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Générateur de Charte IA · Enseignement supérieur

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Générateur de Charte IA · Enseignement supérieur

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Jeff Van de Poël et Christophe Batier

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PRAX-IA — Positionnement et Réflexion sur les Activités d’Évaluation en Contexte d’IA 

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PRAX-IA — Positionnement et Réflexion sur les Activités d’Évaluation en Contexte d’IA 

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Jean-François Van de Poël

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PRAX-IA — Positionnement et Réflexion sur les Activités d’Évaluation en Contexte d’IA

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Maria Mercanti-Guérin Maître de Conférences Hors Classe HDR, IAE Paris-Sorbonne

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New research shows that offloading learning tasks to AI can improve - rather than erode - human thinking and learning

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New research shows that offloading learning tasks to AI can improve - rather than erode - human thinking and learning

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IA générative et régulation des apprentissages : les points de vue de la pratique et de la recherche (Vidéo)

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IA générative et régulation des apprentissages : les points de vue de la pratique et de la recherche (Vidéo)

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Lien vers la présentation PDF

Intervenantes UNIGE :
Djamileh Geneviève AMINIAN, Doctorante, TECFA
Eva CANTONI, Professeure ordinaire, GSEM
Gaëlle MOLINARI, Professeure associée, TECFA

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Mediaserver - IA générative et régulation des apprentissages : les points de vue de la pratique et de la recherche

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Mediaserver - IA générative et régulation des apprentissages : les points de vue de la pratique et de la recherche

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Stratégies inspirées des formations du Carrefour UQAM et des pratiques en évaluation à distance de l’Université du Michigan — Flint

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Stratégies inspirées des formations du Carrefour UQAM et des pratiques en évaluation à distance de l’Université du Michigan — Flint

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6 stratégies pédagogiques pour s’adapter aux défis de l’IA - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Évaluer à l'ère des IA. Combattre la bête ou l'apprivoiser ?

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Évaluer à l'ère des IA. Combattre la bête ou l'apprivoiser ?

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Outils basés sur l’IA pour la conception et le développement de formation en milieu professionnel

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Outils basés sur l'intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnel

Les personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation découvriront ici des ressources variées : de l'assistance textuelle avancée pour la création de contenu à des outils visuels révolutionnaires pour l'engagement des personnes apprenantes. Ces outils, basés sur des avancées récentes en IA, sont choisis pour leur capacité à transformer et à enrichir les processus pédagogiques. L'objectif est de fournir des ressources constamment mises à jour, reflétant l'avant-garde de la technologie éducative.

Ces outils utilisent l'IA pour améliorer les capacités de rédaction, de modification et d'analyse de textes. Ils peuvent inclure des fonctionnalités comme la génération automatique de contenu, la correction grammaticale et orthographique avancée, la rédaction assistée par IA, l'analyse sémantique, et la traduction automatique.

Ces outils appliquent l'IA pour analyser, éditer et générer des images. Ils peuvent reconnaître des éléments dans des images, effectuer des retouches automatiques, créer des visualisations à partir de descriptions textuelles, et même générer de nouvelles images basées sur des instructions spécifiques.

Ces outils utilisent l'IA pour analyser, éditer, et synthétiser des enregistrements audio. Ils peuvent inclure la reconnaissance vocale, la transformation de texte en parole (TTS), l'amélioration de la qualité sonore, et la création de musique ou de sons.

Ces outils intègrent l'IA pour analyser, éditer, améliorer ou générer du contenu vidéo. Ils peuvent automatiquement éditer des vidéos, générer des effets spéciaux, reconnaître et suivre des objets ou des personnes dans des vidéos, et même créer des vidéos à partir de descriptions. Ils sont utilisés dans le montage vidéo professionnel, la sécurité, et les médias.

Ces outils aident à créer et à améliorer des présentations grâce à l'IA. Ils peuvent proposer des designs de diapositives automatiques, suggérer des améliorations de contenu, et même générer des présentations à partir de résumés de texte.

Cette page explore des potentiels d'utilisation éthique et critique de l'intelligence artificielle en formation et en développement professionnel en milieu de travail.

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Outils basés sur l'intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnel

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NotebookLM - IA générative: outils - UNIGE

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NotebookLM - IA générative: outils - UNIGE

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NotebookLM - IA générative: outils - UNIGE

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Logiciel de prise de note, recherche et analyse basé sur Gemini. Il se distingue pour limiter ses réponses aux fichiers fournis | Développé par Google (USA)

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Beyond Audio Summaries: How to Use NotebookLM to *Actually* Design Better Learning

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Beyond Audio Summaries: How to Use NotebookLM to *Actually* Design Better Learning

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Beyond Audio Summaries: How to Use NotebookLM to *Actually* Design Better Learning

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Five methods to maximise the value of NotebookLM’s features

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Une liste d'articles/outils constamment mise à jour sur les derniers développements, le contexte de l'IA dans l'éducation universitaire, sur l'IA utilisée en soutien à l'enseignement et à l'apprentissage, sur l’utilisation de l'IA pour développer et noter des devoirs, des projets et des examens, sur l'IA et les politiques universitaires, les défis, la conformité aux règles, l'éthique, les biais.

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Use your cursor to highlight text on any AI resource page to have it spoken out loud. Make sure your speakers are on!

Stay informed about the latest developments

Learn practical applications for your teaching

Consider ethical implications

AI is used to:

personalize the learning experience for students by adapting the material and pace to individual needs and progress

measure, collect, analyze and provide feedback on students' progress

inform the design of courses and curricula, and to provide academic and personal advising

provide intelligent academic tutoring

enhance the learning experience of students with disabilities

Academic policy and ethical issues

several policy, ethical, moral and privacy concerns, including issues related to data security, consent to use personal data, and access to data

the risk of misdiagnosis of student learning and faulty student advising

the risk of latent bias and stereotyping in AI algorithms

Keep checking back for updates and news of this fast moving field.
Click one of the buttons below to jump to that section

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Powered by AI: Use your cursor to highlight text on any AI resource page to have it spoken out loud. Make sure your speakers are on!

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 IA et vie privée : comment s’opposer à la réutilisation de ses données personnelles pour l’entraînement d’agents conversationnels ?

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 IA et vie privée : comment s’opposer à la réutilisation de ses données personnelles pour l’entraînement d’agents conversationnels ?

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Un guide rapide du CNIL est proposé pour les IAg suivantes: Google Gemini, Meta AI, ChatGPT, Copilot, Grok, DeepSeek, Mistral, Claude, LinkedIn.

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16 octobre 2025

De plus en plus d'entreprises utilisent les données personnelles de leurs utilisateurs pour entraîner des modèles d'IA. Sans se prononcer sur la conformité au RGPD des procédés proposés, la CNIL vous explique comment vous y opposer pour les principales plateformes.

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IA et vie privée : comment s'opposer à la réutilisation de ses données personnelles pour l'entraînement d'agents conversationnels ?

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16 octobre 2025 De plus en plus d'entreprises utilisent les données personnelles de leurs utilisateurs pour entraîner des modèles d'IA. Sans se prononcer sur la conformité au RGPD des procédés proposés, la CNIL vous explique comment vous y opposer pour les principales plateformes.

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Une IAg conforme au RGPD et à la Loi suisse sur la protection des données (LPD)

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Une IAg conforme au RGPD et à la Loi suisse sur la protection des données (LPD)

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Meet Euria, the sovereign AI that protects your privacy and uses its energy to heat homes.

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Lumo: Privacy-first AI assistant where chats stay confidential

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Meet Lumo, the zero-access encrypted AI assistant by Proton that does not track or record your conversations. Ask me anything — it’s confidential

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Guide IA pour des tâches pédagogiques en enseignement supérieur (Uni Montréal)

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Guide IA pour des tâches pédagogiques en enseignement supérieur (Uni Montréal)

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Journée IA & Enseignement 19.03.2026 - (HES.so, UNIFR, UNIGE, UNIL, UNINE). 

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Journée IA & Enseignement 19.03.2026 - (HES.so, UNIFR, UNIGE, UNIL, UNINE). 

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Consultez les ressources

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Critical AI Literacy for Learning en FR, EN, DE 

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Critical AI Literacy for Learning en FR, EN, DE 

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par Gaëlle Molinari, professeure et Djamileh Aminian, Doctorante, UNIGE.

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Comment les systèmes IAg vont-ils transformer les compétences ? Replay

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Comment les systèmes IAg vont-ils transformer les compétences ? Replay

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Comment les systèmes d’intelligence artificielle générative vont-ils transformer les compétences ?

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MOOC - Intelligence artificielle pour et par les enseignant-es

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MOOC - Intelligence artificielle pour et par les enseignant-es

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Intelligence artificielle pour et par les enseignants

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Explorer et soutenir l'utilisation éclairée de l'IA dans l'éducation.

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Synthèse "IAg face aux attaques informatiques"

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Synthèse "IAg face aux attaques informatiques"

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Artificial Intelligence has become the synonym for Machine Learning. As a result concepts have moved from mostly algorithmic (e.g, BFS search into a state graph) to geometric and probabilistic (e.g, minimizing a projection over a linear decision boundary or maximizing the posterior likelihood of training data).
It is therefore important to build demos and interactive tools to exhibit and illustrate the main concepts that may be hidden under equations. This is precisely the aim of this website, to propose (interactive) tools and documents concerning the main steps or algorithms that an AI expert how to understand.
One key interest in exhibit such underlying properties is to illustrate the limitations of these algorithms and therefore to understand when and where they are relevant.

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Artificial Intelligence has become the synonym for Machine Learning. As a result concepts have moved from mostly algorithmic (e.g, BFS search into a state graph) to geometric and probabilistic (e.g, minimizing a projection over a linear decision boundary or maximizing the posterior likelihood of training data). It is therefore important to build demos and interactive tools to exhibit and illustrate the main concepts that may be hidden under equations. This is precisely the aim of this website, to propose (interactive) tools and documents concerning the main steps or algorithms that an AI expert how to understand. One key interest in exhibit such underlying properties is to illustrate the limitations of these algorithms and therefore to understand when and where they are relevant.

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Claude Sonnet 4.5 for eLearning development (December, 2025) By Dr Philippa Hardman

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Claude Sonnet 4.5 for eLearning development (December, 2025) By Dr Philippa Hardman

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À qui s’adressent les navigateurs IA et pourquoi leur utilisation est-elle risquée?

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À qui s’adressent les navigateurs IA et pourquoi leur utilisation est-elle risquée?

