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Tag : compétences numériques

Mener des projets concrets liés au digital à l’UNIGE – Retour d’expérience d’un étudiant au cours “Comprendre le numérique 2”

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Ce billet de blog a été co-écrit par Daniel Dos Santos Casas et Kenneth Rioja.
Le féminin est utilisé tout au long de ce billet pour représenter toutes les personnes, sans distinction de genre, afin de souligner l’importance de l’inclusivité et de l’égalité dans le domaine de l’informatique. Ce choix stylistique vise à inverser la norme traditionnelle et à mettre en lumière la nécessité de repenser les biais linguistiques qui contribuent aux inégalités de genre (Pour plus d’info, voir les capsules vidéo de l’EPFL sur l’égalité par Pascal Gygax, psycholinguiste expérimental et psychologue cognitif à l’UNIL) 

petite salle de cours avec un présentateur devant des étudiantes et étudiants montrant une salle de cours Photo par Kenny Eliason sur Unsplash

Faire des projets concrets sur le numérique suscite votre intérêt ? Vous êtes une professeure intéressée par le numérique, une formatrice qui souhaite en apprendre plus sur la pédagogie par projets ou une étudiante à l’UNIGE qui souhaite faire plus de projets concrets avec des étudiantes d’autres facultés ?  

Le cours Comprendre le numérique répond à ces besoins ! Ce cours transversal a en vue un objectif double dont le premier est d’apporter aux étudiantes une culture générale sur le numérique et deuxièmement, de favoriser les interactions entre les étudiantes de différentes disciplines. Proposé par Prof. Yaniv Benhamou (Faculté de droit, Digital Law Center et Bureau de la transformation numérique BTN) et Seth Médiateur Tuyisabe (Faculté de droit), le cours est proposé sur deux semestres, en hiver, le cours est séparé en deux, 1) le premier est un enseignement ex-cathedra plus général et pluridisciplinaire ; 2) le deuxième, au printemps, articule études de cas concrets et apprentissage par projet. Nous parlerons de ce deuxième pan tout au long de ce billet de blog. 

Le cours Comprendre le Numérique 2 dispensé au printemps prend donc la forme de cliniques du numérique. Les étudiantes issues des diverses facultés traitent en groupe des problématiques concrètes du numérique et développent ainsi leurs compétences numériques et transversales. Elles mettent en pratique leurs diverses connaissances théoriques et les appliquent concrètement au travers d’une expérience collaborative et interdisciplinaire. Les cas d’étude sont proposés par des collègues de l’institution ou des partenaires externes. Les thématiques abordées sont les suivantes : art numérique, égalité, cybersanté, environnement, humanités numériques, sociétés numériques, science citoyenne et technologie éducative, justice (source) 

Lors de la précédente édition au printemps 2024, huit groupes de travail ont été répartis sur huit projets différents. Nous suivrons l’expérience et le travail du groupe composé d’Ayman Chidda (B1 au CUI), Daniel Dos Santos Casas (M2 au MALTT) et Nada Metwaly (B3 en Droit) qui se sont intéressées aux usages scolaires de l’intelligence artificielle générative (IAG) et plus particulièrement à la place de la pensée critique dans un contexte d’ère informationnelle assisté par l’IAG. 

Retour d’expérience de Daniel Casas 

L’objectif du semestre : produire un livrable utile à la population  

Le cas soumis et traité par le groupe était le suivant : 

A l’école, on insiste beaucoup sur le principe de la citation des sources pour éviter toute forme de plagiat et respecter le droit d’auteur. Comment ce principe est-il transformé par l’émergence d’IAG ? Comment sensibiliser un public de jeunes (15-19 ans) à ces questions ? 

Un des principaux obstacles du travail en début de semestre a été la définition du cadre. Les IAG doivent avant tout être définis et compris, avant de s’attaquer à la problématique de citation et de plagiat. En effet, nos recherches préliminaires nous ont montré que ces deux domaines ne s’appliquent pas strictement qu’aux IAG et restent plutôt générales. C’est pourquoi nous nous sommes redirigées vers un cadre plus précis et plus orienté sur les IAG, leurs fonctionnements et des dangers qui leur sont propres. Nous avons donc choisi de réajuster la problématique de la sorte :  

Comment initier les adolescentes âgées de 15 à 19 ans à développer leur esprit critique face aux intelligences artificielles génératives ?  

