Enseigner à l’ère de l’intelligence artificielle

1. Se situer face à l’intelligence artificielle - 30 minutes

• Explorer les représentations, expériences et préoccupations des participants.
• Se positionner face à plusieurs situations d’utilisation de l’IA par un enseignant ou un élève.
• Faire émerger les premiers critères permettant de juger un usage.

Mise en activité : baromètre des usages, échanges entre pairs et questionnaire diagnostique.

2. Ouvrir la boîte noire de l’IA générative - 1 heure 15

• Distinguer intelligence artificielle, apprentissage automatique et IA générative.
• Comprendre le rôle des données d’entraînement, du modèle et de la requête.
• Différencier modèle de langage, agent conversationnel et moteur de recherche.
• Comprendre le principe de génération probabiliste.
• Identifier pourquoi une IA peut produire une réponse plausible, mais inexacte.

Mise en activité : jeu collectif « La machine à compléter », démonstration comparée et quiz terminologique.

3. Passer du « techniquement possible » au « pédagogiquement pertinent » : 1 heure 30

• Étudier différents usages : préparation d’une séquence, reformulation d’une consigne, différenciation, production d’exercices, correction ou accompagnement d’un élève.
• Identifier l’intention pédagogique poursuivie.
• Distinguer l’assistance au travail de la substitution au raisonnement.
• Évaluer le travail intellectuel conservé par l’enseignant ou l’élève.
• Apprécier la plus-value de l’IA par rapport à une solution sans IA.

Mise en activité : galerie de situations professionnelles, classement argumenté et débat en groupes par degré ou discipline.

4. Mettre les productions de l’IA à l’épreuve - 1 heure 15

• Repérer les erreurs factuelles, contenus fabriqués, omissions, biais et stéréotypes.
• Évaluer l’adéquation d’une production au niveau des élèves et à l’objectif visé.
• Vérifier les informations en les confrontant à des connaissances et à des sources identifiables.
• Décider si une production peut être utilisée, corrigée, détournée comme support critique ou écartée.

Mise en activité : laboratoire de fiabilité à partir de productions volontairement imparfaites et enquête documentaire en groupes.

5. Décider dans le cadre scolaire - 1 heure

• Appliquer les repères du cadre d’usage de l’IA en éducation.
• Adapter les usages à l’âge et au niveau des élèves.
• Protéger les données personnelles des élèves et des personnels.
• Identifier les responsabilités de l’enseignant et de l’institution.
• Préserver la décision humaine dans l’évaluation.
• Questionner la propriété intellectuelle et l’impact environnemental.
• Comprendre les limites des détecteurs de contenus générés par IA.

Mise en activité : jeu de cartes « Possible, sous conditions ou à écarter ? », résolution de cas et quiz argumenté.

6. Construire sa boussole d’usage - 45 minutes

Chaque participant analyse une situation professionnelle réelle à partir de six critères :

• le besoin pédagogique ou professionnel ;
• la plus-value attendue ;
• le travail intellectuel à préserver ;
• la possibilité de vérifier le résultat ;
• la protection des données ;
• la proportionnalité de l’usage.

Il formalise ensuite une décision argumentée : j’utilise, j’adapte ou je renonce.

Mise en activité : travail individuel, analyse en binômes et rétroaction entre pairs.

7. Évaluer les acquis et se projeter - 45 minutes

• Mobiliser les notions, critères pédagogiques et repères institutionnels étudiés.
• Analyser une nouvelle situation professionnelle.
• Formuler une décision argumentée.
• Identifier un premier usage à expérimenter ou une pratique à faire évoluer.

Mise en activité : quiz final, étude de cas individuelle et retour sur le positionnement initial.

• Méthode affirmative : apports théoriques courts, structurés et ciblés sur le fonctionnement de l’IA et son cadre d’usage.
• Méthode démonstrative : démonstrations commentées suivies d’expérimentations guidées.
• Méthode interrogative : questionnements, quiz et analyses guidées permettant de faire émerger les notions et critères de vigilance.
• Méthode active : études de cas, analyse critique de productions, résolution de problèmes et création d’outils transférables.
• Méthode participative : échanges de pratiques, travaux en groupes, confrontation argumentée et rétroactions entre pairs.

• Salle de formation équipée (vidéoprojecteur, paperboard, connexion internet)
• Supports pédagogiques numériques mis à disposition
• Plateforme de formation en ligne pour accès aux ressources

Un support de formation sera remis aux stagiaires comprenant les éléments clés de la formation et les exercices ainsi que les livrables créer lors de la session de formation soit :

• Glossaire des notions essentielles.
• Synthèse du cadre d’usage de l’IA en éducation.
• Grille de vérification d’une production générée.
• Boussole « J’utilise, j’adapte ou je renonce ».
• Sélection de ressources institutionnelles.
• Scénario individuel d’usage analysé et sécurisé.

• Questionnaire diagnostique en début de formation.
• Évaluation des acquis : quiz, exercices pratiques, mises en situation
• Feuilles de présence émargées par demi-journée
• Questionnaire de satisfaction à chaud (fin de formation)
• Questionnaire de satisfaction à froid (3 mois après)
• Attestation de fin de formation remise à chaque participant