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À qui s’adressent les navigateurs IA et pourquoi leur utilisation est-elle risquée?

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Beaucoup d’action ces derniers temps autour des navigateurs IA. Mais avant de sauter dans le bateau, à qui s’adressent-ils et quels sont les risques?

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Atlas d’OpenAI : un navigateur IA qui inquiète sur la sécurité et la vie privée

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Atlas d’OpenAI : un navigateur IA qui inquiète sur la sécurité et la vie privée

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Atlas d’OpenAI : un navigateur IA qui inquiète sur la sécurité et la vie privée

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Les fonctions d’automatisation et de mémoire d’Atlas soulèvent des inquiétudes sur le stockage des données et les attaques par injection de commandes.

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AI browser risks demonstrated by PoC sidebar spoofing attack

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AI browser risks demonstrated by PoC sidebar spoofing attack

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AI browser risks demonstrated by PoC sidebar spoofing attack

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A browser extension could imitate an AI sidebar and provide malicious instructions.

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L’éducation à l’épreuve de l’intelligence artificielle

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L’éducation à l’épreuve de l’intelligence artificielle

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Cet ouvrage rassemble 9 exemples concrets et inclusifs pour comprendre et accompagner l’intégration raisonnée de l’IA dans l’univers éducatif.

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Triangle Azur - AI and teaching in higher education institutions

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Triangle Azur - AI and teaching in higher education institutions

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Nouveautés sur InfoTrack : vérifier et référencer les IA génératives 

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Nouveautés sur InfoTrack : vérifier et référencer les IA génératives 

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CIEL UNIGE - Pour la rentrée académique 2025, InfoTrack, la plateforme d’(auto-)formation aux compétences informationnelles proposée par la Bibliothèque de l’UNIGE, s’est enrichie de deux nouveaux modules de formation :

1. Vérifier les productions des IA génératives en utilisant la “lecture latérale”

2. Référencer le recours aux IA génératives

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Nouveautés sur InfoTrack : vérifier et référencer les IA génératives – CIEL

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Pour la rentrée académique 2025, InfoTrack, la plateforme d’(auto-)formation aux compétences informationnelles proposée par la Bibliothèque de l’UNIGE, s’est enrichie de deux nouveaux modules de formation :

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The disappearance of the unclear questionlearning? AI speeds up research, but without friction, do students lose the deep thinking that turns bad questions into meaningful learning?

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The disappearance of the unclear questionlearning? AI speeds up research, but without friction, do students lose the deep thinking that turns bad questions into meaningful learning?

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By Victoria Livingstone, PhD (The Johns Hopkins University) & Jeppe Klitgaard Stricker (Aalborg Universitet)

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The disappearance of the unclear question

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AI speeds up research, but without friction, do students lose the deep thinking that turns bad questions into meaningful learning?

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Mercredi 05.11.25 de 12h30 à 13h30, un webinaire organisé dans le cadre de digital innovators de l'UNIGE "Le Droit face à l’IA: une introduction à partir du Règlement de l’UE de l’IA",

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Mercredi 05.11.25 de 12h30 à 13h30, un webinaire organisé dans le cadre de digital innovators de l'UNIGE "Le Droit face à l’IA: une introduction à partir du Règlement de l’UE de l’IA",

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Intervenant : Prof. Michel Léonard

Télécharger la présentation

Revoir le séminaire

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Le Droit face à l’IA: une introduction à partir du Règlement de l’Union Européenne de l’Intelligence Artificielle EU Artificial Intelligence Act - Centre Universitaire d’Informatique (CUI) - UNIGE

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Our community empowers young leaders with the tools, opportunities, and a global stage to drive ethical and responsible AI innovation.

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Murillo Salvador, Hub Leader, Geneva Hub; Adam Skali, Madrid Hub Leader

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Join the Young AI Leaders Community to empower youth, drive ethical AI innovation, and lead impactful change for a sustainable future.

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From ADDIE to ADGIE? Researchers offer a new model of Instructional Design for the age of AI

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From ADDIE to ADGIE? Researchers offer a new model of Instructional Design for the age of AI

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Dr Phil's Newsletter, Powered by DOMS™️ AI

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Researchers offer a new model of Instructional Design for the age of AI

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Les billets de blog sur l'IA - Ciel UNIGE

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Les billets de blog sur l'IA - Ciel UNIGE

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Résultats de recherche pour « ia » – CIEL

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Aujourd’hui, nous nous retrouvons pour parler à nouveau d’IA, et explorer son intégration dans certains de nos outils techno-pédagogiques. Dans les lignes qui suivent, nous examinerons comment l’IA a été intégrée à Padlet.

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Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests

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Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests

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Schlegel, K., Sommer, N.R. & Mortillaro, M. Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests. Commun Psychol 3, 80 (2025). https://doi.org/10.1038/s44271-025-00258-x

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Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests - Communications Psychology

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Six Large Language Models outperformed humans on five ability emotional intelligence tests. ChatGPT-4 also successfully generated new test items for each test, with the AI-created versions showing psychometric properties similar to the originals.

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Utop’IA: une BD pour comprendre l’impact de l’IA

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Utop’IA: une BD pour comprendre l’impact de l’IA

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HES.SO: Quelle application d’IA pour quels usages généraux et pédagogiques ? 

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HES.SO: Quelle application d’IA pour quels usages généraux et pédagogiques ? 

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Auteur : Richard-Emmanuel Eastes pour le GPIA

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Assistant pour générer : des plans de cours, des capsules d'apprentissages, des activités d'évaluations, etc.

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Assistant d'enseignment IA pro | Contact North | Contact Nord

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Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique

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Soutenu financièrement par les Fonds de recherche du Québec, l'OBVIA aide les communautés, les organisations et les particuliers à maximiser les retombées positives de l'IA et du numérique et à minimiser les effets négatifs des technologies.

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The Six AI Use Case Families of Instructional Design

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The Six AI Use Case Families of Instructional Design

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Dr Phil's Newsletter, Powered by DOMS™️ AI

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The Six AI Use Case Families of Instructional Design

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Comment diminuer l’impact environnemental personnel et celui de nos établissements? Voici quelques recommandations pratiques pour mieux comprendre et appliquer ces principes dans un contexte académique.

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Comment diminuer l’impact environnemental personnel et celui de nos établissements? Voici quelques recommandations pratiques pour mieux comprendre et appliquer ces principes dans un contexte académique.

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Réduire notre empreinte écosociale des systèmes d’IA - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Responsible AI in Higher Ed: Balancing Innovation and Sustainability. (VIDEO)

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Responsible AI in Higher Ed: Balancing Innovation and Sustainability. (VIDEO)

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Presentation slides

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Video Conferencing, Web Conferencing, Webinars, Screen Sharing

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Zoom is the leader in modern enterprise video communications, with an easy, reliable cloud platform for video and audio conferencing, chat, and webinars across mobile, desktop, and room systems. Zoom Rooms is the original software-based conference room solution used around the world in board, conference, huddle, and training rooms, as well as executive offices and classrooms. Founded in 2011, Zoom helps businesses and organizations bring their teams together in a frictionless environment to get more done.

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L’apprentissage antagoniste explore les vulnérabilités des modèles d’IA et les moyens de s’en défendre. Quelques explications à l’heure du Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle.

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L’apprentissage antagoniste explore les vulnérabilités des modèles d’IA et les moyens de s’en défendre. Quelques explications à l’heure du Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle.

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Qu’est-ce que l’apprentissage antagoniste ? - Innovation Pédagogique et transition

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L’apprentissage antagoniste explore les vulnérabilités des modèles d’intelligence artificielle et les moyens de s’en défendre. Quelques (…)

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The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported

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The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported

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Site de ressources en pédagogie universitaire: IA et enseignement à l’UQAM

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Site de ressources en pédagogie universitaire: IA et enseignement à l’UQAM

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IA et enseignement | Enseigner à l’UQAM | UQAM

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Comparing human-made and AI-generated teaching videos: An experimental study on learning effects

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Comparing human-made and AI-generated teaching videos: An experimental study on learning effects

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The learning platform for artificial intelligence

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Doga Parlatan, Öykü Parlatan, Ilay Dogan, Selina Dogan and Gunwa El-Nomeiri

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AI Campus – The learning platform for artificial intelligence

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Learn to understand and apply AI – with free online courses, videos, podcasts and tools on the AI Campus!

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Replay Webinar: Lifelong Learning in the Age of AI 

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Replay Webinar: Lifelong Learning in the Age of AI 

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Reconfiguring Lifelong Learning in the Age of AI: Insights from policy and research

Ms Rebecca Eynon, Professor of Education, the Internet and Society, University of Oxford, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland

Workplace Learning in the Age of AI: Challenges and Opportunities

Mr Martin Dougiamas, Moodle Founder and Head of Research, Moodle, Australia

Bridging the Digital Divide for Older Adults: Lessons from Chile and Beyond

Ms Virginia Rodés Paragarino, Research Professor on Lifelong Learning, Institute for the Future of Education – Europe, Tecnologico de Monterrey, Mexico

Capacity building: Strengthening AI and Digital Competencies of Adult Educators (new training)

Ms Annapurna Ayyappan, Assistant Programme Specialist, UNESCO Institute for Lifelong Learning

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International Education Day Webinar ‘Lifelong learning in the age of AI’

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L'apprentissage à l'heure de l'intelligence artificielle - CFCD UNIGE

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L'apprentissage à l'heure de l'intelligence artificielle - CFCD UNIGE

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L’apprentissage à l’heure de l’intelligence artificielle - Centre pour la formation continue et à distance - UNIGE

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AI Enhanced Learning (AIEL), an open-access journal on the research and practice of Improving Learning with AI

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AI Enhanced Learning (AIEL), an open-access journal on the research and practice of Improving Learning with AI

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AI Enhanced Learning (AIEL) [ISSN 1055-8896], an open-access journal on the research and practice of Improving Learning with AI. AIEL is a new peer-reviewed journal that aims to facilitate the international exchange of information on the use of AI to inform learning and teaching across the lifespan. AIEL publishes theoretical and empirical studies on using AI to enhance learning and teaching across multiple domains, including but not limited to corporate, government, healthcare, PreK-12, and higher education.

This journal is devoted to the research, practice, and issues of using AI to enhance learning and teaching. It is designed to provide a multidisciplinary, timely forum for presenting and discussing all aspects of learning with AI in all learning environments.