Dès lors, avec un cadre redéfini, nous avons pu nous concentrer plus efficacement sur des problématiques fortement liés aux IAG, sans pour autant sortir du cadre initial donné.  

Le public cible se trouve être l’ensemble des élèves du secondaire II, c’est-à-dire les adolescentes et les jeunes adultes qui ont entre 15 et 19 ans. La réflexion s’est donc tournée sur l’élaboration d’un MOOC (Massive Open Oline Course). Néanmoins, voyant les semaines défiler et les échéances du cours approcher, nous avons décidé de réduire nos attentes en développant plus concrètement un cours se déroulant sur deux périodes, soit un total de 2 * 45 minutes. 

Nous avons souhaité articuler la formation autour de ces deux objectifs : (I) la sensibilisation les adolescentes aux usages scolaires des intelligences artificielles génératives (IAG) et (II) le développement de leur esprit critique dans le contexte des dangers informationnelles médiatiques et, surtout, de déploiement des IAG 

Nous nous sommes essentiellement concentrées sur l’appropriation du sujet et de la thématique, c’est-à-dire le développement de notre esprit critique dans une ère d’IAG. En particulier, l’idée d’un cours hybride nous semblait la plus pertinente. La formation se déroulerait en premier à travers une vidéo que les participantes pourraient visionner individuellement et à leur rythme. A l’issue de ces vidéos, quelques activités seraient proposées : dans un premier temps, les élèves réponderaient à des questions concernant le contenu des vidéos visionnées précédemment. Ensuite, il leur serait demandé de participer activement et collectivement à une discussion argumentée. Enfin, la formation amènerait les élèves à collaborer autour de la co-création d’une charte d’utilisation éthique des intelligences artificielles génératives.  

Conscientes que ce livrable ne pourrait être utilisable principalement via le corps enseignant, nous avons donc choisi aussi de développer un guide d’animation à destination de ce dernier afin de permettre une prise en main guidée et effective de notre livrable dans les salles de classes. Ce guide rassemble les objectifs pédagogiques que les élèves doivent atteindre grâce à la formation. Il explique également le déroulement de la formation, le matériel nécessaire, ainsi que le temps attribué à chaque étape. 

Notre formation est prête à l’emploi et peut être testée par les enseignantes qui désireraient se l’approprier (lien). Nous vous serions extrêmement reconnaissant d’envoyer tout commentaire constructif à l’adresse suivante : casas.daniel@outlook.fr 

Développement du livrable  

Le développement du livrable s’est déroulé en plusieurs étapes clés :  

Elaboration d’un planning de travail 

Avant toute chose, nous avons conçu un planning retraçant les points clés définis dans le cadre du cours : le début de la production de notre livrable, la date de rendu du livrable, le poster à réaliser pour la communication de notre projet et les préparatifs pour la présentation finale.  

Ce planning de travail a pour but de poser un cadre et un fil rouge qui nous suivons tout au long du développement, afin de ne pas se perdre ou se mêler les pinceaux. Bien sûr, il permet également de servir de rappel aux différents deadlines à respecter, durant le semestre de travail.  

Il faut, toutefois, garder en tête que le planning n’est pas immuable. Il est tout à fait possible de le modifier et de le réajuster en fonction des imprévus ou des changements de directions du contenu du projet. Le planning est à garder à jour constamment.   

Mon ressenti, lors de cette étape, était que cela pouvait sembler décourageant et interminable, au vu des nombreux changements auxquels nous avons du procédé. Mais il ne faut baisser les bras, surtout lors de cette étape qui détermine les bases du projet entier.  

Définition de la problématique et de son cadre 

Il s’agit peut-être du point qui nous a pris le plus de temps. Nous n’avions pas saisi de manière claire la définition du cadre selon la problématique du commanditaire. Il nous a fallu plusieurs réunions afin d’affiner une problématique précise et pertinente dans le cadre donné initial. Toutefois, tout ce temps investi dans ce seul point s’est révélé efficace, car il nous a permis d’avoir un fil rouge à suivre et de garder des objectifs précis en tête, de nous donner des raisons quant à notre travail, boostant indirectement notre motivation et implication dans notre projet.  

