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Déc17202417 décembre 202420 décembre 20240Commentairepar Ortoleva

Tour d’horizon de recommandations des facultés UNIGE sur l’utilisation de l’IA générative dans l’enseignement

Publié dans Articles

Suite à une première prise de position datant de l’automne 2023, le Rectorat a actualisé, le 1er juillet 2024, la position de l’Université sur l’intelligence artificielle (IA), en mettant l’accent sur les principes de responsabilité individuelle, de respect de l’intégrité académique et de protection des données personnelles.

Ce positionnement s’accompagne de diverses ressources, notamment un guide d’utilisation des IA génératives, ainsi que des guides interactifs et des murs virtuels destinés à différents publics.

Dans ce cadre, il est précisé que : « Il revient aux facultés et aux centres interfacultaires de décider des modalités de l’intégration de l’IA dans leurs activités d’enseignement et d’élaborer les conditions d’utilisation spécifiques des outils d’IA génératives pour les activités de recherche, d’enseignement et d’apprentissage. »

Dans ce billet, nous proposons un tour d’horizon des directives établies et publiés à ce jour par plusieurs facultés. Il s’agit dans certains cas de directives explicitement liées à l’utilisation des IA génératives par les étudiant-es et ou les enseignant-es, dans d’autre cas de directives à propos du plagiat, qui traitent également des IA génératives, ou encore d’autres type de ressources mises à disposition de collaborateur-trices. Cette liste, non exhaustive, reflète des ressources en constante évolution, que nous tâcherons de mettre à jour régulièrement.

Faculté de médecine

Faculté de théologie

Directive d’utilisation de l’IA générative : https://www.unige.ch/theologie/application/files/9717/3029/2079/Directive_IA_General_v.181024.pdf

Faculté de psychologie et sciences de l’éducation

Recommandations et consignes facultaires sur l’utilisation de l’IA générative dans l’enseignement : https://www.unige.ch/fapse/actualites/une/utilisation-ia/

Faculté de traduction et interprétation

Directive régissant le recours à l’intelligence artificielle pour l’exécution de travaux : https://www.unige.ch/fti/files/6317/2925/9342/2024-10_Directive_IAgnerative.pdf

Faculté de droit

Directive sur le plagiat et la transparence des sources, qui mentionne également l’IA : https://www.unige.ch/droit/reglements/facdroit/plagiat/

Faculté de sciences de la société

Padlet de ressources sur IA Gen : https://unige.padlet.org/philippe_haeberli1/ressources-chatgpt-et-ai-g-n-ratives-task-force-sds-5e7mc00ivtsopwkp, réalisé par une task force SDS.
Le padlet aborde plusieurs thèmes (sobriété numérique, liste d’outils, exemple d’enseignement ayant recours à l’IA etc.) et contient des liens vers des articles de différents universités concernant des recommandations sur l’usage et la citation des IA génératives pour les étudiants et pour les enseignants.

De manière générale, ces directives visent à établir un cadre clair pour l’usage de l’IA générative, en régulant le recours à ces outils. Il est notamment souvent indiqué aux enseignant-es de préciser explicitement aux étudiant-es si l’utilisation de ces outils est autorisée ou non dans le cadre de leurs cours.

Par ailleurs, plusieurs documents détaillent des normes pour la citation de textes produits à l’aide d’outils d’IA générative. Ces normes renvoient notamment au guide sur l’usage des IA génératives dans vos travaux, élaboré par la bibliothèque.

Un autre aspect fréquemment abordé dans ces directives concerne l’évaluation des travaux écrits des étudiant-es, en particulier les mémoires de fin d’études. Diverses solutions sont proposées, telles que l’introduction d’une déclaration sur l’honneur, l’accent mis sur une soutenance orale, ou encore une pondération accrue de cette dernière dans le cadre de l’évaluation globale.

