A la une Le chantier IA de l’Ecole

RentrĂ©e 2025 : l’Intelligence Artificielle est dĂ©jĂ  lĂ . Avec comme consĂ©quence une industrialisation de la triche dans l’Ecole du 21Ăšme siĂšcle ? La simplicitĂ©, l’efficacitĂ©, l’indĂ©tectabilitĂ© des IA facilitent Ă  tel point le copier-coller qu’un sentiment de toute-puissance s’est emparĂ© de bien des Ă©lĂšves et une impression d’impuissance de bien des collĂšgues. Face Ă  l’IA, ne faut-il pas choisir la raison plutĂŽt que la fascination ou la peur, la confrontation au rĂ©el plutĂŽt que les grands (
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JP 2025 – Retour d’expĂ©rience sur l’enseignement TEDS et atelier sur la transition juste et Ă©quitable

Résumé
Lors des journĂ©es de la pĂ©dagogie, Sandra L’Ambert et Perrine Le Meur ont prĂ©sentĂ© les rĂ©sultats de l’expĂ©rimentation de l’enseignement Transition Écologique pour un DĂ©veloppement Soutenable (TEDS) menĂ©e auprĂšs de 219 Ă©tudiants de Licence 2. Elles ont dĂ©taillĂ© le dispositif Ă©laborĂ© par l’Ă©quipe interdisciplinaire des rĂ©fĂ©rents TEDS de l’UBS, expliquant le contexte et le fonctionnement du volet thĂ©orique de 18 heures, en mode hybride, structurĂ© autour de six grands thĂšmes : la (
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Lycia, une nouvelle association Ă©tudiante pour la formation des Ă©lĂšves du secondaire Ă  l’IA

Lycia est une association composĂ©e d’Ă©tudiantes et d’Ă©tudiants en intelligence artificielle, de doctorant·es, d’ingĂ©nieur·es et de membres du corps enseignant supĂ©rieur. Le but de l’association est de former et sensibiliser les Ă©lĂšves du collĂšge et du lycĂ©e Ă  l’utilisation de l’IA Ă  travers des ateliers interactifs et Ă©ducatifs.


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PĂ©dagoBoost #3 : Quand l’extĂ©rieur devient une salle de cours

Le Service Universitaire de PĂ©dagogie a mis en place pour la troisiĂšme fois PĂ©dagoBoost, un atelier d’Ă©changes et de production commune. Le thĂšme : quand l’extĂ©rieur devient une salle de cours, enseigner en dehors des salles de cours, des amphis
Pendant une heure, une dizaine d’enseignants de Vannes et de Lorient ont Ă©changĂ© autour des enseignements Ă  l’extĂ©rieur des salles de cours classiques. Qu’ils enseignent en sciences ou en droit, ils se sont rassemblĂ©s pour Ă©changer autour des (
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Le prochain Nobel récompensera-t-il une IA ?

Pour nous aider a rĂ©flĂ©chir Ă  l’impact grandissant de ce que nous appelons l’intelligence artificielle sur nos activitĂ©s humaine, Anne-Marie Kermarrec, nous invite Ă  regarder l’Ă©volution des ces algorithmes au fil des derniĂšres annĂ©es, pour nous aider Ă  rĂ©flĂ©chir au fait que l’intelligence artificielle conduit Ă  repenser ce que nous considĂ©rons comme l’intelligence humaine. Serge Abiteboul et Thierry ViĂ©ville. En mars 2016, AlphaGo Ă©crasait le lĂ©gendaire champion de du monde de Go Lee (
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Comprendre ce que l’IA sait faire et ce qu’elle ne peut pas faire

Comment distinguer le bon grain de l’ivraie de l’Intelligence artificielle ? C’est la promesse que font les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor dans leur nouveau livre, AI Snake Oil. S’ils n’y arrivent pas toujours, les deux spĂ©cialistes nous aident Ă  comprendre les dĂ©faillances de l’IA dans un livre qui mobilise la science pour qu’elle nous aide Ă  Ă©clairer le chemin critique qu’il reste Ă  accomplir. Un articled’Hubert Guillaud publiĂ© dans le magazine « Dans les algorithmes », une (
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PédagoBoost #1 : le jeu dans les enseignements