Cette étape a également été décourageante, durant un moment, à cause du manque de cadre clair et de la problématique de notre projet.  

Premières propositions de solutions, en parallèle de nos recherches de bases scientifiques

Nos premières solutions se sont construites autour de la problématique donnée. C’est pourquoi il est important définir clairement cette dernière. À la suite de cela, nos premières idées de solutions ont afflué, tout en menant des recherches sur le sujet que nous traitions, pour mieux l’approprier et affiner la justesse de nos solutions.  

Nous avons procédé à une recherche de solutions existantes dans le domaine : flyers, documents, sites web, MOOC, cours universitaires, etc. Et nous nous sommes imaginées produire quelques-unes de ces solutions. Cependant, nous n’avons pas trouvé de côté innovant concernant le support, puisque ces solutions existaient déjà pour le thème choisi. Nous nous sommes senties comme dans une impasse, dans une impossibilité de continuer notre projet dans la direction que nous lui avions initialement donné… 

Sélection d’une solution précise et définie

Alors, nous avons choisi une formation hybride pour une classe du secondaire : une partie individuelle devant son poste d’ordinateur et une partie collective où chacune participe de vive voix. Notre but est, grâce à la partie individuelle, d’introduire chaque élève au contenu et aux informations pertinentes à son rythme. Chacune gère son propre tempo. Puis, nous avons souhaité mettre en avant le travail collectif et la création d’une charte d’utilisation éthique où chacune peut poser sa pierre à l’édifice. Cette charte n’est pas absolue et deviendra probablement rapidement obsolète, à la vue de la rapidité d’évolution du domaine de l’IA. Toutefois, l’exercice poussera les élèves à réfléchir de manière critique vis-à-vis de cette technologie et à comprendre les différents enjeux qui y sont liés.  

Cette étape a reboosté notre motivation. Nous apercevions enfin un but clair vers lequel avancer. C’était le tremplin nécessaire à la réalisation finale.  

Réalisation d’une maquette du livrable sur Figma

Une fois la solution sélectionnée, nous avons procédé à la création d’une maquette de la plateforme hébergeant notre formation hybride. Nous avons utilisé Figma pour la créer. Cette étape n’a pas été la plus difficile étant donné que je possédais déjà quelques compétences sur ce logiciel, acquis dans le cadre de mon master (MALTT). Cette maquette simule l’expérience d’une utilisatrice qui navigue au sein de la plateforme. On y trouve une page index et les deux pages des deux chapitres développés.  

Création d’un guide d’animation pour accompagner l’enseignante dans notre formation

Comme nous voulions que ce soient les enseignantes du secondaire qui s’approprient notre formation, nous devions créer un guide d’animation pour les accompagner et expliquer chaque étape de notre formation et afin d’expliquer leur importance.  

Ce guide d’animation détaille les objectifs pédagogiques, le temps attribué aux différentes étapes ainsi que leur déroulement, le matériel nécessaire, ce qui est attendu aux élèves et les instructions que l’enseignante doit donner à sa classe.  

Récolte de feedback et implémentation des retours et suggestions 

Pour affiner notre formation, nous nous sommes appuyées sur différents feedbacks lors du semestre. Ils ont été essentiels pour ajuster notre dispositif et mettre en lumière des incohérences ou des incompréhensions là où nous ne les avons pas soupçonnées.  

En effet, notre encadrant Kenneth Rioja, ainsi que Seth Mediateur Tuyisabe et le professeur Benhamou ont testé notre formation à travers des questionnements, des demandes de justifications sur certains choix tout en proposant différentes pistes.  

De plus, deux membres du Pôle de Soutien à l’enseignement et à l’apprentissage (SEA) nous ont donné un feedback sur notre formation, ce qui nous a permis de confirmer la plupart de nos choix tout en proposant quelques réajustements pertinents.  

Enfin, les derniers feedbacks que nous devrions recevoir sont ceux des utilisatrices elles-mêmes, enseignantes comme étudiantes, qui voudraient tester notre dispositif. 