 

Frédéric Geoffroy & Giulia Ortoleva


Nov22202422 novembre 202422 novembre 20240Commentairepar Mellifluo

Retour sur la Semaine Zéro Plagiat à l’UNIGE

Publié dans Articles, Outils & services

Du 4 au 8 novembre 2024, la Bibliothèque de l’Université de Genève a organisé pour la première fois la Semaine Zéro Plagiat afin d’ouvrir la discussion sur cette thématique avec les étudiant-es. Stands d’information avec jeu de plateau et ateliers pratiques se sont succédé tout au long de la semaine dans les différents espaces de la Bibliothèque, au Point Vie de Campus et en ligne, avec l’objectif de promouvoir les bonnes pratiques pour éviter toute mauvaise surprise.

Des stands et des ateliers

Stand et matériel de la Semaine Zéro Plagiat

Matériel proposé sur les stands lors de la Semaine Zéro Plagiat

Sensibiliser au risque de plagiat, ou, plus largement de manquement à l’intégrité académique, n’est pas facile quand le public auquel on s’adresse n’a pas conscience d’effectuer du plagiat. En effet, pendant le premier cycle universitaire, une grande partie du plagiat est involontaire, en majeure partie en raison d’une méconnaissance des bonnes pratiques de travail et de citation. La Bibliothèque a donc développé le jeu de plateau « La Course à la citation », qui a permis de jouer autour de la thématique avec les étudiant-es sur les stands. Des posters d’information et des marque-page « questions-réponses » reprenant les contenus de la plateforme InfoTrack y ont aussi été présentés. L’objectif des stands était de créer des occasions lors desquelles les étudiant-es puissent poser leurs questions en toute confiance. Les ateliers, quant à eux, ont principalement abordé les meilleures pratiques à mettre œuvre, comme l’utilisation d’un logiciel de référence tel que Zotero pour garder une trace précise de toutes les références à citer et générer une bibliographie en quelques clics.

L’inquiétude face aux IA génératives

Sans grande surprise, une bonne partie des questions a porté sur l’usage des outils d’IA générative pour les travaux académiques. Bien que l’institution ait posé un cadre avec sa prise de position et que les directives facultaires la complètent petit à petit, force est de constater que la transposition pratique soulève de nombreuses interrogations auprès des étudiant-es. Pour les soutenir, la Bibliothèque a tout spécialement élaboré le guide « Référencer le recours aux IA génératives » qui donne des pistes pour citer ou mentionner l’usage des IA génératives en toute intégrité, quand leur usage est autorisé par le corps enseignant.

Un bilan satisfaisant

Atelier donné pendant la Semaine Zéro Plagiat

L’atelier sur Zotero donné pendant la Semaine Zéro Plagiat

Les 6 ateliers proposés ont totalisé 65 inscriptions. Les stands, quant à eux, ont connu des fréquentations diverses en fonction des espaces. La communication effectuée autour de cette semaine a cependant permis de toucher un public plus large, jusqu’aux médias suisses romands qui ont relayé le sujet dans le 20 Minutes et sur OneFM. S’il s’agissait de la première édition de cette semaine de sensibilisation en 2024, ce ne sera donc certainement pas la dernière.

Et pour celles et ceux qui n’auraient pas eu l’occasion de venir poser leurs questions à cette occasion, la Bibliothèque de l’UNIGE et en particulier le service d’aide à la recherche documentaire reste à disposition tout au long de l’année pour porter conseil sur les bonnes pratiques à respecter dans ses travaux académiques.


Nov0620246 novembre 20246 novembre 20240Commentairepar Birchler Emery

L’ «importation intelligente / Smart Import» peut-elle créer un contenu d’apprentissage intelligent ?

Publié dans Analyses & réflexions, Articles, Outils & services, Usages pédagogiques

Article proposé par la Dre Jue Wang Szilas et la Dre Patrizia Birchler Emery, CFCD

Ce billet explore le potentiel pédagogique des moteurs d’intelligence artificielle Smart Import et Nolej.

