IA en classe : réflexion éthique sur les workflows basés sur l’IA

Durée : mai 2024 – décembre 2024
Statut : terminé
Niveau de formation : éducation spécialisée et inclusive, niveau primaire, niveau secondaire I, niveau secondaire II – formation professionnelle, niveau secondaire II – formation gymnasiale, niveau tertiaire
Thème : artificial intelligence AI, digital skills & literacy
Mots-clés : compétences numériques, habitudes d’apprentissage efficaces, intelligence artificielle, résolution de problèmes, compétences en matière de responsabilité numérique

Situation initiale

Le projet aborde la question de recherche suivante : comment les écoles peuvent elles concevoir, tester et adopter de manière responsable des workflows basés sur l’IA pour les tâches quotidiennes des enseignant·e·s tout en maîtrisant les enjeux éthiques que suscitent les nouvelles interactions humain IA ? Le projet examine ce que signifie le terme « efficacité » dans les écoles, comment l’IA modifie les rôles et les processus, et quelles sont les missions et responsabilités des enseignant·e·s, des apprenant·e·s et des outils d’IA. Les préoccupations centrales incluent l’intégrité (des personnes et des processus), la responsabilité et les conditions dans lesquelles de tels workflows doivent être utilisés, documentés et soumis à réflexion via des modèles et des aides à la réflexion.

Objectifs

Voici les trois objectifs principaux du projet :

• Identifier des workflows efficaces basés sur l’IA en classe dans différents domaines de tâches des enseignant·e·s, en se concentrant sur la signification du terme « efficacité » dans un contexte scolaire (pas seulement l’efficience).
• Examiner la dimension éthique des workflows humain IA ; clarifier les rôles, responsabilités et questions d’intégrité personnelle ou procédurale qui émergent des interactions enseignant·e·s–apprenant·e·s–IA.
• Fournir du matériel prêt à l’emploi pour l’adoption, y compris des modèles de workflows, des aides à la réflexion, des cas d’usage et des recommandations pratiques pour les enseignant·e·s et les professionnel·le·s intéressé·e·s.

Méthode

• Collecter et visualiser de vrais workflows d’enseignant·e·s affectés par l’IA.
• Définir ce que signifie « efficacité » dans un contexte scolaire ; assembler, tester et rendre visibles des workflows efficaces basés sur l’IA dans les domaines de tâches des enseignant·e·s (explicitement pas seulement. « efficience »).
• Discuter éthiquement de l’intégrité et de la responsabilité dans les interactions humain‑IA.
• Transposer les résultats en pratique via des modèles de workflows, des aides à la réflexion, des cas d’usage et des recommandations concrètes pour les enseignant·e·s.

Résultats

• Cartographier de vrais workflows d’enseignant·e·s selon l’intensité de l’IA : l’équipe a visualisé les étapes allant de l’absence d’IA à l’automatisation par IA, en clarifiant où l’IA s’intègre de manière pertinente (ou non) dans les tâches en classe.
• Clarifier « efficacité » vs. « efficience » : le projet place délibérément l’accent sur l’efficacité pédagogique (ce qui améliore l’apprentissage et l’enseignement dans le contexte) plutôt que la seule rapidité.
• Faire ressortir les principaux points éthiques : les nouvelles constellations humain IA posent des questions d’intégrité (personnelle/procédurale) et de responsabilité/redevabilité entre enseignant·e·s, apprenant·e·s et outils.

Mise en œuvre de la translation

• Mettre les résultats en pratique via une liste de workflows IA.
• Ajouter une « check list éthique », des modèles de réflexion / de preuves.
• Concevoir les pilotes réussis sous forme de « kits de démarrage » et intégrer la cartographie des workflows et la réflexion éthique dans la formation des enseignant·e·s à l’échelle.
• Nombreuses réactions d’un public plus large et invitations à des ateliers et des tables rondes.

Le projet et ses résultats ont suscité beaucoup d’attention. Les écoles bénéficient d’un chemin clair et éthique vers l’adoption de l’IA : workflows vérifiés cartographiés selon l’intensité de l’IA, modèles et check‑lists pratiques, et pilotes à faible risque qui démontrent ce qui fonctionne. Le projet renforce les compétences des enseignant·e·s, clarifie les rôles et les responsabilités, protège les données et la transparence, et donne la priorité à l’efficacité pédagogique, et non à la seule efficience. Les résultats sont évolutifs grâce à des check‑lists réutilisables, permettant une utilisation cohérente, responsable et fondée sur des preuves de l’IA dans l’enseignement quotidien.

Institutions participantes