens pour les cartes de connaissance, Scite, Consensus, Elicit, etc. pour les cadres de littérature, Jenni pour l’aide à la rédaction scientifique)

• Retour collectif et prise de recul sur l’évolution de son enseignement, sa gestion de la classe et sa posture d’enseignant à l’ère de l’IA et remise du badge de participation