H5P Smart Import et Nolej sont des solutions innovantes en matière de conception pédagogique assistée par l’IA, en particulier pour la création de contenus d’apprentissage interactifs basés sur du texte. Ces deux outils s’appuient sur l’IA pour analyser et transformer des documents existants – tels que des textes, des images et des vidéos – en formats interactifs et attrayants.

Nous avons testé chacun de ces outils, afin de mieux comprendre leurs capacités et limites : le premier test avec H5P Smart Import utilise une vidéo YouTube de trente minutes d’une présentation destinée à un large public, et le deuxième test avec Nolej a été effectué avec une vidéo de trois minutes sur une technique particulière d’imagerie numérique. Les résultats sont similaires.

Présentation des outils: H5P Smart Import et Nolej

En matière de personnalisation, H5P Smart Import et Nolej offrent des ajustements de base, avec Nolej proposant des options avancées. Les deux outils s’intègrent facilement aux principales plateformes LMS (Moodle, Canvas, Blackboard), rendant leur utilisation dans divers environnements pédagogiques simple. H5P Smart Import est particulièrement efficace pour les contenus structurés, tandis que Nolej excelle avec des supports plus variés et favorise la collaboration entre enseignant-es. 

Pour l’accès, H5P Smart Import propose une période d’essai de 30 jours, alors que Nolej permet un essai de 10 jours pour créer jusqu’à trois modules d’apprentissage. Avec H5P Smart Import les contenus générés sont réutilisables, mais nécessitent un abonnement pour un accès permanent après l’essai, alors que sur Nolej ils restent visibles même sans abonnement. En termes de langues, H5P Smart Import est limité à l’anglais, tandis que Nolej est disponible en plusieurs langues, avec des variations d’efficacité selon la complexité. 

Ces outils conviennent à un large éventail d’enseignant-es, du primaire au supérieur, et sont adaptés à différents types d’enseignement, y compris la formation professionnelle. Il est recommandé de posséder des compétences numériques de base pour les intégrer efficacement dans la pratique éducative. 

En conclusion, H5P Smart Import et Nolej offrent des solutions complémentaires pour créer des activités interactives, répondant aux besoins variés des enseignant-es  selon la nature et la complexité des contenus pédagogiques. 

Pour tester ces outils, nous avons réalisé un essai avec H5P Smart Import et un autre avec Nolej. Les résultats se sont avérés très similaires pour les deux outils. Cependant, comme H5P Smart Import nécessite un abonnement pour partager les résultats, nous n’avons pas pu les diffuser et avons donc réutilisé les résultats obtenus via Nolej. Pour ces tests, nous avons utilisé deux ressources différentes : une conférence de 30 minutes et une vidéo YouTube de 3 minutes. Nous allons présenter ici le déroulement des tests, les résultats obtenus, ainsi qu’une analyse et des commentaires sur chaque étape. 

Test avec H5P Smart Import

1. Contexte et ressources utilisées

Suite à une démonstration convaincante de l’équipe de H5P, les auteur-es ont obtenu un accès temporaire pour tester les fonctionnalités de Smart Import avec des collègues. Pour cette évaluation, un extrait de vidéo d’une conférence de 30 minutes en anglais a été sélectionné : il s’agit d’une présentation sur un MOOC visant à préserver une écriture en voie de disparition intitulée Teaching an Endangered Script through MOOC. Cette ressource a été choisie afin d’évaluer la capacité de H5P Smart Import à générer des activités pédagogiques interactives à partir d’un contenu à la fois long et complexe. Dans cette vidéo, l’auteure aborde plusieurs points clés : 

  • Écriture Dongba : un patrimoine culturel unique.
  • Objectif du MOOC : sensibilisation et préservation de la culture Naxi.
  • Scénarisation du cours : une approche pédagogique interactive.
  • Enseignement multilingue : promotion du plurilinguisme et de la diversité culturelle.
  • Défis de conception : standardisation et accessibilité de l’écriture.
  • MOOCs comme plateformes de recherche : vers une science citoyenne.