AI Enhanced Learning (AIEL) is published for professors, teachers, developers, researchers, administrators, teacher educators, corporate trainers, and technology coordinators representing all disciplines and levels of education and learning.

Indexed in leading indices including: Scopus, LearnTechLib-The Learning and Technology Library, and several others.
AI Enhanced Learning aims to:
AIEL is an open-access official journal of the Open access available LearnTechLib - Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). The Learning & Technology Library and forthcoming new AIEL website.

Journal Publication Schedule

AIEL publishes four issues per year.

Selected papers will be published ahead of the full journal issue, available on LearnTechLib.org, providing swift visibility for your research on pioneering topics.

Call for Papers

welcomes a continues call for submissions all year of theoretical and empirical studies on the use of AI to enhance learning and teaching across a wide range of contexts, including but not limited to corporate training and workforce development, government and public sector learning initiatives, healthcare education and professional development, PreK-12 learning environments, and higher education.

Submissions should contribute original research, offer new theoretical perspectives, or provide evidence-based insights into AI's potential to transform learning across diverse domains and populations.

Given the rapidly changing nature of AI, it would take a lot of work to provide a comprehensive list of topics for publication. However, topics for publication could include:

General Topics:

For a detailed list of specific topics, see Subtopics.

Articles on any aspect of learning and teaching with AI assistance are invited.
Contributions may include:
No Article Processing Fees

AIEL does not charge article processing fees. ALL issues of AIEL are open access. In these instances, no article processing or download fees are charged. If an author would like to request an article be published as open access in an issue that is otherwise not open access, the article processing fee will be determined at the time of request.

All open access articles in AIEL are published under Creative Commons licenses. Under these licenses, authors retain copyright of their articles.

Editors-in-Chief

Theo Bastiaens, Open Universiteit

Richard E. Ferdig, Kent State University

Gary H. Marks, AACE

Mike Searson, AACE

Associate Editors

Cecilia Chan, University of Hong Kong

Jon Dron, Athabasca University

Call for Editorial Review Board Members

We invite scholars, researchers, and professionals with expertise in AI, education, and interdisciplinary applications of technology in learning to join our Editorial Review Board. As a member, you will be critical in shaping the journal's content and ensuring high-quality, impactful research publication.

Responsibilities include reviewing manuscripts, providing constructive feedback, spreading the word about the journal, and even applying for guest editorial roles for special issues of the journal. Applicants should have a record of peer-reviewed publications or relevant experience in AI and education. Each year, select reviewers will be nominated for "Outstanding Reviewer Award" and announced accordingly.
Reviewers can sign up here: https://publish.aace.org/
Peer Review Process

AIEL employs a double-blind peer rapid review process with rolling publication to ensure the impartial evaluation of submitted manuscripts and uphold the highest standards of academic quality. Our double-blind review process involves the following key steps:

1. Submission: Upon submission, the manuscript is assigned a unique identification number, and the authors' identities are removed from the document to ensure anonymity. Authors are required to provide details of their affiliations and any relevant conflicts of interest, but their personal information is kept confidential from the reviewers.

2. Initial Screening: The editorial team conducts an initial screening to assess the manuscript's relevance to the journal's scope, adherence to submission guidelines, and overall quality. Manuscripts that do not meet the basic criteria may be returned to the authors with feedback or rejected without proceeding to peer review.

3. Reviewer Selection: If the manuscript passes the initial screening, it is assigned to multiple reviewers who are experts in the field of technology and teacher education. Reviewers are selected based on their expertise and are required to disclose any potential conflicts of interest.

4. Review Process: Reviewers evaluate the manuscript based on its originality, methodological rigor, significance of findings, clarity, and relevance to the field. During this process, the identities of the authors are kept anonymous from the reviewers, and vice versa. Reviewers provide detailed feedback and recommendations for improvements or acceptance.

5. Review Feedback: Reviewers' comments and recommendations are compiled and sent to the authors, along with a decision letter from the editorial team. The feedback may include requests for revisions, suggestions for improvements, or a recommendation for acceptance or rejection. Authors are given the opportunity to revise their manuscript in response to the reviewers' comments and resubmit it for further consideration.

6. Revised Manuscript: Revised manuscripts are reassessed by the original reviewers or new reviewers, as necessary. This process ensures that the authors have adequately addressed the feedback and that the revised manuscript meets the journal's standards for publication.

7. Final Decision: Based on the reviewers' assessments and the revised manuscript, the editorial team makes a final decision regarding publication. The decision is communicated to the authors, along with any further feedback or conditions for publication.

8. Publication: To achieve timely publication, select papers will be published ahead of the full journal issue, available on LearnTechLib.org, providing swift visibility for your research on pioneering topics. Accepted manuscripts are prepared for publication, which includes formatting, proofreading, and final checks. The identities of the authors and reviewers remain confidential throughout the process.

The double-blind peer review process is designed to minimize bias and ensure that manuscripts are evaluated solely on their scholarly merit. We are committed to maintaining the integrity and fairness of this process to support high-quality research and advance the field of technology and teacher education.

Publication Ethics

AIEL is dedicated to upholding the highest ethical standards in the publication of research related to technology and education. Our commitment is to ensure the integrity, transparency, and quality of the research we publish. To this end, we adhere to the following ethical principles:

Research Integrity: All research submitted to IJEL must be conducted with honesty and integrity. This includes accurate representation of data, proper citation of sources, and honest reporting of results. We do not tolerate fabrication, falsification, or plagiarism.

Authorship and Contribution: Authors must accurately represent their contributions to the research. All individuals who have made significant contributions to the research must be listed as co-authors, and those who have not made substantial contributions should not be included. Corresponding authors are responsible for ensuring that all co-authors approve of the final manuscript and its submission.

Conflict of Interest: Authors, reviewers, and editors must disclose any potential conflicts of interest that could influence their work or the peer review process. All parties involved in the publication process should strive to maintain objectivity and transparency.

Peer Review Process: We are committed to a fair, rigorous, and confidential peer review process. Reviewers are expected to provide constructive feedback, evaluate manuscripts based solely on their scientific merit, and maintain confidentiality regarding the content of the submissions.

Ethical Compliance: Research submitted to IJEL must comply with relevant ethical guidelines and regulations, including but not limited to obtaining informed consent from participants, ensuring the protection of human and animal subjects, and adhering to data privacy laws.

Publication Ethics: We reserve the right to retract or correct published articles if significant errors or ethical violations are identified. Authors are encouraged to promptly notify the editorial team of any issues that arise with their published work.

Transparency: We promote transparency in the research process. Authors are encouraged to make their data, methods, and findings accessible to ensure reproducibility and facilitate further research.

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AACE strives to follow the COPE Codes of Conduct and Best Practice Guidelines as a publisher. It also works with its editors to support their adherence to the Code of Conduct for Journal Editors. Finally, it requires all authors submitting articles to adhere to the COPE International Standards for Authors. Both sets of guidelines have been provided through a Creative Commons license; they are also available on the COPE Code of Conduct webpage. Please also see: Wager, E., & Kleinert, S. (2010, July). Responsible research publication: International standards for authors. promoting research integrity in a global environment. In T. Mayer & N. Steneck (Eds.), Promoting research integrity in a global environment (pp. 309-316). Imperial College Press/World Scientific Publishing.

These statements reflect our commitment to ethical research practices and aim to foster a scholarly environment where quality and integrity are paramount.These statements reflect our commitment to ethical research practices and aim to foster a scholarly environment where quality and integrity are paramount.

Subtopics
AI and Personalized Learning AI in Assessment and Evaluation AI in Teacher Roles and Development

How Teachers Can Integrate AI in Curriculum Design and Lesson Planning

Teacher Professional Development in the Age of AI: New Skills, New Roles

Developing AI-Competent Teachers: Professional Development and Training Programs

Teacher and Student Competencies in the Age of AI: What Are the New Requirements?

The Impact of AI on Teacher Workload: Reducing Burnout or Creating New Pressures?

AI in Educational Institutions and Administration

AI and Organizational Change in Educational Institutions: Leading the Shift

Using AI to Manage Administrative Tasks in Education: A New Era of Efficiency

The Role of AI in Creating Data-Driven Learning Communities in Higher Education

AI and Educational Leadership: Leading Change in a Tech-Driven Environment

Scalability of AI Projects in Education: From Pilot Programs to System-Wide Adoption

AI and Ethical/Privacy Concerns

Ethical Implications of AI in Education: Privacy, Bias, and Data Security

Bias in AI Algorithms: How AI Can Perpetuate Unequal Treatment in Education

AI and Inequality: How to Prevent a Digital Divide in Education?

AI and Surveillance in Education: The Rise of Monitoring and Student Control

Privacy and Data in AI-Based Learning Environments: Who Controls It?

AI-Driven Cyberthreats in Education: How Vulnerable Are Educational Institutions?

AI in Special Education

How AI Can Help Identify and Address Learning Disabilities

AI in Special Education: Empowering Students with Disabilities

The Role of AI in Creating Inclusive Educational Experiences for Diverse Learners

AI and Equity in Education: Ensuring Fair Access and Outcomes for All Students

AI in Education for Developing Countries: Bridging the Gap in Access and Resources

AI in Cybersecurity The Future of AI in Education

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Editorial Review Board Application AI Enhanced Learning (AIEL) [ISSN 1055-8896], an open-access journal on the research and practice of Improving Learning with AI. AIEL is a new peer-reviewed journal that aims to facilitate the international exchange of information ... Read more

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Dans le cadre du lunch pédagogique  "L’évaluation des apprentissages et l’IA: pour un usage responsable", deux enseignantes en statistiques partagent leur expérience. (Pôle SEA UNIGE)

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Dans le cadre du lunch pédagogique  "L’évaluation des apprentissages et l’IA: pour un usage responsable", deux enseignantes en statistiques partagent leur expérience. (Pôle SEA UNIGE)

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Intégrer l'IA dans les travaux académiques

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Mediaserver - Intégrer l'IA dans les travaux académiques

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Plugin Course AI : scénariser des cours dans Moodle avec l’IA et générer des activités

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Plugin Course AI : scénariser des cours dans Moodle avec l’IA et générer des activités

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Course AI : scénariser des cours dans Moodle avec l’IA - L’atelier du formateur

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article publié le 26/11/2024 sur le blog E-Learning Touch’ Interview avec Jean-François Le Cloarec,

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L’IA bouleverse notre rapport au savoir. Au-delà des fantasmes, un usage réfléchi et proactif permet d’en faire un levier puissant pour “apprendre à apprendre”. Cela implique de développer des méta-compétences spécifiques (interroger, vérifier, explorer, alterner) et des attitudes clés (IA comme partenaire, réflexivité, tolérance à la frustration). L’enjeu est de construire une écologie cognitive humain-machine où l’IA augmente notre intelligence sans s’y substituer.