Parcours tout au long du semestre 

L’obstacle principal a été le manque de clarté de la problématique donné par le commanditaire. En effet, la question nous semblait trop ouverte et pas assez opérationnelle. Nous souhaitons donc vous rendre attentives quant à la clarté et la définition de la problématique et du cadre afin que les étudiantes puissent s’attaquer aux tâches demandées dès que possible.  

Ensuite, un autre obstacle était les changements opérés dans la constitution du groupe. Plusieurs membres du groupe ont quitté le projet durant le début de semestre et nous nous sommes retrouvées à seulement 3 membres, en comparaison avec les autres groupes, composés de 5 à 8 membres. Pour nous adapter, nous nous sommes donc réparties les tâches principales entre nous trois, nous obligeant malheureusement à délaisser certains points de côté. En effet, nous avons préféré concentrer nos ressources sur un contenu réalisable et terminer dans un temps limité.  

Enfin, il nous fallut mettre un accent particulier sur l’organisation de notre travail et de la répartition des tâches. Pour cela, nous avons suivi un planning des tâches à faire et de leurs deadlines pour le développement du projet, dès le début. Ainsi, chacune est au courant des tâches qu’elle doit accomplir et pour quand. Bien sûr, la communication reste primordiale, notamment si une des membres du groupe émet des doutes sur ce qu’elle doit accomplir ou pour se préparer aux divers imprévus. En outre, ce n’est pas parce que chacune sait ce qu’elle doit faire qu’il faut ignorer les réunions régulières. Elles restent capitales pour s’assurer que tout le monde est sur la même longueur d’onde pour le développement du projet et des tâches qui sont accomplies, pour en garantir la congruence et veiller à ce que les deadlines soient respectées.  

Perspectives 

Pour la suite, nous espérons, dans un premier temps, améliorer notre maquette et son contenu, en y appliquant les divers feedbacks que nous avons reçu et que nous pourrions recevoir par la suite. Puis, dans un second temps, nous aimerions élargir les thématiques abordées dans notre formation (la protection des données, la désinformation, la citation de contenu généré par l’IA, etc.) 

Take Home Message 

  • Tenir un journal de bord et en sortir des propositions d’amélioration concrètes à présenter au groupe la semaine suivante nous a aidé à être plus organisées. 
  • Organiser via la mise en place d’un planning et le remanier en fonction de l’avancée à chaque rendez-vous hebdomadaire. 

Contribution des auteurs 

KR a initié l’écriture et de ce billet de blog. KR a rédigé la première ébauche de la structure générale. KR a écrit la première ébauche de la partie introductive et a procédé aux corrections du manuscrit. DDSC a écrit la première ébauche des parties Objectif, Développement, Parcours, Perspectives et Take Home Message. DDSC et KR ont contribué équitablement au billet final.

Pour citer de billet : Dos Santos Casas, D., & Rioja, K. (2024, Septembre). Mener des projets concrets liés au digital à l’UNIGE – Retour d’expérience d’un étudiant au cours “Comprendre le numérique 2”. CIEL – Communauté d’intérêts pour l’enseignement en ligne. article en ligne

 

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ChatGPT pour la recherche académique

Introduction

Le 30 novembre 2022, OpenAI lance ChatGPT. En seulement 5 jours, la plateforme atteint le million d’utilisateurs[1]. Cette intelligence artificielle a, en seulement quelques mois, bouleversé notre rapport à l’information et à la connaissance, créant pour beaucoup de professionnels de l’éducation des craintes sur l’avenir de leur discipline.

Je ne suis ni un professionnel de l’éducation, ni un expert de l’intelligence artificielle. Je suis un étudiant en Services et systèmes numériques, un passionné d’informatique et un paresseux aguerri. En décembre de l’année passée, je commençais à écrire ma thèse de Bachelor, sur laquelle je travaillais depuis déjà un certain temps. Ma curiosité, comme pour beaucoup d’autres, m’a poussé à explorer ChatGPT.