2. Déroulement et résultat

Les auteur-es ont utilisé Smart Import pour convertir la vidéo en transcription textuelle. Une relecture humaine a permis de corriger les éventuelles erreurs, garantissant ainsi la qualité du texte de base. À partir de ce contenu corrigé, Smart Import a généré huit types d’activités d’apprentissage, incluant une vidéo interactive avec mots-clés et questions, un quiz, un glossaire, une carte de concepts, une activité glisser-déposer, des flashcards, ainsi qu’un résumé. Ces activités ont ensuite été partagées avec des collègues, invité-es à les compléter et à donner leur avis.

Cliquez ici pour voir vers le contenu créé (lien vers le site Nolej pour les raisons mentionnées plus haut).

3. Analyse des résultats d’utilisation

Points positifs:  

  • Qualité de la transcription : la transcription automatique de la vidéo est généralement précise, mais nécessite une relecture humaine pour assurer sa fiabilité.
  • Pertinence des mots-clés : les mots-clés proposés sont pertinents et enrichis d’explications claires, comme Cultural heritage, Didactic principles, Dongba script, Endangered languages, Hieroglyph instructional design, MOOC, Multilingual interface, Naxi ethnic group, Scripts, et World Endangered Writing Day.
  • Qualité des exercices de compréhension : les exercices tels que les quiz, flashcards et activités de glisser-déposer sont efficaces pour renforcer les connaissances factuelles basées sur le texte, facilitant ainsi la révision des concepts clés. 

Points à améliorer: 

  • Répétition : les activités générées présentent parfois des redondances, certaines questions se répétant dans les quiz. Cette redondance est également fréquente dans les mots-clés, le glossaire et les flashcards.
  • Incohérence dans les réponses proposées : des divergences existent entre les réponses attendues dans différents types d’exercices. Par exemple, pour la question « What is the goal of the MOOC? », la réponse dans le quiz est “To preserve and revitalize the ancient Dongba script and Naxi Dongba culture”, tandis que la carte de concept indique que “The MOOC aims to explore the role of multilingualism in preserving and transmitting endangered languages and scripts and its potential impact could revolutionize attitudes and practices towards language conservation.”
  • Feedback erroné : certains retours automatiques sont inexacts, proposant des réponses ou explications incorrectes. Sur la même question « What is the goal of the MOOC? », des informations fournies sont inexactes.
  • Questions ouvertes manquantes : l’absence de questions ouvertes dans les exercices limite l’apprentissage à un niveau très basique, ne permettant pas de développer des compétences de réflexion critique.

4. Conclusion

Les résultats indiquent que H5P Smart Import est efficace pour générer des activités d’apprentissage basées sur le texte, en particulier pour l’acquisition de connaissances déclaratives. L’outil renforce la maîtrise des concepts clés en intégrant ces éléments de manière répétée dans les activités proposées. Cependant, certaines limites demeurent. H5P Smart Import n’est pas encore en mesure de générer des questions ouvertes stimulant une réflexion critique, ni de concevoir des distracteurs complexes dans les questions à choix multiples, ou de faciliter l’apprentissage collaboratif. De plus, l’outil ne prend actuellement en charge que des contenus en langue anglaise, ce qui souligne la nécessité d’ajouter d’autres langues pour accroître l’accessibilité et l’utilité de l’outil. 

Test avec Nolej

1. Contexte et ressources utilisées 

La vidéo servant de base au test avec Nolej a été présentée dans le cadre d’un cours sur les techniques d’imagerie numérique (niveau universitaire) destiné aux étudiant-es en humanités numériques, actifs/ves dans toutes les branches où des objets sont impliqués (archéologie, histoire de l’art, manuscrits, etc.).  Différents types d’imagerie sont passés en revue et testés, afin de connaître leurs spécificités et leurs utilisations pratiques, dans le but de pouvoir ensuite appliquer la technique la plus appropriée dans le contexte de la recherche.   

