L’Intelligence Artificielle en Classe : Vers une Intégration Efficace
L’intelligence artificielle (IA) s’impose progressivement comme un outil dans les salles de classe. Historiquement, l’intégration des technologies dans l’éducation a été un processus lent (Holmes, Bialik et Fadel 2019). Cependant, certains enseignants ne disposent pas de la formation nécessaire pour utiliser efficacement l’IA, ce qui peut freiner leur capacité à concevoir des cours reposant sur cette technologie (Amado-Salvatierra et al. 2024). De plus, un manque de compréhension sur l’application pédagogique de l’IA pourrait dissuader son intégration (Afzaal et al. 2024). Cet article vise à partager des exemples de requêtes pour l’IA afin de générer des études de cas, un outil d’apprentissage pour aider les étudiants à assimiler les sujets et résultats d’apprentissage.
Les études de cas offrent aux étudiants l’opportunité d’apprendre ou de renforcer leurs acquis. Lors de l’utilisation de l’IA pour créer des études de cas, il est crucial d’utiliser les bonnes requêtes pour obtenir des résultats pertinents. Par exemple, une seule demande demandant à l’IA de fournir cinq cas sur des sujets différents risque de manquer de détails. En revanche, inciter l’IA à créer une étude de cas sur un sujet unique peut donner des résultats plus adaptés. L’utilisation de détails précis dans la requête initiale est essentielle pour améliorer la qualité de la sortie. Un exemple de requête pourrait être : "Assumez le rôle d’un professeur enseignant un cours d’introduction à la comptabilité. Générez une étude de cas pour que les étudiants apprennent le format de base d’un bilan. Assurez-vous que l’étude de cas soit pertinente dans le monde réel." Le rôle, le cours et le sujet peuvent être adaptés à chaque classe. L’étude de cas résultante doit être examinée pour garantir son adéquation avec les sujets et résultats d’apprentissage spécifiques.
Les études de cas doivent être présentées dans un format qui permet une évaluation mesurable de l’apprentissage des étudiants. Préciser ce détail dans une requête d’IA lors de la génération d’une étude de cas assure que les résultats soient quantifiables. Un exemple de requête complémentaire pourrait être : "L’étude de cas doit inclure une partie assignation permettant d’évaluer la performance des étudiants." Une évaluation attentive des résultats de cette requête est recommandée pour confirmer l’alignement avec le sujet.
Une fois l’étude de cas développée, l’IA peut également fournir une grille de notation pour évaluer celle-ci. Une requête pour générer une grille de notation pourrait ainsi être : "Fournissez une grille de notation qui corresponde à cette étude de cas." Il est conseillé de vérifier l’utilisation de la grille de notation pour mesurer les sujets et résultats pertinents.
À différents moments de ce processus, l’IA peut être utilisée pour modifier les résultats. Par exemple, pour adapter une étude de cas, on pourrait utiliser : "Mettez à jour l’étude de cas générée ci-dessus pour inclure 5 actifs, 3 passifs et 2 comptes de capitaux propres." À chaque révision, une réévaluation des résultats précédemment générés (comme la grille) pourrait être nécessaire.
Un autre résultat possible de l’étude de cas est une feuille de réponses pour les enseignants, qu’ils peuvent partager avec les étudiants pour leur permettre une auto-évaluation. Une requête pour cela pourrait être : "Fournissez la feuille de réponses pour cette étude de cas. Assurez-vous d’inclure les détails des calculs et des définitions des termes clés."
Pour enrichir l’utilisation de l’IA en classe, les enseignants pourraient envisager de créer deux études de cas sur le même sujet : l’une à réaliser sans l’IA et l’autre avec. Cette méthode pourrait permettre aux étudiants d’apprendre à utiliser l’IA de manière appropriée. Une liste de requêtes d’IA appropriées aiderait les étudiants à concevoir des requêtes correctes, ce qui est d’autant plus pertinent puisque les recherches montrent qu’ils éprouvent un sentiment de préparation diminué face à une exposition insuffisante à l’application de l’IA (Hsiao et Han 2023).