« I choose a lazy person to do a hard job. Because a lazy person will find an easy way to do it. »  – Bill Gates

Je voulais tester ses capacités à traiter des sujets complexes, mais pour pouvoir correctement évaluer la qualité des réponses, il me fallait trouver un sujet que je maîtrise. 90% de mes pensées étant consacré à ma thèse, il m’a paru évident de le questionner sur ce sujet. Je me suis rendu compte du potentiel énorme de cet outil lorsque, en quelques interactions, l’IA est arrivée aux mêmes conclusions que moi après environ 10 mois de travail…

Après avoir remis en question mes trois dernières années de formations, j’ai pris du recul et compris que ces résultats n’étaient pas le produit d’une réflexion de la part de ChatGPT mais d’une agrégation très bien formulée de recherches menées par de brillants humains.

Après quelques heures d’utilisation, j’étais convaincu. J’allais utiliser ChatGPT pour écrire ma thèse. Laissez-moi maintenant vous expliquer pourquoi ce billet ne s’intitule pas “Comment j’ai utilisé une intelligence artificielle pour écrire mon travail de Bachelor à ma place”.

Définir un cadre et une méthodologie

ChatGPT n’ayant pas encore fêté ses 1 mois d’existence, il n’existait pas encore de cas concret de son utilisation dans le cadre de la recherche académique et donc pas de directives précises à suivre. Il était donc nécessaire, afin de légitimer mon travail, de définir un cadre et une méthodologie clairs, afin d’utiliser l’outil de manière responsable et éthique. Sous la supervision de Laurent Moccozet, j’ai défini quatre règles fondamentales à respecter:

I. Comprendre l’outil

ChatGPT est un outil performant, mais peut produire des informations erronées ou de mauvaises qualités, il est donc important de comprendre ses limites et son fonctionnement, afin de réduire ces risques. En se basant sur le nom du service, nous pouvons définir 2 méthodes, qui permettent d’améliorer la qualité et la pertinence des réponses, celles-ci sont les suivantes:

Chat : L’une des grandes forces de cet outil est sa capacité à adapter ses réponses, également appelées « prompts », en fonction des retours de l’utilisateur. Il est crucial d’utiliser cette fonctionnalité pour orienter l’IA vers la réponse la plus pertinente. Cette fonctionnalité a même entraîné l’émergence d’un nouveau domaine de recherche, appelé le « prompt engineering ». C’est-à-dire étudier la façon dont l’utilisateur interagit avec le programme et trouver les formulations les plus à même de produire des réponses pertinentes. Par exemple, lorsqu’on utilise une calculatrice, il est plus efficace d’écrire 3³ plutôt que 3×3×3 .

GPT (Generative Pre-trained Transformer) : GPT-3 et 4 sont ce qu’on appelle des LLM ou large language model. En d’autres termes, ce sont des systèmes capables de générer du texte sur une vaste quantité de sujets. Afin d’optimiser ses réponses, il est souhaitable de poser un cadre, en définissant le niveau de précision de ses réponses, ainsi que le contexte d’utilisation, par exemple: « Tu es un étudiant en Bachelor. Tu écris une thèse sur … ». Ce genre de méthodes rentre dans le domaine du prompt engineering et vaut la peine d’être étudié plus en détail afin de vraiment s’approprier l’outil.

II. Connaissances préliminaires

Pour assurer une utilisation efficace des capacités conversationnelles de ChatGPT, l’utilisateur doit posséder des connaissances préalables sur le sujet qu’il interroge, afin d’être en mesure de vérifier et de comprendre les informations données par l’IA.

Ce prérequis est essentiel pour assurer une utilisation optimale de ce service, en tant qu’outil de recherche.

III. Relecture et recherche additionnelles

Chaque réponse fournie par ChatGPT doit être examinée et soumise à une recherche supplémentaire pour vérifier son exactitude, sa pertinence et la source des informations présentées.

ChatGPT ne peut pas être référencé comme source de l’information qu’il fournit, il est donc essentiel de mener des recherches additionnelles, dans le but de soutenir ses affirmations avec des sources fiables.

Il est important de préciser que ChatGPT, contrairement à Bing ou Google, n’est pas un moteur de recherche. Bien qu’il soit capable de générer des informations sur une variété de sujets, il ne vérifie pas leurs exactitudes et véracité car il n’a pas la capacité de précisément déterminer l’origine des informations utilisées pour produire ses réponses. Il reste néanmoins un bon complément aux moteurs de recherche pour donner une direction et/ou afin d’expliquer des concepts résultants de recherches classiques.