Un article repris de Service Universitaire de PĂ©dagogie, de l’UniversitĂ© de Bretagne sud, une publication sous licence CC by nc sa
Le Service Universitaire de PĂ©dagogie a mis en place la 1Ăšre Ă©dition du PĂ©dagoBoost, atelier d’Ă©changes et de production commune le 26 mars 2024. Le thĂšme : le jeu dans les enseignements
Pendant une heure, une quinzaine d’enseignants de Vannes et de Lorient ont Ă©changĂ© autour de la ludopĂ©dagogie. Qu’ils enseignent en Droit, en GĂ©ologie, en MĂ©catronique ou (
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Une Ă©chelle de l’usage de l’intelligence artificielle dans les Ă©valuations des travaux pĂ©dagogiques

repris de la publicationde François Jourde sous licence CC by nc sa Présentation générale
Je propose une traduction française de l’Ă©chelle d’intĂ©gration de l’IA gĂ©nĂ©rative dans les Ă©valuations d’apprentissage (AI Assessment Scale ou AIAS) dĂ©veloppĂ©e par Leon Furze, Mike Perkins, Jasper Roe et Jason MacVaugh. Il s’agit d’une ressource Ă©ducative libre (REL) partageable et modifiable sous licence Creative Commons CC-BY-NC-SA. Ce cadre aide les enseignants Ă  dĂ©finir l’utilisation acceptable (
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[DA]vid contre Gol[IA]th : Quelle est la place de la crĂ©ativitĂ© humaine dans le paysage de l’intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative ?

Billet d’introduction : L’expression “David contre Goliath” n’a jamais semblĂ© aussi pertinente que lorsqu’il faut dĂ©crire le combat des artistes contre les GAFAM. Cette expression souvent utilisĂ©e pour dĂ©crire un combat entre deux parties prenantes de force inĂ©gale souligne une rĂ©alitĂ© : celle de la nĂ©cessitĂ© qu’ont ressenti des artistes de diffĂ©rents milieux et pays de se dĂ©fendre face Ă  des gĂ©ants de la tech de l’IA gĂ©nĂ©rative pour protĂ©ger leur oeuvres, leur passion et leur mĂ©tier, pour (
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L’intelligence artificielle vue par WikimĂ©dia

Notre Masterclass “L’intelligence artificielle vue par WikimĂ©dia” (avril 2024, HEG) par Florence Devouard a explorĂ© l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur les activitĂ©s de la communautĂ© de WikipĂ©dia et des autres projets Wikimedia. Nous partageons quelques enseignements, aujourd’hui. D’aprĂšs un mel de la fondation Ynternet.org, une publication sous licence CC by sa
L’IA n’est pas trĂšs crĂ©dible pour la rĂ©daction d’articles en raison des risques d’hallucinations, mais elle (
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Évaluations et IA GĂ©nĂ©ratives (IAGs) – Fiche « rĂ©cap »

Voici quelques suggestions pour accompagner la transformation de vos Ă©valuations, qu’elles intĂšgrent ou contournent l’usage des IAs gĂ©nĂ©ratives. Ces transformations devront ĂȘtre adaptĂ©es au contexte, aux disciplines et aux niveaux d’enseignement. Pour aller plus loin, vous retrouverez cet article dĂ©taillĂ©. Evaluations et IAGs
Cliquer sur ce lien pour télécharger la fiche au format pdf


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Élaborer son rĂ©fĂ©rentiel de compĂ©tences

Le rĂ©fĂ©rentiel de compĂ©tences est un document qui permet de formuler l’ensemble des compĂ©tences attendues d’un Ă©tudiant Ă  l’issue de son cursus universitaire. Il se construit Ă  partir du profil de sortie de l’Ă©tudiant Ă  l’obtention de son diplĂŽme (licence ou master). L’Ă©laboration du rĂ©fĂ©rentiel de compĂ©tences est la 1Ăšre Ă©tape de la mise en Ɠuvre de l’approche par compĂ©tences dans les parcours de formation et implique activement l’ensemble de l’Ă©quipe pĂ©dagogique.
Ce référentiel est un (
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