Suite de "Où en est l'établissement dans l'utilisation de l'IA ? Faire un diagnostic."
Partie 2/5. Développer une stratégie IA
Bonjour et bienvenue à ce nouveau numéro de LeaderTech, qui se penche sur la stratégie IA d’un établissement d’enseignement.
La semaine dernière, nous avons exploré :
Un outil de diagnostic de la capacité numérique des établissements.
Une adaptation de cet outil pour évaluer l’utilisation de l’IA au sein d’un établissement.
Dans cette édition de notre newsletter, je vous propose la suite du diagnostic à partir
d’une étude de cas : comment mettre en pratique cet outil pour ensuite définir des actions d'amélioration ciblées.
de suggestions pour utiliser l’IA afin d’analyser les données recueillies grâce à l’outil et pour élaborer des actions concrètes.
d’un article scientifique
Si vous n’avez pas lu les éditions précédentes de ce spécial “définir la stratégie IA d’un établissement d’enseignement”, je vous suggère fortement de le faire pour pouvoir établir des lien entre les diverses étapes.
Bonne lecture,
Christiane
Temps de lecture: 6 minutes
1. Etude de cas
Contexte
Le Collège des Pionniers, situé dans une zone urbaine, est reconnu pour son adoption précoce des technologies numériques dans les domaines de l'enseignement et de l'apprentissage. L'établissement bénéficie d'un corps enseignant dynamique (ca. 220 enseignants) et accueille une population étudiante (ca. 2500) variée en termes de milieux socio-économiques et culturels.
La direction observe une variabilité dans la familiarité des élèves avec l'utilisation des outils d'IA dans leurs activités d'apprentissage. Les élèves semblent plus à l'aise avec la création de ressources assistée par l'IA que avec la citation correcte des sources, révélant ainsi une méconnaissance des normes éthiques et académiques.
Malgré des formations régulières sur l'utilisation des technologies numériques pour l'enseignement, une partie du personnel enseignant ne semble pas tirer pleinement parti des opportunités de formation continue en IA, contribuant à une adoption inégale des technologies numériques au sein du corps enseignant.
Le manque d'accès aux outils d'IA fournis par l’établissement ou le ministère, ainsi que l'absence de soutien pédagogique adapté, représentent des défis majeurs pour l'intégration de l'IA dans l'enseignement quotidien.
La direction décide de réaliser un diagnostic pour confirmer ou infirmer ces observations et pour déterminer si la mise en place d'une stratégie IA et des objectifs de développement spécifiques est judicieuse.
Ainsi, la direction, les enseignants et les élèves utilisent l'outil de diagnostic présenté dans la précédente newsletter pour évaluer leur utilisation de l'IA et leur compétence en matière de littératie IA.
Après la collecte des données, la direction dispose de moyennes pour chaque item du questionnaire (idéalement, les écarts types seraient également pris en compte pour une analyse plus complète). Pour simplifier, considérons uniquement les réponses des 220 enseignants.
Question clé : Que faire avec toutes ces moyennes? Comment les interpréter?
Exemple des réponses de 220 enseignants par catégorie
Pour chaque item, les enseignants ont dû évaluer des affirmations telles que :
"Les élèves savent comment citer une production produite par l’IA"
sur une échelle de 1 à 5, où 1 signifie "pas du tout d’accord" et 5 "entièrement d’accord".
Supposons que pour cet item, la moyenne soit de 1.5 sur 5.
Vous disposez de telles moyennes pour chaque catégorie évaluée, qu’il s’agisse des compétences en IA des élèves ou de l'infrastructure et des outils d’IA fournis par l’école.
Que faire maintenant avec ces moyennes ?
Je recommanderais de prêter une attention particulière aux moyennes proches de 5 et à celles inférieures à 2,5. Une moyenne proche de 5 signifie que, selon les enseignants, ces domaines sont correctement maîtrisés. En revanche, une moyenne inférieure à 2.5 indique qu'il existe un besoin urgent d'intervention.
Une moyenne de 3 peut être interprétée comme une valeur refuge, reflétant une neutralité ou une acceptation modérée des conditions actuelles.
2. Utiliser des prompts pour interpréter les résultats
L'interprétation des résultats donnés dans l'exemple n'est pas particulièrement complexe. Cependant, imaginez avoir à gérer un long questionnaire qui nécessite la rédaction d'un rapport complet. L'intelligence artificielle pourrait être utile pour rédiger un premier brouillon, à condition de vérifier chaque détail avec soin.
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