L’IA au service des stagiaires et formateurs pour évaluer et améliorer les préparations de cours

AI at the service of trainees and trainers to assess and improve course preparation

¹ UNamur, 61 Rue de Bruxelles, 5000 Namur en Belgique
² UCLouvain, Rue du Compas 1348 Louvain-la-Neuve en Belgique

^* Corresponding author: miguel.dhyne@unamur.be

Résumé

Cet article explore l'intégration de l'intelligence artificielle dans la formation des futurs enseignants en sciences. L'objectif principal est de faciliter la conception de séquences pédagogiques basées sur le modèle CDR (contextualisation, décontextualisation, recontextualisation), tout en respectant les directives pédagogiques du référentiel francophone belge. Un autre but est d'assister les formateurs dans la validation et l'évaluation des plans de cours élaborés par les étudiants, futurs enseignants. Pour y parvenir, trois chatbots utilisant la technologie GPT ont été développés, validés et mis à l'essai pour analyser environ trente séquences créées par des étudiants. Les résultats indiquent que l'IA parvient efficacement à identifier les activités cognitives selon la taxonomie de Bloom ainsi que les différentes phases du modèle CDR, tout en proposant des activités pertinentes conformes aux exigences pédagogiques. En somme, l'utilisation de l'IA génère un gain de temps substantiel pour les étudiants et les formateurs.

Abstract

This paper explores the integration of artificial intelligence in the training of future science teachers. The primary goal is to facilitate the design of instructional sequences based on the CDR model (contextualization, decontextualization, recontextualization), while adhering to the pedagogical guidelines of the Belgian Francophone framework. Another aim is to assist teacher educators in validating and evaluating lesson plans developed by student teachers. To achieve this, three chatbots using GPT technology were developed, validated, and tested to analyze approximately thirty sequences created by students. The results indicate that AI effectively identifies cognitive activities according to Bloom’s taxonomy, as well as the different phases of the CDR model, while suggesting relevant activities that align with pedagogical requirements. In conclusion, the use of AI generates a substantial time-saving benefit for both students and teacher educators.