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The Future of Lifelong Learning: The Role of Artificial Intelligence and Distance Education

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The Future of Lifelong Learning: The Role of Artificial Intelligence and Distance Education

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Written By Patricia Fidalgo and Joan Thormann

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The Future of Lifelong Learning: The Role of Artificial Intelligence and Distance Education

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This chapter explores the transformative use of Artificial Intelligence (AI) and Distance Education (DE) in the context of lifelong learning. Traditional classrooms give way to dynamic, technology-enabled education transcending age, time, and place. The shift from fixed curricula to adaptive learning experiences is presented in this chapter, emphasizing education as a continuous journey rather than a static destination. The use of technology in lifelong learning, particularly AI and DE, emerges as a catalyst for change, breaking the confines of rote memorization and routine tasks. It empowers individuals to direct their educational paths, promoting self-directed learning aligned with personal interests. The integration of AI and DE not only redefines education but also fosters global connectivity, collaboration, and cross-cultural understanding. This chapter delves into how these technologies reshape attitudes toward education. Innovative practices, success stories, and emerging challenges in the use of AI and DE will be shared as tools to shape a future where education promotes curiosity, adaptability, and continual exploration.

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Innover avec les modes d’apprentissage actifs: Activités de pédagogie active pour faire utiliser l’IA

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Innover avec les modes d’apprentissage actifs: Activités de pédagogie active pour faire utiliser l’IA

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ChatGPT : quel en a été l’usage spontané d’étudiants de première année universitaire à son arrivée?

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ChatGPT : quel en a été l’usage spontané d’étudiants de première année universitaire à son arrivée?

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Vue de ChatGPT : quel en a été l’usage spontané d’étudiants de première année universitaire à son arrivée?

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AI Tutors Double Rates of Learning in Less Learning Time - Inside Harvard's new groundbreaking study

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AI Tutors Double Rates of Learning in Less Learning Time - Inside Harvard's new groundbreaking study

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Dr Phil's Newsletter, Powered by DOMS™️ AI

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AI Tutors Double Rates of Learning in Less Learning Time

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Inside Harvard’s new groundbreaking study

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Power Hungry Processing:Watts Driving the Cost of AI Deployment?

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Power Hungry Processing:Watts Driving the Cost of AI Deployment?

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L’intelligence artificielle « accélère la crise climatique », signale l’experte Sasha Luccioni

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L’intelligence artificielle « accélère la crise climatique », signale l’experte Sasha Luccioni

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Une intelligence artificielle (IA) générative utilise " 30 fois plus d'énergie " qu'un moteur de recherche classique, alerte la chercheuse Sasha Luccioni qui veut sensibiliser la population à l'impact environnemental de cette nouvelle technologie.

Reconnue comme l'une des 100 personnalités les plus influentes du monde de l'IA par le magazine américain Time en 2024, cette Canadienne d'origine russe cherche depuis plusieurs années à quantifier les émissions de programmes comme ChatGPT ou Midjourney.

" Je trouve ça particulièrement décevant qu'on utilise l'IA générative pour faire une recherche sur l'internet ", déplore la chercheuse rencontrée par l'AFP à la conférence ALL IN dédiée à l'intelligence artificielle à Montréal.

Les modèles de langage sur lesquels ces IA se fondent exigent en effet d'énormes capacités de calcul pour s'entraîner sur des milliards de données, ce qui nécessite des serveurs puissants. À cela s'ajoute l'énergie consommée pour répondre aux requêtes d'un utilisateur.

Au lieu d'extraire des informations, " comme le ferait un moteur de recherche pour trouver la capitale d'un pays par exemple ", ces IA " génèrent de nouvelles informations ", rendant le tout " beaucoup plus énergivore ", souligne-t-elle.

Selon l'Agence internationale de l'énergie (AIE), en combinant l'IA et le secteur des cryptomonnaies, les centres de données ont consommé près de 460 TWh d'électricité en 2022, soit 2 % de la production mondiale totale.

" Efficacité énergétique "

Précurseure dans la recherche sur l'impact de l'IA sur le climat, Sasha Luccioni a participé en 2020 à la création d'un outil destiné aux développeurs pour quantifier l'empreinte carbone de l'exécution d'un morceau de code. CodeCarbon a depuis été téléchargé plus d'un million de fois.

Celle qui dirige la stratégie climatique de la jeune entreprise Hugging Face, une plateforme de partage de modèles d'IA en libre accès, travaille désormais à la création d'un dispositif de certification des algorithmes.

Similaire à celui d'Energy Star, qui attribue des notes selon la consommation énergétique d'un appareil aux États-Unis, ce programme, qu'elle compare aussi au Nutri-score français dans l'alimentaire, permettrait de connaître la consommation énergétique d'un modèle afin d'inciter les utilisateurs et développeurs à " prendre de meilleures décisions ".

" On ne prend pas en compte l'eau ni les matériaux rares, reconnaît-elle. Mais au moins, on sait que pour une tâche spécifique, on peut mesurer l'efficacité énergétique et dire que ce modèle-là a un A+, puis ce modèle-là a un D ", précise-t-elle.

" Transparence "

Afin de développer son outil, Sasha Luccioni l'expérimente sur des modèles d'IA générative accessibles à tous ( open source), mais elle aimerait également le faire sur les modèles de Google ou encore OpenAI (le créateur de ChatGPT) qui restent pour l'instant réticents.

Bien qu'ils se soient engagés à parvenir à la neutralité carbone d'ici à la fin de la décennie, ces géants du monde de la technologie voient leurs émissions de gaz à effet de serre augmenter en 2023 à cause de l'IA : +48 % pour Google par rapport à 2019 et +29 % pour Microsoft par rapport à 2020.

Si on ne fait rien pour réguler ces systèmes d'IA, " on accélère la crise climatique ", soupire la trentenaire qui demande plus de transparence de la part de ces entreprises.

Et la solution, dit-elle, pourrait venir des gouvernements qui, pour l'instant, " naviguent à l'aveugle ", sans savoir ce qu'il y a " dans les jeux de données ou comment sont entraînés les algorithmes ".

" Une fois qu'on a la transparence, on peut commencer à légiférer ", soutient l'experte.

" Expliquer aux gens "

Pour la chercheuse montréalaise, il faut aussi " expliquer aux gens ce que l'IA générative peut faire et ne peut pas faire, et à quel coût ".

Dans sa dernière étude, celle qui fait de nombreuses interventions à l'international a ainsi démontré que produire une image en haute définition à l'aide d'une intelligence artificielle consomme autant d'énergie que recharger entièrement la batterie de son téléphone portable.

À l'heure où de plus en plus d'entreprises veulent démocratiser cette nouvelle technologie en l'intégrant sous plusieurs formats (robot conversationnel, appareils connectés, recherches en ligne), Sasha Luccioni prône la " sobriété énergétique ".

L'idée ici n'est pas de s'opposer à l'IA, souligne-t-elle, mais plutôt de choisir les bons outils et les utiliser judicieusement.

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L'intelligence artificielle " accélère la crise climatique ", signale l'experte Sasha Luccioni

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Une intelligence artificielle (IA) générative utilise " 30 fois plus d'énergie " qu'un moteur de recherche classique, alerte la chercheuse Sasha Luccioni qui veut sensibiliser la population à l'impact environnemental de cette nouvelle technologie.

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Intégration de l'IA dans la formation supérieure / Guillaume Tschupp, HEP-VS

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Intégration de l'IA dans la formation supérieure / Guillaume Tschupp, HEP-VS

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Intégration de l'IA dans la formation supérieure / Guillaume Tschupp, HEP-VS

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Pour que l'IA parte sur de bonnes bases en éducation (Prof. Simon Collin)

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Pour que l'IA parte sur de bonnes bases en éducation (Prof. Simon Collin)

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Pour que l'IA parte sur de bonnes bases en éducation

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Sur le portail, vous pouvez consulter :

La prise de position institutionnelle

Le guide pratique

D'autres ressources

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Prise de position sur l’intelligence artificielle - Université de Genève

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UNESCO's new AI competency frameworks for students and teachers

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UNESCO's new AI competency frameworks for students and teachers

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What you need to know about UNESCO’s new AI competency frameworks for students and teachers

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Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming our world and changing the way we live, work and learn. To help education systems keep pace, UNESCO is launching two new AI competency frameworks - one for students and one for teachers.

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The AI Sounding Board. Can AI act as proxy for learners & business leaders in the instructional design process?

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The AI Sounding Board. Can AI act as proxy for learners & business leaders in the instructional design process?

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Dr Phil's Newsletter, Powered by DOMS™️ AI

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Can AI act as proxy for learners & business leaders in the instructional design process?

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The Human-GenAI Value Loop in Human-Centered Innovation: Beyond the Magical Narrative

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The Human-GenAI Value Loop in Human-Centered Innovation: Beyond the Magical Narrative

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Shaping the Future of Learning: The Role of AI in Education 4.0

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Shaping the Future of Learning: The Role of AI in Education 4.0

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L’université de Bordeaux met à disposition de la communauté enseignante une série de ressources pédagogiques permettant de comprendre le fonctionnement des IA génératives comme ChatGPT, leurs avantages, leurs limites, mais aussi de connaître les différentes utilisations qu'un étudiant, enseignant, ou tuteur peuvent en faire.

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L'intelligence artificielle générative (IAG) permet la création ou la génération de nouvelles données, de contenus ou de créations originales. Mais comment fonctionnent-elles ? Comment les inclure dans les pratiques pédagogiques ? Quels sont leurs avantages et leurs limites ?

