Étape 1: Cas d’usage de l’intelligence artificielle en enseignement

Le 2 février 2023, de 12h à 13h30, a eu lieu la 1^re étape du laboratoire pédagogique de littératie en intelligence artificielle (LPLIA). Cet atelier visait l’identification de contextes d’usage de l’intelligence artificielle (IA) en enseignement supérieur, pour

• identifier des besoins de formation
• déterminer des bénéfices pédagogiques
• définir des pistes de solution
• cibler des contextes d’application de l’IA

Présentation du projet

Ce laboratoire offert par Éductive est en fait une des activités organisées dans le cadre d’un projet de recherche-action en pédagogie soutenu par le Pôle montréalais d’enseignement supérieur en intelligence artificielle.

Sandrine Prom Tep, professeure agrégée à l’UQAM, a présenté ce projet de recherche et ses objectifs, ainsi que ses différents partenaires:

• le programme d’intégration multimédia au Collège de Bois-de-Boulogne
• le Département de marketing de l’École des sciences de la gestion de l’UQAM
• JACOBB
• Éductive

Illustrations de cas

Par la suite, 3 élèves du Collège de Bois-de-Boulogne, Gabriel Pellan, Éliane Rochefort et Daniel Delisle, nous ont présenté des illustrations de cas d’usage de l’IA. Il a plus précisément été question de la génération de textes et d’images. Les élèves ont démontré les possibilités de chaque outil, mais aussi leurs limites.

Tout d’abord, les élèves ont présenté 2 outils de générateurs d’images, Dall-E 2 et Midjourney. Gabriel, Éliane et Daniel ont présenté les différences entre les 2 moteurs de génération d’images selon les requêtes.

Par la suite, les élèves nous ont présenté le générateur de textes ChatGPT développé par OpenAI. L’utilisation la plus commune de ChatGPT est la génération d’idées. Cependant, les élèves ont démontré que cet outil peut être également utilisé à des fins de vulgarisation, de rétroaction rapide et de révision.

Ces illustrations de cas avaient pour but de nous faire réfléchir sur les façons d’intégrer ces générateurs d’images et de textes dans nos pratiques pédagogiques.

Activités en sous-groupes

Le cœur de cette étape de laboratoire Éductive était la tenue d’activités de réflexion en sous-groupes. Le but de ces activités était d’orienter les personnes présentes vers une démarche réflexive concernant l’utilisation de l’AI. Pour ce faire, les personnes ont été scindées en 7 sous-groupes, afin de créer un espace d’échange et de réflexion commune au sujet de l’IA.
5 mises en situations reliées à l’utilisation de l’IA en enseignement ont été présenté à 5 des sous-groupes:

• texte à l’image pour le design augmenté (animé par Bruno Santerre, enseignant au Collège de Bois-de-Boulogne)
• génération automatique des plans de cours (animé par Sandrine Prom Tep, professeure agrégée à l’UQAM)
• approche générative de la programmation (animé par Geoffroi Garon-Épaule, Conseiller pédagogique TIC au Collège de Bois-de-Boulogne)
• évaluation automatisée des devoirs (animé par Florence Sedaminou-Muratet, conseillère en pédagogie numérique chez Éductive)
• bonnes pratiques en IA (animé par Mustapha Kamel Bensmaia, professionnel de recherche en IA)

Ces 5 sous-groupes ont eu l’occasion de réfléchir sur 4 points en particulier :

• déterminer un contexte d’utilisation similaire en enseignement utilisant l’outil présenté
• identifier les résultats attendus
• cibler des besoins pour la mise en place de l’outil
• reconnaître des écueils potentiels

Le 6^e sous-groupe (animé par Pierre Rosin, responsable de produit chez JACOBB) a discuté de la typologie et des différents modèles de langage qui répondent à des cas d’usage différents selon la solution que l’on veut implémenter en utilisant l’intelligence artificielle.

Le dernier sous-groupe (animé par Alexandre Enkerli, conseiller pédagogique chez Éductive) s’est penché sur des pistes de solution menant à l’intégrité intellectuelle en IA.

Retour en plénière

Lors du retour en plénière, chaque sous-groupe a partagé les discussions et réflexions générées par les différents cas.

• Un 1^er groupe a discuté de la façon dont ChatGPT est en mesure de déduire les attentes selon le niveau de langage des requêtes.
• Un 2^e groupe a réfléchi sur la création d’images par les élèves et les personnes enseignantes pour accompagner le contenu du cours ou pour vulgariser des concepts.
• Un 3^e groupe s’est questionné sur la manière de détecter le plagiat lors de l’utilisation de la correction automatisée avec l’application Gradescope.
• Un 4^e groupe a évoqué l’importance de responsabiliser les élèves dans leurs apprentissages et le besoin de les éduquer sur l’utilisation de l’IA.
• Un 5^e groupe a discuté de l’apprentissage automatique comme modèle mathématique qui apprend par les données.

Une invitation a été lancée à tous et toutes de se joindre à la communauté de pratique du projet de recherche afin de poursuivre les échanges et partager vos pratiques et intérêts pour:

• les cas pédagogiques
• les expérimentations
• les contenus REL
• les badges numériques
• etc.

Vous êtes aussi invités à identifier vos besoins de formation en IA en remplissant le sondage de JACOBB.

Les différentes réflexions amorcées sont une 1^re étape vers une application et une compréhension de l’IA dans un contexte pédagogique.