L'intelligence artificielle (IA) transforme la manière dont les enseignants soutiennent leurs élèves, en permettant notamment de s'adapter plus facilement à leurs besoins spécifiques et de personnaliser l'expérience d'apprentissage. Voici quelques stratégies créatives pour l’intégrer en classe avec des élèves présentant certains défis d’apprentissage.
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Ce texte fait partie de la catégorie « Dans les coulisses de l’École branchée », c’est-à-dire qu’il fait directement référence aux activités, produits ou services complémentaires de l’organisme. Bonne lecture! 😊
Table des matières
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Ces conseils sont tirés d’une conférence animée par Laurie Couture, conseillère pédagogique à l’École branchée, à l’occasion du dernier colloque de l’Association ontarienne des troubles d’apprentissage, TA@l’école.
L’art de la requête
L’IA peut être utilisée pour créer des requêtes efficaces qui aident les élèves à comprendre des concepts complexes. En définissant clairement le rôle de l’IA et les objectifs visés, les enseignants peuvent tirer parti de cette technologie pour enrichir l’apprentissage.
Avant de différencier… prendre des traces significatives
Lors de l’atelier, l’animatrice a rappelé l’importance de réfléchir et de planifier la prise de traces d’apprentissage afin qu’elles deviennent la base de la différenciation.
Une bonne trace, c’est quoi? C’est une production, une observation ou une conversation (on reconnaît les termes de l’approche d’évaluation par triangulation!) qui permet de prendre une photo d’où se situe l’élève par rapport au développement de sa compétence. La trace peut aider à guider vers la prochaine étape, orienter les prochaines leçons ou tenir compte de la progression de l’élève afin d’émettre un jugement professionnel.
Dans le cas où on désire s’en servir pour orienter ou différencier la suite du parcours, quelques conseils sont à retenir :
L’environnement numérique dans lequel les élèves produiront les traces doit être un environnement qu’ils connaissent pour s’assurer de la fidélité de ce qui sera fait (un nouvel outil ou une nouvelle plateforme peut augmenter le degré de difficulté d’appropriation)
L’objectif d’apprentissage doit être enseigné aux élèves pour qu’ils sachent précisément ce qui est attendu d’eux
Le niveau demandé doit être en fonction de ce qui a été enseigné ou vu pour que les élèves ne se sentent pas piégés (voir la taxonomie de Bloom, par exemple)
Pour s’inspirer, l’intelligence artificielle peut agir comme consultant. Il suffit alors de lui donner le contexte de prise de traces dans la requête, comme le montre l’exemple suivant.
Varier le niveau des tâches
L’hétérogénéité des groupes apporte son lot de défis lorsqu’on désire offrir des situations d’apprentissage adaptées au niveau des élèves. Comme on l’a vu précédemment, une fois que l’on sait où ils se situent, le numérique devient un allié pour proposer des activités plus ciblées.
Une première option intéressante est Magic School, une plateforme en ligne basée sur la génération de contenu pédagogique qui permet de varier le niveau d’une même tâche. Dans l’onglet de recherche, on inscrit le type d’activité souhaitée et l’application propose des outils adaptés.
Sinon, directement dans un outil d’IA générative plus général comme Copilot, Gemini ou ChatGPT, en adaptant la requête, on peut obtenir des idées ou des activités clés en main, nivelées selon nos besoins.
Enfin, pour attribuer les tâches et exercices, les outils de questionnaires intégrés aux environnements numériques comme Google Forms et Microsoft Forms offrent l’option de rediriger automatiquement les répondants vers une section ou un hyperlien précis, en fonction de leurs réponses. Les élèves accèdent ainsi à une activité ou un exercice adapté à leur niveau.
Varier les approches pédagogiques
La théorie derrière certains principes pédagogiques peut sembler difficile à faire « descendre sur le plancher des vaches ». Pendant l’atelier, Laurie a présenté une stratégie avec NotebookLM de Google pour y arriver.
Dans la plateforme, on intègre le contenu théorique dont on veut s’inspirer (programmes, ressources internes, documents de référence). Ensuite, on formule des requêtes précises afin que le système génère des idées adaptées très précisément au contexte, puisque NotebookLM ne se base que sur les données qu’on lui fournit. Il devient, en quelque sorte, un assistant personnalisé sur un sujet donné.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’éducation ouvre de nouvelles perspectives pour personnaliser et enrichir l’apprentissage des élèves. Les enseignants peuvent ainsi mieux répondre aux besoins individuels et favoriser un environnement d’apprentissage inclusif et stimulant.
Enseignante de français au secondaire et collaboratrice sur divers blogues, Laurie Couture se passionne pour l’écriture et pour l’aspect novateur en éducation : comment peut-on modifier ses façons de faire pour améliorer sa méthode? Elle adore découvrir, discuter et développer au sujet des pratiques probantes en lien avec les technologies. À l’aide du numérique, elle aspire à mettre sur pieds des projets et des documents répondant aux tendances actuelles et proposant des approches nouvelles.
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