Un exemple de requête pour produire une étude de cas avec et sans l’utilisation de l’IA pourrait être : "Assumez le rôle d’un professeur de comptabilité enseignant un cours d’introduction à la comptabilité. Générez une étude de cas pour que les étudiants apprennent le format de base d’un bilan sans utiliser l’IA. De plus, générez une seconde étude de cas avec le même format pour les étudiants afin d’apprendre le même sujet avec l’utilisation de l’IA. Assurez-vous de la pertinence réelle de l’étude de cas, qui doit inclure une partie assignation permettant de mesurer la performance des étudiants."
En utilisant cette méthode, les enseignants peuvent évaluer les changements de performance des étudiants, permettant ainsi une mise en lumière du rôle de l’IA dans la compréhension des sujets abordés. Fournir des fiches de réponses aux étudiants facilitera la comparaison de leurs performances et l’analyse critique des résultats fournis par l’IA.
Une mesure précieuse à évaluer serait le temps que l’étudiant a consacré à chaque étude de cas. Une ligne à cet effet dans l’étude de cas pourrait être ajoutée par l’IA via une requête telle que : "Fournissez un élément à la fin de l’étude permettant aux étudiants de rapporter le temps qu’ils ont consacré à chacune des études de cas."
En plus des cas non utilisant l’IA et de ceux en utilisant l’IA, les étudiants peuvent également réaliser des évaluations conceptuelles. Ces évaluations peuvent être qualitatives, permettant aux étudiants d’évaluer de manière critique comment l’IA contribue à l’efficacité et à l’exactitude des sujets abordés. Un autre axe pourrait être les évaluations qualitatives sur l’utilisation future de l’IA dans leur carrière professionnelle en lien avec le sujet de l’étude de cas. Par exemple, une question pourrait interroger comment un professionnel pourrait bénéficier de l’IA pour mieux performer dans sa future carrière. À mesure que ces études de cas sont élaborées tout au long du semestre, les étudiants peuvent mieux appréhender l’application potentielle de l’IA dans leur expérience académique.
En conclusion, les enseignants peuvent utiliser l’IA pour concevoir des outils tels que des études de cas axées sur des sujets spécifiques, exposant les étudiants à des scénarios concrets tout en renforçant leur apprentissage. Il est crucial, que ce soit du côté des enseignants ou des étudiants, de reconnaître que les résultats produits par l’IA ne sont pas toujours fiables. Une évaluation rigoureuse de l’exactitude des sorties générées par l’IA et des ajustements si nécessaire sont indispensables. L’expérimentation avec différentes requêtes permettra aux enseignants de se familiariser avec l’utilisation de l’IA. Reconnaître le rôle de l’IA dans l’éducation ne remplace pas le corps professoral, mais contribue à offrir d’excellentes opportunités d’apprentissage aux étudiants tout en démontrant comment l’IA peut être utilisée de manière efficace.
Points à retenir
- Importance d’une formation adéquate : Les enseignants doivent développer leurs compétences pour intégrer l’IA en classe.
- Exemples de requêtes : Utiliser des requêtes précises peut améliorer la qualité des études de cas générées.
- Révisions et ajustements : Il est essentiel d’évaluer et de réviser les productions de l’IA pour garantir leur pertinence.
- Méthode des doubles études de cas : Cela permet d’observer les effets de l’IA sur l’apprentissage des étudiants.
- Évaluations conceptuelles : Encourager une réflexion critique sur l’impact futur de l’IA dans les carrières des étudiants.
À travers ces réflexions, on peut envisager un avenir où l’IA sera un complément à l’enseignement traditionnel, permettant ainsi aux étudiants de se préparer aux défis du monde moderne. La question qui se pose est : comment les enseignants et les étudiants peuvent-ils collaborer pour tirer le meilleur parti des opportunités offertes par l’IA ?