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  • Évaluer à l'heure de l'IA

    • Évaluation et intelligence artificielle

      La réglementation générale des études pour l'Université d'Orléans a été mise à jour vis à vis de l'utilisation de l'intelligence artificielle pendant les examens :

      "Le recours à des outils mobilisant l'intelligence artificielle (IA) est par principe interdit sauf si son utilisation est explicitement autorisée dans le sujet proposé aux étudiants. Le recours non autorisé à l'intelligence artificielle constitue une fraude à l'examen et fera l'objet d'une procédure disciplinaire. Si l'utilisation de l'ia est autorisée, les éléments de la copie qui en sont issus devront être signalés comme n'importe quel emprunt ou citation d'une source externe".

    • La taxonomie de Bloom est couramment utilisée dans la conception de cours pour aligner les activités et les évaluations avec les objectifs d'apprentissage. Cette taxonomie a été révisée pour différencier les capacités des IAG (Intelligences Artificielles Générales) de celles des humains. Elle permet d'adapter les évaluations en fonction des objectifs d'apprentissage, en tenant compte des limites actuelles des IAG.

      Taxonomie de Bloom revisitée pour un apprentissage significatif à l'ère de l'IA


      icone lien url Taxonomie de Bloom revisitée pour un apprentissage significatif à l'ère de l'IA

    • Les défis de l'évaluation à l'ère de l'IA générative 

      Options pour évaluer sans l'IA  Pistes pour adapter les évaluations pour minimiser l'influence de l'IA  Exemples d'activités pour évaluer en tenant compte de l'IA
      Examens en présence avec des limitations de temps Contextualiser les exercices et les questions en utilisant des éléments spécifiques mentionnés en cours Dans des contextes concrets d'apprentissage (travaux de terrain, simulations)
      Utilisation de l'écriture manuscrite Demander une réflexion personnelle ainsi que des exemples d'expériences vécues Centrées sur un processus ou une démarche à intégrer (jeu de rôles, résolutions de problèmes, forum)
      Questions ouvertes à développer, questions vrai / faux, QCM, questions d'association... Proposer des scénarios ou des études de cas qui impliquent une réflexion critique et des solutions nuancées Évaluation formative et rétroactions pour tenir compte du processus d'apprentissage (projets d'équipe)
      Réalisations pratiques Concevoir des questions qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte Sur base d'interactions réelles avec des personnes concernées (présentations, entretiens)
         Proposer des situations complexes où la véracité et la qualité de l'information doivent être examinées, avec des arguments soutenus par une analyse rigoureuse  Sur le développement des habilités métacognitives, incluant une autocritique du travail de l'étudiant (portfolios, appréciation entre pairs, auto-évaluation)
      Source : Intégrer l'IA générative dans les stratégies d'apprentissage (Louvain Learning Lab)
    • Définir ou transformer ses évaluations à l'heure des IAG

      (source : Université Bretagne Sud)


      Définir le cadre d'utilisation des IAGs

      • Poser le cadre d’utilisation des IAGs et tout particulièrement en contexte d’évaluation, notamment dans le syllabus du cours, 
      • Demander aux étudiants une totale transparence quant à l’utilisation des outils d’IAGs dans les rendus de travaux académiques (citations, démarche, requête) ,
      • Sensibiliser les étudiants aux notions d’éthique et d’intégrité vis-à-vis de leur parcours de formation, 
      • Sensibiliser les étudiants aux biais et limites des IAGs (hallucinations, absences de sources, respect du droit d’auteur, enjeux éthiques).
      Définir le cadre de ses évaluations

      • S’assurer de l’Alignement pédagogique de son cours en vérifiant que les méthodes, activités et évaluations sont cohérentes avec les objectifs d’apprentissage,
      • Fixer des attendus clairs et précis vis-à-vis des évaluations – s’assurer que les consignes et les critères d’évaluation sont bien compris,
      • Intégrer dans la démarche d’évaluation des rétroactions avant une évaluation sommative,
      • Concevoir les évaluations comme une véritable étape du processus d’apprentissage et pas uniquement comme un acte de notation, 
      • Utiliser de manière systématique des grilles d’évaluations

      Cela implique une évaluation des connaissances et compétences dans un environnement contrôlé et sans accès aux IAGs en ayant précisé au préalable (syllabus) ce qui est autorisé dans un contexte d’évaluation. A noter que ces modalités peuvent être parfois difficilement applicables aux grands groupes, coûteuses en ressources à mobiliser et réduire les possibilités/expériences d’évaluation.

      • Évaluation par examen écrit sur table,
      • Évaluation par examen oral,
      • Évaluation au moyen d’un ordinateur avec restriction d’accès,
      • Observation d’étudiants en situation (en individuel ou en groupe).