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Artificial Intelligence Report 2024, Stanford University

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Artificial Intelligence Report 2024, Stanford University

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The mission of the AI Index is to provide unbiased, rigorously vetted, and globally sourced data for policymakers, researchers, journalists, executives, and the general public to develop a deeper understanding of the complex field of AI. To achieve this, we track, collate, distill, and visualize dat

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Utiliser l’IA générative pour faire des propositions d’activités métacognitives à des apprenants à distance sur leurs stratégies cognitives

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Utiliser l’IA générative pour faire des propositions d’activités métacognitives à des apprenants à distance sur leurs stratégies cognitives

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comparatif LLM soutien aux stratégies cognitives.pdf

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A review of integrating AI-based chatbots into flipped learning: new possibilities and challenges

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A review of integrating AI-based chatbots into flipped learning: new possibilities and challenges

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Department of Mathematics and Information Technology, The Education University of Hong Kong, Hong Kong, Hong Kong SAR, China

Faculty of Education, The University of Hong Kong, Hong Kong, Hong Kong SAR, China

This mini review examines the emerging concept of integrating AI-based chatbots into flipped learning and its potential to enhance students' learning experience. We investigate the design and practice of chatbot-supported flipped learning, as well as the benefits and challenges associated with this approach. Despite an extensive database search, only 10 empirical articles were found, indicating that this cutting-edge research topic requires further exploration. The findings of this review suggest that this emerging instructional approach could result in benefits such as increased student interaction with learning content, improved class preparation, and data-driven teaching and learning. However, potential challenges included limited technical functionality, lacking authenticity, and insufficient student motivation. The review offers insights into future research and development to advance the knowledge and practice of integrating AI chatbots into flipped learning.

Introduction

Artificial intelligence (AI) conversation chatbots have gained significant attention worldwide, especially after the release of ChatGPT by OpenAI on November 30, 2022. Although ChatGPT has created an impact on different disciplines, it is widely reported that it relies on biased data and may provide incorrect or fake information ( Lo, 2023). Therefore, there is still a need to build chatbots for specific purposes, such as guiding student learning in a course. An AI-based chatbot is a computer program designed to simulate human conversation through natural language processing to understand and respond to user queries in a human-like manner. These chatbots are thus valuable tools in various industries, from customer service ( Nicolescu and Tudorache, 2022) to healthcare ( Xu et al., 2021), by improving workflow efficiencies, reducing costs, and enhancing user experience.

In the education sector, Wollny et al. (2021) have classified AI chatbots into three major types: assisting chatbots (e.g., course assistance), mentoring chatbots (e.g., increasing self-awareness), and learning chatbots which are specifically trained to support students' learning of course materials. For example, Lee and Yeo (2022) developed an AI-based chatbot to act as a virtual student who had difficulty learning mathematics. This chatbot was designed to enhance pre-service teachers' questioning skills through a 24/7 simulation of student-teacher dialogue.

There is a great potential to enhance flipped learning with AI chatbots ( Diwanji et al., 2018). Flipped learning is an instructional approach that reverses the traditional order of class activities ( Bishop and Verleger, 2013). In a typical flipped lesson, students engage with learning materials (e.g., instructional videos and readings) before class and then come to class prepared with basic knowledge to participate in more advanced and interactive learning activities ( Hew et al., 2021a; Lo and Hew, 2022). Although recent meta-analyses have suggested that flipped learning could increase student achievement across subject disciplines ( Cheng et al., 2019; van Alten et al., 2019; Hew et al., 2021a), its practices are not without challenges. As Akçayır and Akçayır (2018) found, two common complaints of flipped learning are that students lack guidelines at home, and that they are unable to get help during pre-class learning, which impedes their engagement in subsequent in-class activities. Ideally, AI chatbots can be used to provide them with 24/7 assistance and personalized support ( Diwanji et al., 2018).

However, integrating AI chatbots into flipped learning is a new and emerging concept. While there have been studies on the use of AI chatbots in education (see Wollny et al., 2021 for a review) and flipped learning (see Hew et al., 2021a for a review) separately, existing reviews have found a scarcity of studies on their integration. In a recent systematic review by Wollny et al. (2021) on chatbots in education, only one study of flipped learning (i.e., Huang et al., 2019) was retrieved as of December 23, 2020. This indicates that it is still a relatively new research area worthy of a follow-up literature review, as the new development of AI chatbot technology may have led to more effective ways of using them in flipped learning and new challenges that need to be addressed. Hence, this mini review aims to understand recent practices for designing and integrating AI chatbots in flipped learning, their benefits, and challenges. Our findings can serve as a foundation for further research and development in this area. The following research questions (RQ1 to RQ3) are posed to guide this review.

* RQ1: How are AI chatbots designed and used in flipped learning?

* RQ2: What are the benefits of integrating AI chatbots into flipped learning?

* RQ3: What are the challenges of integrating AI chatbots into flipped learning?

Methods

Search strategies

We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA) statement ( Moher et al., 2009) when selecting relevant articles. Eleven electronic databases were used, including (1) Academic Search Ultimate, (2) ACM Digital Library, (3) APA PsycInfo, (4) British Education Index, (5) CINAHL, (6) Education Research Complete, (7) ERIC, (8) IEEE Xplore, (9) PubMed, (10) Scopus, and (11) Web of Science. The search string was designed based on recent literature reviews of AI chatbots ( Wollny et al., 2021; Nicolescu and Tudorache, 2022) and flipped learning ( Hew et al., 2021a; Lo and Hew, 2022), and it was formulated as follows: ("conversational AI" OR "dialogue system*" OR "dialog system*" OR "chatbot*" OR "conversational agent*") AND (flip* OR invert*) AND (class* OR learn* OR instruction* OR course*). The Boolean operators and asterisks were used to increase the flexibility of the search string in retrieving relevant articles of AI chatbots and flipped learning. A snowballing procedure was further executed using Google Scholar. Specifically, we tracked the research items which cited the included articles.

Inclusion and exclusion criteria

We conducted our final search on 30 April 2023 without specifying a period of publication. Therefore, relevant articles published before the search date were identified and screened. To answer our research questions, only empirical studies were included. However, no constraints were imposed on the types of empirical data used (e.g., surveys and interviews). To ensure consistency, the interventions had to satisfy the definition of flipped learning (i.e., students first engage with learning materials before class and then participate in in-class activities; Cheng et al., 2019; Lo and Hew, 2022) and use at least one chatbot in their practice. Considering the integration of AI chatbots and flipped learning is an emerging research area, we included conference papers and book chapters in addition to journal articles. No constraints were imposed on the location of interventions, research contexts, and language of instruction. However, the articles must be written in English. Table 1 summarizes the inclusion and exclusion criteria for study selection.

Table 1. Inclusion and exclusion criteria for study selection.

Data extraction and analysis

We extracted data from each article, including the authors(s), the year of publication, the country of implementation, the subject area, and the research participants. We further extracted information on how AI chatbots were designed and used in flipped learning (RQ1), how the integration benefited teachers and students (RQ2), and the challenges to the integration (RQ3). The data were analyzed through content analysis ( Creswell, 2012), and emerging themes were identified through open coding. Similar codes were grouped and organized into themes. Exemplary quotations were identified to illustrate each constructed theme. The articles were double-coded to establish coding reliability, and disagreements were resolved through discussion among the authors.

Findings and discussion

Study selection and characteristics of the included articles

A total of 31 records were obtained through a database search as of 30 April 2023. After removing duplicates, there were 16 unique records. However, some were excluded because they were not related to flipped learning ( N = 5), not written in English ( N = 2), nor empirical studies ( N = 1). One study was excluded after full-text assessment for eligibility due to a lack of empirical data. Nevertheless, it was used for background reference. Hence, seven articles were yielded. We then tracked the research items which cited the included articles using Google Scholar. After executing this snowballing procedure, three additional articles were included. Overall, the final selection yielded 10 articles for synthesis. Notably, Du et al. (2021) stated that their study was a follow-up study of Hew et al. (2021b). Therefore, a total of nine unique studies were analyzed. Figure 1 outlines the process of article selection.

Figure 1. PRISMA flow diagram of article selection procedure.

The background of the reviewed studies is summarized in the Appendix. A majority of studies were conducted in Asia, such as Hong Kong ( Gonda and Chu, 2019; Huang et al., 2019; Hew et al., 2021b 2023; Li et al., 2021), Japan ( Ito et al., 2021), and Taiwan ( Lin and Mubarok, 2021). With the exception of the study by Timpe-Laughlin et al. (2022), all other studies involved students in higher education. However, the reviewed studies were conducted in various subject areas. Only the studies by Lin and Mubarok (2021), Timpe-Laughlin et al. (2022), and Hew et al. (2023) were within the same subject area (i.e., English language education).

RQ1: how are AI chatbots designed and used in flipped learning?

In the reviewed studies, only Lin and Mubarok (2021) adopted a ready-made chatbot application, called Replika, which allowed students to interact with and practice their English speaking. Researchers in other studies built their own chatbots for flipped learning. For example, Varnavsky (2022) used Python programming to develop his chatbot and incorporated it with Telegram (an instant messaging application). Li et al. (2021) detailed their system parameters and variables considered (e.g., students' fraction of correctly answered pre-class quizzes and the time needed) when developing their chatbot. The chatbot was then implemented on Facebook Messenger and Telegram. Besides, Gonda and Chu (2019) and Hew et al. (2021b, 2023) built their chatbots using an existing platform, namely Google Dialogflow, whereas Huang et al. (2019) used another platform called IBM Watson Assistant. They had to customize the chatbots by setting intents (i.e., users' possible questions), entities (i.e., keywords which help the chatbots recognize users' words), and dialogue relevant to their courses.

Consistent with Wollny et al. (2021), the chatbots involved in the reviewed studies could be classified into three categories as follows (the total number is greater than nine because the chatbots in some studies served multiple purposes).

* Learning chatbot ( N = 9): The chatbots in all reviewed studies were used to facilitate students' out-of-class learning. They could provide real-time feedback on student performance ( Gonda and Chu, 2019; Huang et al., 2019; Hew et al., 2021b, 2023; Li et al., 2021), answer students' questions ( Gonda and Chu, 2019; Huang et al., 2019; Ito et al., 2021; Varnavsky, 2022), and allow students to practice their English speaking ( Lin and Mubarok, 2021; Timpe-Laughlin et al., 2022).

* Assisting chatbot ( N = 2): Varnavsky's (2022) chatbot could serve as a course assistant, such as "Providing material or links to material to be studied in preparation for the current workshop" (p. 291). In Li et al. (2021), "Students using Facebook Messenger chatbot in 2019 received their messages (i.e., quizzes and prompts) automatically (just like the Telegram user)" (p. 124).

* Mentoring chatbot ( N = 2): We found two mentoring chatbots, namely "Self-Regulated Learning Chatbot" ( Hew et al., 2021b, p. 169) and "goal-setting chatbot" ( Hew et al., 2023, p. 40). Both of these helped students set their personal learning goals and then provided recommendations for them to achieve their goals.

RQ2: what are the benefits of integrating AI chatbots into flipped learning?

