25‣ Adapter sa pédagogie

À l'occasion de cette 25e chronique-bilan, je constate que l'intelligence artificielle a déclenché une transformation pédagogique fondamentale qui s'est rapidement élargie vers une réflexion plus globale sur l'enseignement. Une approche systématique fondée sur les données probantes peut transformer significativement les pratiques tout en développant une « méta-vigilance » critique face aux technologies.

L’arrivée de l’intelligence artificielle comme déclencheur

► L'IA peut représenter une menace à certains égards, c’est vrai. Toutefois, je trouve que les discussions entre enseignants et enseignantes au sujet de l'IA tournent trop souvent autour du plagiat et de la fraude.

Oui, au cégep comme ailleurs en société, il y a des individus mal intentionnés qui cherchent à tricher. Il y en aura toujours. Mais je suis convaincu que la très grande majorité de nos élèves sont là pour apprendre, et non pour voler leur diplôme.

Or, l'IA ne peut pas aider que les tricheurs et tricheuses; elle peut aussi aider les élèves à apprendre et à développer leur autonomie et leurs compétences. On associe souvent l'IA à un risque de paresse intellectuelle. C'est sans doute un risque réel. Mais, utilisée correctement, ne pourrait-elle pas nous aider à devenir plus compétents et compétentes?

À mon avis, notre travail sera d'apprendre à nos élèves à utiliser l'IA adéquatement. Nous devons sensibiliser nos élèves aux risques associés à l'IA, mais cela ne se limite pas à une simple mise en garde; il faut les aider à développer leur jugement critique. Cependant, pour y arriver, il faut d'abord que nous-mêmes, comme enseignants et enseignantes, sachions utiliser l'IA pour développer notre propre autonomie et nos propres compétences.

Or, comme nous l’expliquent très bien Sloman et Fernbach dans The knowledge illusion, le savoir n’est pas qu’individuel, il est surtout collectif et c’est dans cette optique que je partage mes expérimentations sur Codex Numeris. J’ai l’impression que je n’ai rien inventé, j’ai plutôt rassemblé des connaissances au fil de mes lectures, de mes formations et de mes discussions avec des collègues.

Comment équilibrer l'utilisation de l'IA comme outil pédagogique tout en préservant l'autonomie et la créativité des élèves ? Comment s'assurer que cette approche bénéficie à tous, indépendamment de leur situation socio-économique ou de leurs capacités ?

Expérimenter, se tromper et recommencer

Face aux défis d'un avenir incertain, ma petite hypothèse est qu'en intégrant des approches innovantes et en réfléchissant à une utilisation judicieuse de l'IA dans nos pratiques pédagogiques, nous pouvons participer à faire de nos étudiants des apprenants autonomes, capables de s'épanouir dans un monde en perpétuel changement. C'est dans cette optique que je développe un «projet pilote» depuis l'hiver 2024.

Cette expérimentation s’articule autour de sept pivots :

1. Enseigner de façon explicite et mettre en oeuvre des pratiques qui favorisent l’engagement
2. Mettre en place un processus d'évaluation continue basé sur la taxonomie SOLO
3. Appliquer un système de monitorage de l'apprentissage qui permet de suivre les élèves et de repérer des patterns et des blocages
4. Adapter le modèle de la Réponse à l'intervention (RàI) pour guider l'accompagnement de l'enseignant
5. Mettre en oeuvre d'une pratique alternative de notation (PAN)
6. Déployer des outils technologiques d’automatisation de certaines tâches
7. Utiliser l'intelligence artificielle comme assistant pédagogique

Ces sept pivots, documentés au fil des chroniques de Codex Numeris, ont produit des résultats encourageants. Le monitorage révèle une amélioration significative de l'engagement des élèves. La pratique alternative de notation démontre son efficacité dans le développement de l'autonomie. Plus important encore, les données recueillies montrent une progression constante dans la maîtrise des compétences.

Ces résultats confirment qu'une transformation pédagogique significative est possible quand elle s'appuie sur des données probantes et une réflexion systématique. Pour l'hiver 2025, la troisième phase du projet pilote visera à consolider le système de monitorage en intégrant l'analyse des patterns d'apprentissage, à raffiner l'adaptation du modèle RàI pour mieux cibler les interventions et à développer l'utilisation stratégique de l'IA comme outil d'apprentissage.

Penser avec l’IA : développer une «méta-vigilance»

Comme nous l'avons vu dans les chroniques précédentes, l'intelligence artificielle peut enrichir nos pratiques pédagogiques, mais elle exige aussi une attention constante à ses limites.

L'IA présente plusieurs défis qui nécessitent une approche critique et vigilante. L'une des principales préoccupations réside dans son manque de transparence concernant ses incertitudes. Elle peut produire des affirmations erronées ou des fabrications sans en avertir l'utilisateur ou l'utilisatrice. Cette tendance est exacerbée par sa dépendance à des sources d'information qui ne sont pas vérifiables ou identifiables, ou qui ne sont pas non plus toujours fiables, ainsi que par sa compréhension limitée du contexte qui peut varier d'une interaction à l'autre. De plus, l'IA peut manifester une forme de complaisance en cherchant à plaire ou à satisfaire les attentes de l'utilisateur ou de l'utilisatrice plutôt que d'offrir une perspective critique. Ses réponses peuvent être significativement influencées par le contexte informationnel qu'on lui soumet (ou pas). C'est à la fois une force et une faiblesse.

Face à ces enjeux, il est essentiel de développer une approche rigoureuse dans notre interaction avec l'IA. Cette approche repose sur quelques éléments fondamentaux : le développement d'une pensée «méta-vigilante» et critique, l'exercice constant du doute méthodique et la confiance en notre propre jugement qui, contrairement à l’IA, est ancré dans une expérience sensible du monde réel.

Ceci soulève un paradoxe intéressant. Bien que l'IA soit conçue pour faciliter et accélérer notre travail, les exigences de vigilance et de vérification constantes qu'elle impose peuvent parfois créer une nouvelle forme de charge cognitive, potentiellement plus éprouvante que le travail intellectuel traditionnel.

En effet, la compréhension du contenu généré, l'évaluation de sa pertinence et de sa fiabilité, la détection d'éventuelles erreurs ou biais et la mise en relation avec nos propres connaissances et objectifs constituent une «méta-attention» ou une «méta-vigilance» qui peut paradoxalement augmenter la charge cognitive plutôt que la réduire.

Je crois que l'enjeu n'est pas tant d'éviter l'IA que d'apprendre à l'utiliser judicieusement, en maintenant notre jugement professionnel comme guide principal. L'utiliser et l'endiguer à la fois. Développer chez les élèves non seulement des compétences disciplinaires, mais aussi cette capacité critique essentielle pour naviguer dans un monde de plus en plus médié par l'intelligence artificielle.

Au moment de lancer ce blog le 1er octobre, j’avais en tête de produire six articles d’ici la fin du trimestre. Au terme de ces 25 chroniques, une certitude émerge : la transformation pédagogique que nous vivons est très intense. Et elle exige plus que jamais une approche réflexive et documentée. C'est dans cet esprit que Codex Numeris continuera en 2025 d'explorer l'intersection entre innovation pédagogique, données probantes et réflexion critique, toujours avec l'objectif de contribuer au développement d'une éducation plus efficace et plus équitable. Je vous invite à vous joindre à l’aventure et à partager vos expériences. Nous penserons ensemble ! _ ◀︎

Codex Numeris. Explorer, réfléchir, transformer.