La vidéo utilisée présente l’une de ces techniques, la RTI (Reflectance Transformation Imaging), et son application à l’archéologie. Il s’agit d’une vidéo faisant la publicité d’un outil commercial et les étudiant-es sont invité-es à garder un œil critique en la visionnant.   

Il ne s’agit donc pas d’une vidéo de cours, mais d’une vidéo de démonstration (ce qui n’a aucune incidence sur les résultats du test). La vidéo est visionnée après une introduction théorique sur la RTI et son fonctionnement, pour les raisons suivantes :  

  • Elle présente visuellement un outil spécifique pour la RTI : composants, manipulation de l’équipement, mise en place, etc.  
  • Elle montre l’outil en cours d’utilisation.  
  • Elle présente les résultats obtenus.  
  • Elle présente l’utilité et l’intérêt de photographier des objets avec cet outil et cette technique (sans toutefois en mentionner les limites). 

  2. Déroulement et résultat 

La première étape a consisté en l’utilisation de Nolej pour convertir la vidéo en transcription textuelle. Comme pour Smart Import, une relecture humaine a été nécessaire enlever les quelques erreurs de transcription. C’est à partir de ce contenu corrigé, que Nolej a généré des activités d’apprentissage, vidéo interactive, cartes conceptuelles, quiz, drag the word, flashcard, ainsi qu’un glossaire, des points clés et un résumé. Nolej a proposé également des contenus supplémentaires : mots croisés, mots secrets, idées d’apprentissage par projet.  

Cliquez ici pour voir le contenu créé.

 3. Analyse des résultats d’utilisation 

 Points positifs: 

  • Qualité de la transcription : la transcription automatique de la vidéo est généralement précise, mais nécessite une relecture humaine pour assurer sa fiabilité.
  • Qualité de certains exercices de compréhension : les quiz et les flashcards, basés sur des phrases entières de la transcription et non sur des mots clés étaient satisfaisants, même si limités en raison de la brièveté de la vidéo.
  • Idées d’apprentissage par projet : trois des quatre suggestions étaient intéressantes. 

Limites et points d’amélioration : 

  • Mots-clés et redondance : les mots clés retenus par l’AI sont trop basiques et généraux, alors que d’autres termes cités dans la vidéo auraient été plus importants et plus appropriés. Il en découle que toutes les activités créées à partir des mots clés (redondance) étaient peu pertinentes (vidéo interactive, glossaire, cartes conceptuelles, drag the word, mots croisés, mots secrets). .
  • Questions ouvertes manquantes : aucune proposition de questions ouvertes, nécessitant analyse et réflexion (par exemple: quelles sont les caractéristiques communes des objets soumis à la RTI, la technique s’applique-t-elle ou est-elle utile à tout objet archéologique, etc.)
  • Limites liées à la reconnaissance du texte uniquement : l‘IA étant basée sur du texte, il manque au cours interactif proposé un ensemble de questions à explorer sur ce qui est montré dans la vidéo et qui peut être tout aussi important que le discours en termes d’objectifs de visionnage (par exemple : la taille et les composants de l’équipement, l’environnement dans lequel la RTI est réalisée, la taille et les caractéristiques des objets traités, etc.) 

 4. Conclusion  

Nolej est un outil efficace, mais il est préférable de générer le texte de base soi-même, en y intégrant les mots-clés et les concepts dont les étudiant-es doivent se saisir. Le modèle d’apprentissage de cette IA est encore basique, ne correspondant qu’au premier niveau de la taxonomie de Bloom. 

Un défaut majeur est que l’IA n’analyse pas les images et ne génère donc pas de mots-clés ou de quiz sur ce qui est montré dans une vidéo, alors que de nombreux domaines d’études comportent des apprentissages liés à un ensemble de gestes à pratiquer ou des items à observer.  

Enfin, les questions de réflexion et d’analyse ainsi que les questions ouvertes sont totalement absentes. 