Ce processus peut être facilité par l’utilisation de Bing, qui a récemment intégré GPT-4 à son moteur de recherche et qui inclut directement dans ses réponses les sources utilisées. La vérification de la fiabilité de ces références, ainsi que la recherche de sources supplémentaires restent néanmoins nécessaire.

IV. Documentation de l’utilisation

Bien que les réponses de ChatGPT ne puissent pas être directement utilisées comme références, il est important de documenter toutes les discussions pertinentes au travail qu’il a aidé à écrire. Cela permet de légitimer le travail de l’auteur et de prouver l’authenticité du résultat final.

Cette étape est particulièrement importante, car elle permet de soutenir l’utilisation éthique de l’IA pour la recherche académique, mais également de créer un précédent dans un contexte où il s’agit encore d’une technologie émergente et controversée.

Applications concrètes

La versatilité des LLM et la vitesse phénoménale de l’innovation dans le domaine permettent d’innombrables cas d’utilisation. J’ai, pour ma part, identifié 4 applications qui ont servit à la rédaction de mon travail de Bachelor, et pour lesquelles j’ai appliqué la méthodologie décrite ci-dessus.

I. Collecte d’informations

J’ai utilisé ChatGPT pour trouver et comprendre des informations sur des articles, des algorithmes, des concepts mathématiques et d’autres sujets plus ou moins complexes. L’avantage de combiner cet outil avec des moteurs de recherches classiques est qu’il permet d’obtenir des informations très précises, basées sur différentes sources agrégées en réponses digestes et compréhensibles pouvant ensuite être développées plus profondément grâce à la fonctionnalité de chat.

Pour assurer l’exactitude des informations collectées, j’ai utilisé des sources alternatives de vérification Si aucune source fiable n’a pu être identifiée, les informations n’ont pas été utilisées.

II. Description des algorithmes

J’ai fourni à ChatGPT des extraits de mon code, dûment annoté, afin qu’il me génère des descriptions des algorithmes utilisés. Les réponses produites, bien que partiellement correctes, m’ont permis de gagner du temps sur la rédaction ainsi qu’à mettre des mots sur des concepts complexes qui ne sont pas toujours évidents à traduire en langage naturel.

III. Amélioration de la qualité d’écriture

L’utilisation régulière de ce nouvel outil a impacté ma façon de rédiger. Là où auparavant je prenais soin de bien formuler chaque phrase les unes après les autres au fur et à mesure que j’écrivais, avec ChatGPT j’ai pu me concentrer sur le contenu et lui déléguer (partiellement) la forme. J’ai rapidement pris l’habitude de rédiger mes idées directement dans le chat sous forme de note afin qu’il me génère des phrases cohérentes et bien écrites.

IV. Utilisation de ChatGPT comme point de départ

Je me suis ensuite servi des réponses de ChatGPT comme fondation pour ma thèse en apportant les modifications nécessaires et en les ordonnant de sorte à former un tout qui soit cohérent et fidèle à mes idées.

Dans certains cas, les phrases générées par ChatGPT étaient suffisamment bonnes pour être utilisées (presque) telles quelles, mais dans la grande majorité des cas, la plupart du contenu a été modifié pour s’adapter à la structure globale du document ainsi qu’à mon propre style d’écriture. Je pense qu’il est important de ne pas trop se reposer sur les formulations produites par le LLM afin d’éviter que la forme rédactionnelle ne devienne trop impersonnelle.

Comme je l’ai précisé plus haut, la conversation utilisée pour générer ce texte a été mise à disposition dans les annexes de mon travail afin qu’elle puisse servir d’exemple de comment utiliser l’IA efficacement pour la rédaction.

“Du coup c’est le robot qui a fait le travail à ta place ?”

C’est la question que tout le monde se pose, et c’est légitime. ChatGPT est un outil incroyable et bien qu’il m’ait aidé à améliorer considérablement ma productivité, il n’a pas inventé les algorithmes présentés dans ma thèse.

