Mobiliser l’IA générative de manière éclairée

Voici des ressources de nos collègues de l’Université de Sherbrooke pour aider le personnel enseignant à intégrer l’IA dans ses activités pédagogiques et à réviser les méthodes d’évaluation pour préserver l’intégrité intellectuelle.

Des ressources clés pour enseigner et apprendre

Au Québec, dans le domaine de l’enseignement supérieur, il est crucial de reconnaître l’importance des ressources numériques de qualité, de leur découverte et de leur réutilisation. En effet, d’excellentes ressources pédagogiques spécialisées touchant l’IA en éducation en français sont souvent développées par des équipes chevronnées. Leur mutualisation par la coopération entre établissements universitaires apparaît comme des solutions essentielles.

Dans cette optique, le Service de Soutien à la Formation (SSF) de l’Université de Sherbrooke propose gratuitement à la communauté éducative une poignée de ressources sous licence Creative Commons. Voici quelques-unes des ressources que nous avons choisies par sa pertinence et sa qualité.

Les balises d’utilisation des outils d’IAg

La trousse accessible dans la section « Autorisés ou pas dans les situations d’apprentissage et d’évaluation ? » constitue un outil concret à utiliser pour toutes les situations d’évaluation. En outre, l’infographie « Balises d’utilisation des outils d’IAg » constitue une ressource phare à consulter. Elle permet notamment d’ouvrir le dialogue avec les personnes étudiantes en leur précisant clairement les attentes dans les activités d’apprentissage et d’évaluation. Pour aller plus loin, un formulaire de déclaration bien réfléchi permet aux personnes enseignantes de mieux comprendre les processus cognitifs utilisés par les personnes étudiantes lorsqu’elles mobilisent des outils d’IA générative, limitant ainsi un usage non intègre de ceux-ci. Enfin, des modèles de citation de même qu’un exemple d’intégration dans les plans de cours complètent la trousse.

Cabana, M. et Côté, J.-A. (2024). Balises d’utilisation des outils d’intelligence artificielle générative. Service de soutien à la formation, Université de Sherbrooke. Sous licence CC BY 4.0.

Les bonnes pratiques évaluatives : Grille d’analyse

L’arbre de décision proposé par l’équipe pédagogique du SSF dans cette section « Bonnes pratiques évaluatives : Grille d’analyse » résume agréablement les réflexions à tenir lorsque vient le moment de repenser les modalités d’évaluation d’un cours à l’ère de l’IA. Ce guide met l’accent sur l’alignement pédagogique entre les objectifs, les activités d’évaluation et les activités d’apprentissage de même que sur le degré de vulnérabilité des évaluations face aux outils d’IA générative. En prime, une grille d’analyse permet d’ajuster le processus d’évaluation en fonction de son contexte et de sa discipline.

*Côté, J.-A.etCabana, M. (2024). Bonnes pratiques évaluatives : grille d’analyse. Service de soutien à la formation, Université de Sherbrooke. Sous licenceCC BY 4.0.*

Côté, J.-A. et Cabana, M. (2024). Canevas : analyser l’alignement pédagogique de votre cours. Service de soutien à la formation,
Université de Sherbrooke. Sous licence CC BY 4.0

Encadrer l’utilisation de ChatGPT et autres IAg

Un guide détaillé visant à soutenir les personnes enseignantes dans un processus de réflexion est proposé dans cette section « Encadrer l’utilisation de ChatGPT et autres IAg ». On leur propose des pistes pour prendre position face à l’IA générative de même que pour évaluer si les activités d’évaluation de leur cours sont à risque. Une démarche en 4 étapes est ensuite suggérée pour mettre en place des stratégies visant à adopter les meilleures pratiques : planifier, intervenir, évaluer et réfléchir. Les personnes enseignantes sont enfin guidées dans les actions à entreprendre selon qu’elles permettent ou interdisent l’IA générative pour chacune de ces 4 étapes clés du processus.

Enseigner avec l’intelligence artificielle

Cette section « Enseigner avec l’intelligence artificielle » donne accès à plusieurs stratégies ou activités d’apprentissage et d’évaluation que les personnes enseignantes peuvent mettre en place à l’ère de l’IA. On y suggère différentes alternatives pour des activités d’évaluation plus résilientes aux outils d’IA générative. Des propositions pour mobiliser ces outils pour enseigner ou pour apprendre sont également formulées et classées selon différents niveaux de complexité, contextes ou intentions pédagogiques.

En conclusion

Nous apprécions particulièrement le caractère concret et non prescriptif de ces ressources qui laissent une grande place à la réflexion et à l’adaptation. Partagées sous licence Creative Commons, elles sont faciles à mettre en place et prêtes à être intégrées à vos pratiques en 2025.