 

Conclusion

Les résultats ont révélé que ces deux outils généraient efficacement de nombreuses activités d’enseignement basées sur le texte, améliorant principalement l’apprentissage des connaissances déclaratives. Ils ont notamment amélioré la maîtrise et la compréhension des concepts clés en augmentant leur fréquence dans les activités. Cependant, des limites ont été identifiées, par exemple l’incapacité de générer des questions ouvertes nécessitant une réflexion critique, ou d’incorporer des distracteurs approfondis dans les questions à choix multiples, ou de faciliter l’apprentissage collaboratif. De plus, ces outils ne permettent pas de développer des activités sur des objets visuels, ce qui en limite la portée dans de nombreux domaines. En outre, la version actuelle Smart Import ne prend en charge que les ressources en langue anglaise, d’autres langues devant encore être développées.  

Grâce à cet essai, les avantages d’un moteur d’IA ont pu être reconnus, de même que son potentiel pour augmenter de manière significative la productivité dans la création de contenu d’apprentissage interactif basé sur le texte et pour améliorer l’accessibilité. Simultanément, le test a permis d’acquérir une meilleure compréhension des risques, en particulier des préoccupations concernant l’étouffement de la créativité et la nécessité d’une intervention humaine pour maintenir l’intégrité pédagogique. 

Questions pour le futur...?

Il est clair cependant que l’utilisation de ces outils d’IA dans la conception pédagogique interpelle et ce, à plusieurs niveaux. Par exemple, dans quelle mesure les contenus d’apprentissage interactifs créés par des outils d’IA seront-ils crédibles dans un environnement universitaire ? Ou encore, comment trouver un équilibre entre l’automatisation et la créativité dans la conception des contenus d’apprentissage ? Lors de l’intégration d’outils d’IA tels que Smart Import dans la conception pédagogique, où les rôles humains ne peuvent-ils pas être remplacés par l’IA ?  

Le test effectué et ses résultats invitent à la réflexion sur l’évolution du rôle de l’IA dans l’élaboration future de la création de contenus d’apprentissage intelligents. 


Oct29202429 octobre 202429 octobre 20240Commentairepar Didier Bulla

Recette de l’ens-AI-gnement revisitée

Publié dans Articles

Comment exploiter la puissance et les limites des IA génératives pour engager activement les étudiant-es dans leurs apprentissages

 

Quand l’enseignement perd de sa saveur

Dans la représentation collective, l’enseignant-e universitaire est souvent imaginé-e comme le/la chef étoilé-e, servant à des étudiant-es affamé-es un plat unique de savoir. Mais, aujourd’hui, force est de constater que le soufflé est retombé. On observe en réalité, dans les auditoires, des étudiant-es luttant contre le gavage de savoirs et déjà en sieste post-prandiale. Alors, comment rendre l’apprentissage plus digeste ?

L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) à l’université bouleverse d’autant plus la recette classique de l’enseignement. Face à des étudiant-es toujours plus connecté-es, qui ont à portée de main un outil capable de fournir très rapidement des réponses à leurs questions et de prémâcher pour eux/elles une partie de leur travail, le rôle de l’enseignant-e se transforme. Mais plutôt que de laisser l’IA creuser le fossé entre enseignant-es et étudiant-es, pourquoi ne pas considérer cette technologie comme l’ingrédient qui permettra de rétablir les échanges ?

 

Rectifier l’assaisonnement

Depuis plusieurs années, l’approche par compétences fait de plus en plus sens pour de nombreuses formations à l’Université de Genève : l’enseignement vise à développer les compétences qui répondent aux besoins des étudiant-es préparant leur avenir professionnel. L’arrivée de l’IA a bouleversé les habitudes de nombreux/euses professionnel-les de tous domaines ; les besoins de formation des étudiant-es ont, en conséquence, évolué également. Rectifier l’assaisonnement ne suffit pas, il faut revoir les ingrédients de base pour réaligner les objectifs d’apprentissage avec ces nouveaux besoins.