Comme on ne remet pas en question le travail d’un mathématicien qui utiliserait une calculatrice, l’utilisation de ChatGPT ne devrait pas non plus remettre en question mon travail. Il est vrai que certains pourraient utiliser cet outil sans documentation ou de manière inappropriée pour accomplir leur travail à leur place. Mais le fait est que les IA existent, continueront d’exister et de s’améliorer. Aujourd’hui, ChatGPT offre un avantage concurrentiel et il serait contre-productif de l’interdire. Au contraire, nous avons l’opportunité de l’intégrer dans le système éducatif, d’offrir aux étudiants un tuteur capable de s’adapter à leur besoin, disponible à tout moment pour répondre à leurs questions et sans crainte d’être jugé.

Je suis profondément convaincu qu’un tel outil, correctement adapté, a le potentiel d’améliorer l’apprentissage des étudiants à chaque étape du système scolaire. Sal Khan, le fondateur de la Khan Academy, a déjà intégré un tel outil à sa plateforme d’apprentissage en ligne et les résultats sont encourageants.

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Ce nouvel outil et les intelligences artificielles de manière générale ne sont cependant pas sans risques. Au-delà des inquiétudes autour de l’insurrection des machines, les capacités génératives des IA modernes posent de sérieux risques autour de la falsification des informations, et de l’incapacité de ces machines à évaluer les risques liés aux réponses produites. Il est crucial de continuer à améliorer ces systèmes plutôt que d’essayer de les interdire, afin de minimiser les risques et de garder un certain contrôle quant à leurs utilisations.

Le changement est inévitable, autant en faire partie.

[1] Buchholz, K. (2023) ‘ChatGPT Sprints to One Million Users’, Statista, 24 janvier. Disponible à: https://www.statista.com/chart/29174/time-to-one-million-users/ (consulté le 24 mars 2023).



makeITeasy : plateforme d’auto-formation aux compétences numériques

Lors d’un de notre précédent billet, nous vous avons parlé du référentiel de compétences numériques de l’UNIGE. Il est maintenant temps de vous présenter son opérationnalisation, à savoir la plateforme makeITeasy.

Cette plateforme a pour objectif de permettre à l’ensemble de la communauté universitaire (étudiants-es, enseignants-es, personnels administratifs) de s’auto-former aux compétences numériques. Pour cela, la plateforme makeITeasy comprend 3 fonctionnalités : 1) test d’auto-positionnement, 2) présentation du profil numérique et 3) recommandation des cours. La figure ci-dessous schématise les 3 fonctionnalités ainsi leur séquencement.

Expliquons maintenant plus en détail chaque fonctionnalité de la plateforme.

Test d’auto-positionnement

Test d’auto-positionnement

Le test d’auto-positionnement présente à l’utilisateur une série de situations où l’usage de compétences numériques spécifiques est nécessaire. À la fin de chaque situation, la plateforme propose à l’utilisateur une série d’affirmations dont il doit indiquer s’il est capable (ou non) d’y répondre. Si la réponse est positive, alors la compétence est potentiellement considérée comme acquise et non acquise dans le cas contraire. Il est à noter que chaque compétence est interrogée plusieurs fois dans différentes situations, ce qui permet de déterminer de façon plus pertinente en fonction de l’ensemble des réponses si la compétence peut être considérée comme acquise ou non.

La figure ci-dessous présente un exemple de situation sur lequel l’usager devra répondre.

En répondant objectivement à l’ensemble des affirmations de chaque situation, la plateforme dressera précisément le profil de compétences de l’usager-ère.

Profil numérique

Profil numérique

Après avoir effectué le test d’auto-positionnement, l’utilisateur-trice aura la possibilité de visualiser son profil numérique. La présentation de son profil se fera tout d’abord globalement où le niveau de chaque domaine de compétences sera présenté.

Comme nous le montre la figure ci-dessus, la présentation des compétences pourra prendre plusieurs formes (e.g., histogramme, radar).

L’usager pourra ensuite zoomer sur un domaine de compétences spécifique pour y obtenir une présentation détaillée de niveau de chaque compétence.

La présentation visuelle de chaque compétence variera en fonction de son statut : non-acquis, en cours d’acquisition et acquis.

Présentation et recommandation des formations

Présentation et recommandation des formations

Sur la base des compétences acquises respectivement non acquises, la plateforme présentera à l’utilisateur les formations qui lui permettront de développer ses compétences.

