Intelligences artificielles

Description
Dans un contexte où l’IA générative (IAg) transforme les stratégies d’apprentissage et les conditions de réalisation des productions étudiantes, cette formation propose aux enseignantes et enseignants-chercheurs de repenser leurs modalités d’évaluation. Elle vise à questionner la capacité des évaluations actuelles à mesurer réellement les acquis d’apprentissage visés, tout en identifiant leurs vulnérabilités face aux usages de l’IAg.
À partir de l’analyse d’exemples concrets, les participantes et participants apprendront à repérer les écarts entre intentions pédagogiques et ce qui est effectivement évalué. Ils seront ensuite amenés à concevoir des adaptations concrètes de leurs évaluations, intégrant, encadrant ou limitant l’usage de l’IAg de manière cohérente avec les objectifs (AAV) de leur cours.

Objectif(s)
▹ Analyser la vulnérabilité des modalités d’évaluation des apprentissages face à l’usage de l’IA générative, en identifiant les écarts entre ce qui est évalué et les acquis d’apprentissage visés, à partir d’un exemple concret
▹ Concevoir une adaptation pédagogique (e.g. modalité d’évaluation) intégrant, encadrant ou limitant l’usage de l’IAg de manière cohérente avec les acquis d’apprentissage visés de son cours

Prérequis
Être conscient des capacités actuelles des IAG (types de productions possibles, niveau de qualité, limites et variabilité des résultats)