Le cours « Analyse d’articles scientifiques » programmé dans le Bachelor de sciences biomédicales de la Faculté de médecine de Genève, a donc dû revoir ses objectifs. Dans le cadre de ce cours, les étudiant-es sont amené-es à éplucher la littérature scientifique. Se familiariser avec la littérature et la démarche scientifique et développer un esprit critique lors de la lecture d’articles sont les objectifs initiaux de ce cours. Pour atteindre ces objectifs, le cours est donné sous la forme d’un « Journal club » ; les étudiant-es doivent lire l’article en amont du cours et commentent l’article durant une séance guidée par un-e enseignant-e.

Comme dans tout recette traditionnelle de Journal Club, les étudiant-es se présentent souvent en n’ayant lu et digéré que la moitié de l’article, ou avec une compréhension partielle. L’enseignant-e pose alors des questions complexes aux étudiant-es pour stimuler leur réflexion ; questions restent souvent sans réponse de la part des étudiant-es, car trop complexes et non adaptées à leur niveau. Alors l’enseignant-e répond lui/elle-même à ses propres questions. Et bien que le cours se veuille interactif, on retrouve le modèle éducatif classique de transmission du savoir dans lequel l’enseignant-e sert sur un plateau la matière aux étudiant-es.

Mais l’enseignant-e n’est pas toujours expert-e du domaine couvert par l’article. Alors comment, lui/elle, est-il/elle parvenu-e à décortiquer et comprendre l’article ? Très souvent, en utilisant les outils à disposition : livres, autres articles scientifique, internet, et aussi la fameuse encyclopédie en ligne Wikipédia, qui rappelons-le, était tant décriée à l’époque de son apparition. Finalement, ce qui compte, ce n’est pas de « savoir », mais de comprendre comment aller chercher l’information. La compétence que les étudiant-es doivent acquérir est l’utilisation pertinente des outils à disposition pour appréhender et analyser de manière critique un document scientifique. Les outils d’IA s’ajoutent donc aux ustensiles de cuisine permettant de détailler l’information scientifique et d’émulsionner l’esprit critique.

Pour réaliser le cours « Analyse d’articles scientifiques » voici  la recette :

Liste des ingrédients :

  • des étudiant-es
  • une salle permettant aux étudiant-es de se répartir en groupes
  • une connexion internet
  • du temps

Préparation  :

  1. Diviser le groupe d’étudiant-es en sous-groupe de 3 personnes.
  2. Poser une question différente à chaque sous-groupe. La question doit avoir pour but d’approfondir la compréhension de la démarche scientifique menée par les auteur-es.

Exemple : Décrivez le procédé d’isolation des cellules primaires à partir d’une biopsie musculaire, de sélection des cellules satellites et de différenciation en myoblastes (2D). Décrivez le procédé de culture d’une myosphère (3D). Quels sont les avantages et les inconvénients de chaque procédé pour l’étude de la régénération musculaire.

  1. Indiquer à chaque membre du sous-groupe quel outil utiliser pour construire une réponse : un-e membre utilise ChatGPT (ou autre IA générative de texte), un-e membre s’informe sur Internet (ex. Wikipédia), un-e membre lit une publication scientifique complémentaire.
  2. Circuler entre les sous-groupes pour aider les étudiant-es à améliorer leurs compétences informationnelles (ex. qualité du prompt utilisé pour ChatGPT, qualité des mots clefs utilisés pour la recherche d’Google ou sur Pubmed).
  3. Inviter les sous-groupes à mettre en commun les résultats de leurs recherches et à construire une réponse complète, valide et argumentée.
  4. Inviter les sous-groupes à lire leur question en plénière, présenter leur réponse et indiquer les moyens utilisés pour la construction de leur réponse.
  5. Laisser mijoter et discuter avec la classe de la pertinence des informations trouvées via les différentes sources, des avantages et des limites des outils utilisés.