      Choisir ses sujets/thématiques d’évaluation en privilégiant :

      • des sujets d’évaluation moins connus, peu abordés dans la sphère du web,
      • des sujets portants sur des données récentes ou sur des sources auxquelles Chat Gpt n’a pas accès,
      • des sujets qui mobilisent des situations authentiques (faisant intervenir des expériences personnelles ou professionnelles à venir, impliquant des commanditaires réels …).

      Repenser ses modalités d’évaluation en :

      • les construisant comme un process engageant pour l’étudiant et pouvant s’améliorer dans le temps, 
      • en adoptant plutôt une démarche d’évaluation des compétences que des connaissances, 
      • privilégiant des études de cas, des mises en situation réelles, authentiques, 
      • les orientant davantage sur un processus et une démarche que sur le résultat ou produit final (poser des questions qui nécessitent une analyse, une réflexion plutôt que juste le rappel de règles ou de notions)
      • demandant aux étudiants de contextualiser leurs réponses et notamment de faire le lien avec le cours ou d’autres cours de leur formation, 
      • diversifiant ses formats et modalités d’évaluation (observation, production de livrables, questionnement ou échanges), 
      • privilégiant le contrôle continu, 
      • découpant son processus d’évaluation en une suite d’évaluations formatives avant l’évaluation sommative pour évaluer la progression et le développement d’une compétence avec :
        • Production de rendus d’étapes ou traces d’apprentissage sous la forme de journal de bord, rapport d’avancement, points d’étapes oraux (pour travaux de groupe notamment) et qui incluent une analyse réflexive,  
        • Rétroactions régulières.

      Intégrer dans ses modalités d’évaluation :

      • Des travaux collaboratifs impliquant organisation, planification d’une tâche et points d’étapes, 
      • Des autoévaluations et évaluations par les pairs avec des grilles critériées interrogeant sur pertinence, qualité de l’argumentation, cohérence de l’écriture + style, authenticité, références citées… 
      • Une démarche argumentaire et réflexive .

      Diversifier ses objets ou livrables attendus en proposant par exemple : 

      • La réalisation d’une vidéo pour une tâche à réaliser, 
      • La conception d’un poster synthétique, 
      • L’organisation d’un débat ou la conception d’un argumentaire, 
      • L’enregistrement d’un podcast d’une enquête, d’une interview, 
      • La réalisation de cartes conceptuelles, frises chronologiques, schémas annotés, 
      • La description d’un processus détaillé incluant des références au concepts clés du cours et/ou une réflexion sur la pertinence du processus, 
      • La conception de sujets et grilles d’évaluation par les étudiants pour valider les notions clés d’un cours à maîtriser, 
      • La réalisation d’un dossier documentaire avec un corpus multiple et sources précisées, 
      • Une présentation orale devant une audience réelle.

      Intégrer ou s’appuyer sur les IAGs dans sa démarche d’évaluation peut être l’occasion de construire des contenus et/ou formats d’évaluation qui vont amener les étudiants :  
      – à s’approprier et maîtriser les outils d’IAGs en repérant ce qu’ils peuvent déléguer à la machine de manière responsable
      – à développer un esprit critique vis à vis des productions générées par les IAGs.

      Il peut être ainsi proposé de :

      • Repérer des erreurs ou incohérences dans des productions générées par Chat GPT et retravailler les contenus générés avec références à l’appui,
      • Repérer les préjugés, biais, stéréotypes présents dans des productions générées par Chat GPT, 
      • Interroger des contenus générés par les IAGs sur leur pertinence par rapport à une requête donnée à l’aide d’une grille d’évaluation, 
      • Analyser et enrichir une argumentation à partir de productions générées par les IAGs, 
      • Apprendre à repérer ce qui peut être délégué à la machine ou pas (recherche de capacités et limites en lien avec une requête, un problème posé), 
      • Expliquer et illustrer la démarche évolutive de conception de prompts pour affiner, ajuster les réponses obtenues,
      • Construire un argumentaire/débat en dialoguant avec la machine.

      L’université de Sherbrooke propose dans son guide « Évaluer à l’ère des IA – Combattre la bête ou l’apprivoiser ? » une liste d’activités permettant de diversifier les traces d’apprentissage et les livrables attendus. Plusieurs types d’activités peuvent être intégrés dans une même évaluation pour une diversification optimale.

      exemples d'activités pour diversifier les tâches d'apprentissage et les livrables à l'heure de l'ia

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      Guide de réflexion conçu par le service de Soutien à la Formation de l'université de Sherbrooke (Canada).

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      Cette formation en ligne fournit des outils pour naviguer dans le paysage complexe de l’évaluation des apprentissages à l’ère de l’intelligence artificielle générative (IAG). Au cours de la formation, une démarche progressive vous permettra de saisir l’ampleur des bouleversements créés par l’IAG, d’évaluer ses possibilités/risques et d’identifier des solutions pédagogiques applicables à votre contexte de travail. 
      Durée 3h

      Formation proposée par l'AQPC (Association Québécoise de Pédagogie Collégiale)