Several reviewed studies provided evidence that integrating chatbots into flipped learning was useful ( Hew et al., 2021b, 2023) and enhanced student learning ( Li et al., 2021). The following five specific benefits were identified.

* Immediate feedback ( N = 4): Chatbots could provide students with timely feedback to support their learning and achievement of learning goals ( Gonda and Chu, 2019; Huang et al., 2019; Hew et al., 2021b. In the words of one student, the chatbot provided prompt feedback which "solved students' problems in time" ( Hew et al., 2021b, p. 173). Ito et al. (2021) further noted that students could ask their chatbot during class and even at midnight when they did their homework.

* Increased students' interaction with learning content ( N = 4): Chatbot-integrated learning led to an increase in students' interaction with course materials ( Huang et al., 2019; Hew et al., 2021b, 2023). In their English-speaking course, Lin and Mubarok (2021) further used mind maps to guide students' interactions with their chatbot, resulting in a significant increase in student-chatbot interaction as evidenced by the greater number of words produced.

* Improved students' class preparation ( N = 3): The use of chatbots sending reminders to students led to a significant decrease in the percentage of students who did not read pre-class materials ( Varnavsky, 2022). Li et al. (2021) found that around 90% of their students completed their pre-class quizzes within 3 days with messages pushed in their chatbots. Gonda and Chu (2019) further noted that their chatbot could encourage their student to think and ask questions outside the classroom.

* Increased confidence ( N = 2): This benefit was identified in the studies of English-speaking courses. Speaking with chatbots could boost students' confidence, as perceived by the teacher participants of Timpe-Laughlin et al. (2022). Similarly, Lin and Mubarok (2021) reported that their students felt more confident in their conversations.

* Data-driven teaching and learning ( N = 1): The chatbot of Li et al. (2021) collected and analyzed students' performance in pre-class and in-class quizzes. Based on the analytics, the chatbot could provide pre-class quizzes that matched their level of proficiency and notify the teacher to modify the level of difficulty for learning tasks.

RQ3: what are the challenges of integrating AI chatbots into flipped learning?

While integrating chatbots into flipped learning can provide the aforementioned benefits, several challenges were identified in the reviewed studies, as follows.

* Limited technical functionality ( N = 4): Hew et al. (2021b, 2023) pre-defined several options in their chatbot to assist students in labeling their input. However, it appeared that the variety of options was inadequate to fully meet the needs of their students. Huang et al. (2019) also noted that their chatbots could not solve unstructured problems requested by their students. In the study of Timpe-Laughlin et al. (2022), some teacher participants experienced difficulty with the chatbot's speech recognition and response accuracy.

* Lacking authenticity ( N = 2): Timpe-Laughlin et al. (2022) reported concerns about the authenticity of learning tasks when using chatbots. The limited function of their chatbot might have restricted task complexity. Echoed with Timpe-Laughlin et al. (2022), one student of Huang et al. (2019) expressed that "I only want to ask very conceptual questions (what is...) from the chatbots, and as for some more complex questions (why..., how...), I prefer to ask a human friend" (p. 817).

* Lacking students' learning motivation ( N = 2): Varnavsky (2022) reported that not all students used the chatbot throughout the course, and he attributed it to students' interest and motivation in the subject discipline. Similarly, Ito et al. (2021) found it challenging to motivate students during online learning, even with the presence of a chatbot.

Limitations and recommendations for future research and development

Two main limitations in this review must be acknowledged. First, although multiple databases were searched with a flexible search string, only 10 relevant empirical studies could be found. While this review could provide valuable insights into the use of AI chatbots in flipped learning, the small number of reviewed studies limited the universality and generalizability of our findings. Moreover, because the reviewed studies were conducted in diverse subject areas, it is difficult to draw broad conclusions in this research topic. Hence, we recommend future studies be conducted in a range of subject areas (e.g., mathematics and health professions education) and contexts (e.g., K-12 schools) to advance our knowledge of the potential benefits and challenges of integrating AI chatbots into flipped learning.

Second, the findings on the effectiveness and usefulness of integrating AI chatbots into flipped learning were largely based on self-reported data (e.g., surveys and interviews). Only one study used achievement tests to assess students' learning outcomes ( Lin and Mubarok, 2021). Therefore, we currently know little about the effect of using chatbots in flipped learning as compared with some other learning environments (e.g., flipped learning without using a chatbot). Further experimental research is required to examine the effectiveness of chatbot-supported flipped learning.

To address the challenges identified in this review, we provide an agenda for future research and development. First, it is necessary to develop a comprehensive database of Q&A data to enhance the chatbot's technical functionality and provide a wider range of responses to student queries ( Ito et al., 2021). Involving frontline teachers in the chatbot and learning task design process can help ensure the authenticity of learning tasks and enhance the chatbot's technical functionality ( Timpe-Laughlin et al., 2022). They can provide subject-specific insights into the types of questions and tasks that are relevant to their subject areas, which can become the basis for training data. In addition, to improve student motivation and engagement, allocating scores on learning tasks might be able to serve as an incentive to encourage class preparation ( Li et al., 2021; Lo and Hew, 2022). However, to enhance intrinsic motivation, Diwanji et al. (2018) recommended the use of Self-determination Theory ( Ryan and Deci, 2000) in chatbot and learning task designs. To enhance student engagement with chatbots, one student of Hew et al. (2021b) suggested embedding emojis in the chatbot responses in their chatbot. This suggestion echoed with the attempt of Lee and Yeo (2022) who made the responses of their chatbot more human-like by adding emojis and emotional reactions.

Conclusion

This mini review on integrating AI chatbots into flipped learning is significant in advancing our understanding of the state-of-the-art in this topic and its potential to enhance the learning experience for students. Our review identified the benefits (e.g., improved class preparation and data-driven teaching and learning) and potential challenges (e.g., limited technical functionality and lacking authenticity), which can inform educators and instructional designers in their implementation of chatbot-supported flipped learning. Most importantly, we provided recommendations for future research and development to address the challenges identified in this review. Nevertheless, more studies are required to investigate the effectiveness of chatbot-supported flipped learning in various educational contexts.

Author contributions

Both authors listed have made a substantial, direct, and intellectual contribution to the work, and approved it for publication.

Funding

This research was funded by the Department of Mathematics and Information Technology, the Education University of Hong Kong, reference code MIT/DRG01/22-23.

Conflict of interest

The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.

Publisher's note

All claims expressed in this article are solely those of the authors and do not necessarily represent those of their affiliated organizations, or those of the publisher, the editors and the reviewers. Any product that may be evaluated in this article, or claim that may be made by its manufacturer, is not guaranteed or endorsed by the publisher.

Footnotes

References

Creswell, J. W. (2012). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research., 4th Edn. Boston, MA: Pearson Education, Inc.
Google Scholar
Appendix

Table A1. Background of the reviewed studies.

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A review of integrating AI-based chatbots into flipped learning: new possibilities and challenges

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This mini review examines the emerging concept of integrating AI-based chatbots into flipped learning and its potential to enhance students' learning experience. We investigate the design and practice of chatbot-supported flipped learning, as well as the benefits and challenges associated with this approach.

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La gestion des risques d’intégrité académique à l’ère de l’intelligence artificielle

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La gestion des risques d’intégrité académique à l’ère de l’intelligence artificielle

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Direction de l'apprentissage et de l'innovation pédagogique

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IA pour... intégrité académique - Direction de l'apprentissage et de l'innovation pédagogique

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Martine Peters ne s'en cache pas : cette professeure en sciences de l'éducation est avant tout une experte de l'intégrité académique - qu'elle nomme IA1.

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Intelligence artificelle (IA) | Pédagoscope

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Intelligence artificelle (IA) | Pédagoscope

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Intelligence artificelle (IA) | Pédagoscope

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par | Mai 7, 2024 | Apprentissage, Intelligence artificelle (IA), Podcast

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Le milieu de l’éducation s’active et cogite à l’IA: des initiatives émergentes et des sources inspirantes à suivre

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Le milieu de l’éducation s’active et cogite à l’IA: des initiatives émergentes et des sources inspirantes à suivre

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Principes, valeurs, postures, possibilités et ressources...

En avril 2024, le Conseil supérieur de l'éducation, en collaboration avec la Commission de l'éthique en science et en technologie, a rendu public un Rapport sur l'utilisation de l'IA générative dans l'enseignement supérieur au Québec (voir notre article du Collimateur). Étant plus sensible aux initiatives émergentes dans le domaine, notre veille en éducation foisonne de ressources et de trouvailles en lien avec un usage démontrant l'appropriation d'une saine littératie de l'IA en développement et d'une volonté de réflexion profonde dans le milieu de l'éducation.

Nous avons choisi de partager dans ce billet quatre ressources qui sont apparues sur notre radar de veille, en espérant que cela puisse nourrir les démarches d'encadrement et les réflexions en cours en éducation. Voici donc notre choix : charte, balises, guide, infographie...

1- Charte sur l'IA du cégep du Vieux Montréal

5 principes et valeurs
La présente Charte poursuit trois objectifs, en lien avec sa mission de réussite éducative et des valeurs fondamentales du Collège, soit l'ouverture, le respect, la collaboration, la responsabilisation, l'intégrité et l'innovation. Pour télécharger le document complet : Charte-sur-l-IA-mai-2023-vf.pdf (373 Ko)

2- Clarifier l'utilisation de l'IA dans le monde universitaire

Philippe Tousignant d' propose une analyse multidimensionnelle pour développer une littératie en intelligence artificielle. Il s'est inspiré des réflexions de Jessica L. Parker, Ed.D., de Kimberly Pace Becker, Ph.D. et de Desi Ritcher, qui ont recoupé des contenus sur le sujet par le biais de leur site Academic Insight Lab (AI Lab) et Moxie AI.

" Une grande partie de notre travail en tant qu'utilisatrices précoces de l'IA dans le monde universitaire consiste à aider à clarifier la manière dont l'IA peut être utilisée de manière éthique et responsable - nous répétons sans cesse l'importance d'une connaissance fonctionnelle (utilisation de base), critique et rhétorique de l'IA. "
Moxie's AI Literacies Framework : Clarifying AI Use in Academia: How to Create Use Cases that Call upon the Strengths of Multiple AI Resources

Infographie adaptée : Littératie en IA, pour une analyse fonctionnelle, éthique, critique/rhétorique et transformatoire de l'IA

La synthèse de Philippe Tousignant aborde les risques liés à l'absence d'une ou plusieurs de ces compétences mentionnées dans chacune de ces dimensions. Cela permettra de développer une littératie en IA :

1. Fonctionnelle : Utiliser et de développer efficacement les technologies d'IA.

2. Critique et rhétorique : Analyser de manière critique les systèmes d'IA.

3. Éthique : Prendre des décisions éclairées sur le plan éthique.