Cette recette encourage les étudiant-es à acquérir les bons réflexes, à s’autonomiser dans la recherche d’informations pour décortiquer et digérer un article scientifique. Et aussi  d’identifier les limites de chaque outil et de discuter de leur origine, notamment des biais de contenus découlant de la nature des données implémentées lors de la phase d’entrainement de l’IA. L’exercice développe l’esprit critique des étudiant-es non seulement sur l’approche méthodologique des auteur-es de l’article étudié, mais aussi sur les productions de l’IA ou la qualité des sources consultées. L’étudiant-e doit repérer lorsque l’outil utilisé raconte des salades.

Image générée par Copilot de Microsoft. Prompt utilisé pour générer la figure : « Un dessin de trois jeunes cuisiniers et cuisinières portant des toques, dans une cuisine, autour d’une grande table de travail. Sur la table, il y a des ingrédients et des ustensiles de cuisine. Au centre de la table, il y a un article de journal scientifique. Un des cuisiniers est en train de découper l’article de papier en s’aidant d’ustensiles représentant l’IA. Un cuisinier tient un ordinateur dans la main. Un troisième cuisinier tient une liasse d’articles de journaux. » Plusieurs outils d’IA générative d’images ont été essayés. Aucun n’a répondu à l’entièreté du prompt. L’image sélectionnée est celle qui se rapproche le plus du prompt cité ci-dessus.

 

Nouvelle recette plus gourmande

Il arrive que l’inconnu puisse nous rebuter. Cependant, lorsque nous apprenons à reconnaître la puissance d’un outil et à l’exploiter dans le respect de ses limites, la découverte devient un véritable régal. Il suffit donc de peler les couches de l’IA pour découvrir les trésors qu’elle renferme.

L’IA s’est invitée à notre table, et bientôt, il sera aussi difficile de nous en passer que de se passer de sel. Savoir assaisonner judicieusement notre pratique pédagogique avec l’IA ajoutera de la saveur non seulement au processus d’apprentissage pour les étudiant-es, mais aussi au plaisir que nous retirons de l’enseignement. Ne reste donc plus qu’à déguster !

 

Billet rédigé avec l’aide de l’IA par Monica DIDIER, enseignante en Bachelor de sciences biomédicales de la Faculté de médecine de Genève. Lien vers la discussion complète avec ChatGPT : https://chatgpt.com/share/67120aa8-924c-8009-a50f-88068e1566a8


Oct15202415 octobre 202415 octobre 20240Commentairepar Khan Mohammad

Guide d’utilisation des IA génératives

Publié dans annonces, Outils & services

«Est-ce que je peux utiliser l’IA pour répondre à mes e-mails?»
«Est-il approprié de rédiger l’introduction d’un article avec ChatGPT?»
«Qu’en est-il du plagiat? Dois-je citer ChatGPT?»
«Mes données personnelles sont-elles protégées?»
 
Ces questions sont nombreuses depuis l’émergence fulgurante de modèles d’intelligence artificielle générative et d’agents tels que chatGPT, permettant de les utiliser facilement en ligne. L’Université de Genève prend les enjeux de ces avancées technologiques très au sérieux, d’autant plus qu’ils concernent aussi bien l’enseignement, la recherche que les activités administratives. Mais plutôt que de s’y opposer, elle choisit de les aborder de manière proactive, en encourageant leur intégration dans la recherche et l’enseignement, tout en préconisant une utilisation critique et informée de ces technologies.
 
Dans cette optique, le Rectorat a actualisé le 1er juillet dernier la prise de position de l’Université sur l’IA, en mettant l’accent sur les principes de responsabilité individuelle, de respect de l’intégrité académique et de la protection des données. Ce cadre s’accompagne de recommandations et de mesures de soutien pour toute la communauté universitaire. En collaboration avec divers membres du personnel ainsi que des expert-es du domaine, l’Université de Genève a élaboré un guide d’utilisation de l’intelligence artificielle générative. Celui-ci identifie un certain nombre de précautions à prendre et offre des recommandations visant à garantir une utilisation éclairée et responsable de l’intelligence artificielle générative au sein de notre institution.
 
Nous vous encourageons à découvrir ces ressources et à vous saisir de ces nouveaux outils !