Notez qu’il sera également possible de consulter l’ensemble de l’offre de formation développant les compétences numériques sans recommandations.

Chaque formation sera décrite par un résumé ainsi qu’un ensemble d’informations clés (format, langue, durée, etc.) dont les compétences numériques prérequises ainsi que celles qui seront développées.

Deux boutons permettent respectivement à l’usager de s’informer sur les conditions d’inscription à la formation et d’informer la plateforme s’il va la suivre. Notez que lorsque l’usager termine une formation il peut réévaluer uniquement les compétences qu’il a développé lors de cette dernière et ainsi mettre à jour son profil numérique.

Grâce à makeITeasy, chaque usager de l’UNIGE sera à même de prendre en main le développement de ses compétences numériques.

Pour de plus amples informations sur l’outil, veuillez contacter par email l’équipe projet : makeiteasy@unige.ch.



Le e-Portfolio Mahara comme environnement d’apprentissage

Les e-portfolios sont des systèmes de gestion de contenus (CMS) spécifiques à la création et au partage de portfolios, mais leurs affordances sont nombreuses et se prêtent bien aux usages variés des activités d’enseignement et d’apprentissage. La plateforme open source Mahara, mise à disposition institutionnellement par l’UNIGE (Portfolio@Unige.ch), est une plateforme qui peut servir d’environnement d’apprentissage personnel (EAP) aux enseignant-es et aux apprenant-es, pour créer, gérer et partager des pages web, en tant qu’individu ou membre d’un groupe. Ces pages peuvent afficher une variété de types de contenus statiques (textes, vidéos, liens, documents, images) et dynamiques (blogs internes, CV, plans de travail), et intégrer des contenus des sources externes par flux RSS (blogs, réseaux sociaux, Google Apps, médias).

Les environnements numériques d’apprentissage personnel ont la particularité de mettre l’individu au centre et non l’institution, la classe ou l’enseignant-e, comme le font les LMS du type Moodle. Dabbagh et Kitsantas (2012) ont décrit comment les diverses technologies et outils numériques offerts peuvent favoriser les processus d’autorégulation proposés par Zimmerman (2000) : la planification, la performance et la volition, et l’autoréflexion. Au niveau de la planification d’un apprentissage ou d’un projet, Mahara permet aux individus ou aux groupes de collectionner et agréger des contenus et ressources liées aux tâches ou étapes prévues. Lors de la performance et la volition (mise en œuvre), ces ressources sont organisées en pages ou collections et partagées avec l’équipe enseignante ou les pairs. Une fois une première présentation finalisée, commence le processus d’autoréflexion ainsi que la réflexion sur l’ensemble des ressources et produits liés aux tâches du cours ou au projet final. Si les auteur-es l’autorisent, les membres de la communauté peuvent les consulter et laisser des commentaires.



La vidéo pédagogique

Dans une époque où l’utilisation des nouvelles technologies augmente en continu, des nouvelles pratiques s’affirment également dans le contexte de l’enseignement, de l’éducation et de la formation.

L’adoption et l’intégration des technologies digitales s’étendent à l’ensemble des dispositifs de formation, de la formation initiale à la formation continue et professionnelle, et le recours à la vidéo dans ces différents contextes est de plus en plus fréquent.

Un certain nombre de capsules vidéo développées dans l’enseignement supérieur sont en libre accès sur internet, pour leur réutilisation simple. Ces productions donnent un bel aperçu des multiples possibilités de réalisation des vidéos et peuvent donner des indices pour la production d’un projet d’enseignement personnel.

La vidéo que l’on inclut dans l’enseignement n’a pas besoin d’être parfaite ni de couvrir entièrement le sujet enseigné. Elle peut juste servir d’amorce à la thématique que l’on aborde pour lancer un débat, favoriser l’interactivité avec les étudiant-es et déconstruire leurs représentations avant de leur transmettre le contenu du cours.

Le Pôle de soutien à l’enseignement et l’apprentissage (SEA) et le centre de compétences MédiasUnis des Activités culturelles s’unissent pour proposer une vidéo informative sur ce qu’est une (bonne) vidéo pédagogique.