4. Transformatoire : Utiliser l'IA pour transformer positivement la société.

3- Guide pour une approche réflexive de l'IA en éducation

Ce explore une gamme d'approches entre l'interdiction totale et l'adoption sans restriction de l'intelligence artificielle par les apprenants, fournissant ainsi aux enseignants des repères pour se positionner de manière éclairée. Selon Simon Duguay, l'auteur du guide, l'objectif est double :

" aider les enseignants à évaluer les différentes postures possibles et choisir celles qu'ils veulent adopter pour eux-mêmes et pour leurs apprenants ; "

" outiller les enseignants qui ont déjà réfléchi à leur posture et qui souhaitent avoir des ressources pour agir en cohérence avec celle-ci. "

8 postures vis-à-vis l'utilisation de l'IA

Le guide détaille cinq différentes postures pour l'utilisation de l'IA par les élèves ou étudiant·es et trois pour son usage par le corps enseignant.

Utilisation de l'IA par les élèves ou les étudiant·es :

Ce guide " permet aux différents acteurs du réseau de l'éducation de pousser leur réflexion plus loin sur ce sujet... qui n'a pas fini d'évoluer ! "
Duguay, S. (2024). p.7

Usage de l'IA non permis aux apprenant·es
Pour être cohérent avec cette posture, il est important d'adapter ses évaluations en conséquence.

Éducation aux enjeux, bénéfices et limites de l'IA
Aborder la place de l'IA dans la société d'un point de vue réflexif, sans que les apprenants manipulent forcément ces outils. Cette approche vise principalement à développer l'esprit critique.

Soutien à l'apprentissage
Utiliser des systèmes IA pour répondre à ses questions, pour se guider dans ses apprentissages, pour s'aider à réviser, pour avoir des conseils, etc. [...] L'enseignant peut, dans certains cas, être dans la boucle pour vérifier les réponses avant qu'elles ne soient envoyées.

Soutien à la recherche d'informations
Utiliser des aides à la recherche augmentées par l'IA. Ces moteurs de recherche peuvent être des versions IA de moteurs traditionnels, comme Bing et Perplexity, ou encore des moteurs recherchant dans des bases de données d'articles scientifiques, comme Consensus ou Scispace.

Soutien à la réalisation de la tâche
Les variations possibles de cette posture sont nombreuses et dépendent de l'intention de l'enseignant. Par exemple, l'enseignant peut permettre l'utilisation de l'IA pour la révision de texte, la corédaction, l'idéation ou encore la génération d'images.

Usage de l'IA par les enseignant·es :

" Ce guide peut aussi aider à faire avancer la réflexion des conseillers pédagogiques et des membres de la direction. "
Duguay, S. (2024). p.4

Utiliser l'IA pour trouver des idées générales d'activités, de mises en situation ou pour l'accompagner dans de la recherche d'informations en ligne.

Pour créer du matériel pédagogique
Utiliser des IA pour générer du texte et des images qui sont utilisés pour créer des notes de cours, des exercices, des présentations, etc.

Pour faire de la rétroaction ou de la correction
... ou toute autre forme de travail associé au jugement professionnel.

Chaque posture est accompagnée de ses bénéfices, limites, actions et ressources

Le guide ne se contente pas de présenter les différentes postures, il propose des ressources pour approfondir la réflexion et s'outiller face à l'IA. Des pistes d'actions concrètes sont suggérées pour chaque posture, permettant aux enseignants de mettre en pratique leur choix de manière cohérente.

4- 8 stratégies d'IA en classe

Voici des stratégies pour intégrer l'utilisation responsable de l'IA dès le secondaire. François Guité, consultant en sciences de l'éducation et conférencier, propose une version adaptée, revue et corrigée, d'une infographie de Larry Ferlazzo et Katie Hull Sypnieski, tirée de la publication AI Do's and Don'ts for Teachers (Downloadable) sur le site d'EducationWeek (avril 2024).

" Les affordances de l'intelligence artificielle en classe sont certes innombrables et discutables. Cependant, certaines suggestions de Ferlazzo et Sypnieski me souriaient moins, de sorte que j'en ai fait une adaptation et en ai profité pour les traduire. "
François Guité

Références

Duguay, S. (2024). Guide pour une approche réflexive de l'IA en éducation, avec la collaboration de Audrey Miller, ill. par Laurie Couture.

Guité, F. (2024). 8 stratégies d'IA en classe, adapté de Ferlazzo et Sypnieski (2024) AI Do's and Don'ts for Teachers (Downloadable) sur le site d'EducationWeek (avril 2024).

Marceau E., Dansereau R. (2023). La Charte sur l'intelligence artificielle du cégep du Vieux Montréal

Toutsignant, P. (2024) Littératie en IA (Ecohesia), inspiré du travail de Jessica Parker, Kimberly Becker, et Desi Richter d'Academic Insight Lab, Moxie Al ; adapté de Selber, S.A. (2004) Multiliteracies for a Digital Age. Southern Illinois University Press.

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Le milieu de l'éducation s'active et cogite à l'IA - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Des initiatives émergentes et des sources inspirantes à suivre

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Petit challenge de Maxime Cruzel : la génération automatique de ressources pédagogiques, en utilisant les IA génératives (OpenAI) et un peu de Python.

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Petit challenge de Maxime Cruzel : la génération automatique de ressources pédagogiques, en utilisant les IA génératives (OpenAI) et un peu de Python.

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Petit challenge dominical : la génération automatique de ressources pédagogiques, en utilisant les IA génératives (ici, OpenAI) et un peu de Python. A partir du transcript d'une vidéo, on peut en effet générer un QCM 📝 en format H5P qui va se greffer directement sur une vidéo pour rendre son visionnage plus interactif. En ajoutant de l'interactivité aux vidéos, l'apprenant est mieux engagé (active learning) et on récolte davantage de learning analytics pour suivre son travail. Utiliser une solution maison pour la génération automatique de ressources pédagogiques comporte plusieurs avantages : - pouvoir gérer de manière beaucoup plus fine les modèles pédagogiques qu'utilisera l'IA générative pour générer la ressource, - utiliser d'autres contenus (support, storyboard de la vidéo) pour des interactivités plus pertinentes, - générer toute sorte de ressource, selon le contexte (vidéo interactive, flashcards, drag & drop...), - utiliser n'importe quel modèle d'IA, dont tout simplement ChatGPT/Copilot/Mistral pour générer, parfois gratuitement 💰 les questions. On est souvent déçus quand on demande du clé en main à l'IA, par exemple un cours complet. En revanche, la génération de contenus plus spécifiques peut surprendre, surtout que nous en sommes encore aux balbutiements des IA génératives. Hâte de voir cette technologie progresser !

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Maxime Cruzel on LinkedIn: Petit challenge dominical : la génération automatique de ressources...

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Petit challenge dominical : la génération automatique de ressources pédagogiques, en utilisant les IA génératives (ici, OpenAI) et un peu de Python. A partir...

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Impact of AI assistance on student agency

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Impact of AI assistance on student agency

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Highlights :

The use of AI in Edtech to scaffold and personalise learning is on the rise.

However, the impact of AI-powered Edtech on student agency is underexplored.

This paper investigates AI's impact on student agency via a study in peer feedback.

Results indicate a student tendency to rely on, rather than learn from, AI.

Self-regulated approaches can help replace AI assistance but are not as effective.

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Comment arriverons-nous à développer assez rapidement une littératie de l’IA chez les enseignant·es et les étudiant·es pour favoriser une utilisation éclairée et responsable de ces technologies ? Ce premier épisode d’une série de trois balados permet d’esquisser quelques pistes de réflexion et d’action.

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La littératie de l’IA en éducation - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Deux intelligences artificielles se mettent à dialoguer

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Deux intelligences artificielles se mettent à dialoguer

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Une équipe de l’UNIGE a conçu une IA capable d’apprendre une tâche sur la seule base de consignes verbales. Et d’en faire de même avec une IA «sœur». Lien vers l'article
DOI: 10.1038/s41593-024-01607-5

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Une équipe de l'UNIGE a conçu une IA capable d'apprendre une tâche sur la seule base de consignes verbales. Et d'en faire de même avec une IA "sœur".

L'équipe de l'UNGIE a travaillé sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés de nos neurones biologiques et de la manière dont ils se transmettent des signaux électriques dans le cerveau. © AdobeStock

Exécuter une tâche inédite sur la seule base de consignes verbales ou écrites. Puis, la décrire pour qu'une autre personne puisse la reproduire. Cette double faculté est une pierre angulaire de la communication humaine, qui résiste encore à l'intelligence artificielle (IA). Une équipe de l'Université de Genève (UNIGE) est parvenue à modéliser un réseau de neurones artificiels capable de réaliser cet exploit cognitif. Après avoir appris et accompli une série de tâches basiques, cette IA a été en mesure d'en fournir une description linguistique à une IA "sœur", qui les a exécutées à son tour. Ces résultats prometteurs, notamment pour le secteur de la robotique, sont à découvrir dans Nature Neuroscience.

Accomplir une tâche inédite sans entraînement préalable, sur la seule base de consignes verbales ou écrites, est une faculté propre à l'être humain. Une fois la tâche apprise, nous sommes également capables de la décrire pour qu'une autre personne puisse la reproduire. Cette double capacité nous distingue des autres espèces qui, pour apprendre une telle tâche, ont besoin de nombreux essais accompagnés de signaux de renforcement positif ou négatif, sans être capables de la communiquer à leurs congénères.

Un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) - le traitement du langage naturel - cherche à recréer cette faculté humaine, avec des machines qui comprennent et répondent à des données vocales ou textuelles. Cette technique s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés de nos neurones biologiques et de la manière dont ils se transmettent des signaux électriques dans notre cerveau. Or, les calculs neuronaux qui pourraient permettre d'accomplir l'exploit cognitif décrit plus haut demeurent encore mal compris.

"Actuellement, les agents conversationnels utilisant l'IA sont capables d'intégrer des informations linguistiques pour produire du texte ou une image. Mais, à notre connaissance, ils ne sont pas encore capables de traduire une consigne verbale ou écrite en une action sensorimotrice, et encore moins de l'expliquer par la suite à une autre intelligence artificielle pour qu'elle la reproduise", indique Alexandre Pouget, professeur ordinaire au Département des neurosciences fondamentales de la Faculté de médecine de l'UNIGE.

Un cerveau modèle réduit

Le chercheur et son équipe ont réussi à mettre au point un modèle neuronal artificiel doté de cette double capacité, en ayant toutefois été préalablement entraîné. "Nous sommes partis d'un modèle de neurones artificiels existant, S-Bert, qui compte 300 millions de neurones et qui est pré-entraîné à la compréhension du langage. Nous l'avons ''branché'' à un autre réseau, plus simple, de quelques milliers de neurones", explique Reidar Riveland, doctorant au Département des neurosciences fondamentales de la Faculté de médecine de l'UNIGE, et premier auteur de l'étude.

Lors de la première étape de l'expérience, les neuroscientifiques ont entraîné ce réseau à simuler l'aire de Wernicke, la partie du cerveau qui nous permet de percevoir et d'interpréter le langage. Lors de la seconde étape, le réseau a été entraîné à reproduire l'aire de Broca qui, sous l'influence de l'aire de Wernicke, se charge de la production et de l'articulation des mots. L'ensemble du processus a été réalisé sur des ordinateurs portables classiques. Des consignes écrites, en anglais, ont ensuite été transmises à l'IA.

Par exemple: pointer l'endroit - à gauche ou à droite - où un stimulus est perçu; répondre dans la direction opposée d'un stimulus; ou plus complexe, entre deux stimuli visuels avec une légère différence de contraste, montrer le plus lumineux. Les scientifiques évaluaient les résultats de leur modèle, qui simule l'intention de bouger, ou ici de pointer. "Une fois ces tâches apprises, le réseau a été capable de les décrire à un second réseau - une copie du premier - pour qu'il puisse les reproduire. À notre connaissance, faire dialoguer deux IA de manière purement linguistique est une première", se réjouit Alexandre Pouget, qui a dirigé ces travaux.

Pour de futurs humanoïdes

Cette modélisation ouvre de nouveaux horizons pour comprendre l'interaction entre le langage et les comportements. Elle est notamment prometteuse pour le secteur de la robotique, où le développement de technologies permettant de faire dialoguer les machines est un enjeu clé. "Le réseau que nous avons mis au point est de taille très réduite. Rien n'empêche désormais de développer, sur cette base, des réseaux beaucoup plus complexes qui seraient intégrés à des robots humanoïdes capables de nous comprendre mais aussi de se comprendre entre eux", concluent les deux chercheurs.
18 mars 2024 2024

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Deux intelligences artificielles se mettent à dialoguer

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L'équipe de l'UNGIE a travaillé sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés de nos neurones biologiques et de la manière dont ils se transmettent des signaux électriques dans le cerveau. © AdobeStock Exécuter une tâche inédite sur la seule base de consignes verbales ou écrites. Puis, la décrire pour qu'une autre personne puisse la reproduire.

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Dois-je citer l’outil d’IA que j’ai utilisé pour la recherche ?

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Dois-je citer l’outil d’IA que j’ai utilisé pour la recherche ?

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Dre Kristin Terrill est spécialiste des services aux étudiants diplômés du Centre d'excellence en communication de l'université d'État de l'Iowa

Réflexions d'une chercheuse universitaire américaine
L'un de nos lecteurs assidus de la veille du Collimateur nous signale le site Academic Insight Lab (AI Lab) où d'excellentes réflexions sont menées par les professeures Jessica L. Parker, Ed.D. et Kimberly Pace Becker. La professeure Parker utilise l'IA avec les personnes étudiantes du programme où elle enseigne. La question de l'utilisation réside souvent dans la manière d'utiliser l'IA, ainsi que dans les outils eux-mêmes.

Un billet du site rédigé par Dre Kristin Terrill, spécialiste des services aux étudiants diplômés au Iowa State University's Center for Communication Excellence, attire notre attention. Ce billet suscite une réflexion approfondie et nous interroge sur l'utilisation des outils de l'IA générative en recherche universitaire. Deux questions fondamentales en recherche universitaire sont abordées : Should I cite the AI tool that I used?, et How should I cite the AI tool that I used? Nous traiterons de la première question.

Attention, ce billet de veille vise à susciter la réflexion aux enjeux et écueils potentiels de l'utilisation de l'IA dans un contexte universitaire. Avant tout, vérifiez auprès de votre professeur·e ou superviseur·e si l'utilisation de l'intelligence artificielle lors de la rédaction des travaux est permise dans votre université.

*Notez que Deepl a été utilisé pour la traduction

En recherche on utilise beaucoup d'outils différents que ce soit pour la formulation d'une question de recherche, la collecte et l'analyse de données pour répondre à la question de recherche.

L'exemple de la collecte de données sur un sujet de recherche

Lorsque la formulation de la question de recherche est bien rédigée, il faut alors examiner ce qui a déjà été publié sur le sujet. Ce processus implique généralement la lecture d'articles rédigés par d'autres chercheurs qui seront compilés dans une revue de la littérature avec les articles cités. Voici quatre cas potentiels avec leur recommandation par la Dre Kristin Terrill concernant la citation de l'utilisation d'outils de l'IA.

Les analyses documentaires informelles

En effet, si l'analyse documentaire ne sert qu'à présenter un article de recherche empirique ou une thèse/dissertation, il n'est probablement pas utile de citer un outil d'assistance à l'IA. Les lecteurs peuvent consulter directement les articles eux-mêmes.

Les analyses documentaires systématiques (Méta-analyse).

Ici, l'analyse systématique de la littérature constitue le projet lui-même et l'utilisation d'outils d'IA pour la réaliser est méthodologiquement pertinente. Vous devez donc citer l'outil.

N'oubliez pas qu'en tant qu'auteur de l'article, vous êtes responsable de son contenu. Si votre analyse documentaire s'appuie sur un résumé généré par l'IA et que ce résumé s'avère invalide, vous êtes responsable. Le fait de citer l'outil d'IA qui a généré le résumé non valide ne vous dégagera pas de votre responsabilité. Les citations inexactes et trompeuses, les paraphrases et les résumés de documents connexes constituent une forme de plagiat, alors... ne vous fiez pas uniquement à un résumé généré par l'IA pour générer votre analyse documentaire.

Méthode ( collecte et analyse des données)

L'intérêt d'un rapport méthodologique est de permettre aux autres chercheurs de reproduire les résultats. Si les autres chercheurs ne peuvent pas reproduire les résultats en suivant la même méthode, toute théorie dérivée de la recherche est à juste titre remise en question.

Comment est-il possible d'utiliser un outil d'intelligence artificielle comme méthode ? Il peut s'agir, par exemple, de décrire les caractéristiques linguistiques d'un texte généré par un agent conversationnel. Pour qu'une étude de ce type puisse être reproduite, les études ultérieures devraient connaître les détails spécifiques de la technologie de l'outil IA utilisée pour générer le texte à analyser. Vous pouvez comprendre pourquoi une citation complète serait justifiée dans ce cas.

Aide à la rédaction d'article (générer, éditer ou donner de la rétroaction de contenu)

Si vous êtes un universitaire qui utilise des outils d'IA, vous envisagez probablement au moins de les utiliser pour vous aider à rédiger vos articles. La production de textes précis et cohérents est l'une des applications les plus passionnantes des outils de l'IA générative. Il est donc naturel de vouloir les utiliser pour les travaux laborieux que vous réalisez professionnellement. Toutefois, cette utilisation est controversée et de nombreux éditeurs exigent que les auteurs indiquent s'ils ont eu recours à une assistance pour rédiger leur texte.

La rédaction fait partie du processus de recherche, mais ce n'est pas de la recherche. Les chercheurs ont toujours utilisé des outils pour écrire, et ces outils ne sont pas cités puisqu'il s'agit de la responsabilité de l'auteur. L'outil utilisé pour rédiger un article ne devrait pas avoir d'incidence sur la signification du contenu de l'article et l'auteur doit respecter les principes de l'intégrité académique.

Par exemple, imaginez que votre traitement de texte ait une erreur qui supprime automatiquement une ligne sur quatre lorsque vous convertissez votre fichier en PDF. Cela aurait certainement un impact sur le sens du contenu du document, et le rendrait complètement incompréhensible. Dans ce cas, cependant, la responsabilité incomberait à l'auteur. Aucun éditeur n'accepterait de publier un tel article à condition que l'auteur accepte de citer ce traitement de texte et de rejeter la responsabilité du problème sur l'éditeur du logiciel. De la même manière, si vous utilisez un outil d'IA générative pour générer le texte de votre article, vous êtes responsable de la qualité de l'article, tout comme vous le seriez si votre traitement de texte brouillait le contenu. Vous ne pouvez pas simplement vous dégager de votre responsabilité d'auteur avec une citation.

En résumé

Selon Dre Kristin Terrill :

Lorsque les outils d'IA ont un impact direct sur la méthodologie ou les résultats, il convient de les citer.

Lorsqu'ils ne font que faciliter le processus, aucune citation n'est nécessaire.

Les auteurs restent responsables du contenu final publié.

Pour approfondir la réflexion critique concernant l'utilisation de l'IA en contexte universitaire

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Dois-je citer l'outil d'IA que j'ai utilisé pour la recherche ? - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Heuristica est un outil basé sur l'IA, il permet de générer des cartes mentales pour l'apprentissage visuel, la réflexion et la recherche

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AI-Powered Mindmaps & Concept Maps for Visual Learning | Heuristica

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Visualize, organize, and manage your learning and research using AI-powered mind maps and concept maps

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AI can help − and hurt − student creativity

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AI can help − and hurt − student creativity

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Sabrina Habib, associate professor in the School of Journalism and Mass Communications, writes for the conversation about her research on artificial intelligence's effect on student creativity.
Teachers across the country are grappling with whether to view AI tools like ChatGPT as friend or foe in the classroom. My research shows that the answer isn't always simple. It can be both.

Teaching students to be creative thinkers rather than rely on AI for answers is the key to answering this question. That's what my team and I found in our study on whether AI affects student creativity, published in the Journal of Creativity and representing scholars from the University of South Carolina, the University of California, Berkeley and Emerson College.

In the study, we asked college students to brainstorm - without technology - all the ways a paper clip can be used. A month later, we asked them to do the same, but using ChatGPT. We found that AI can be a useful brainstorming tool, quickly generating ideas that can spark creative exploration. But there are also potential negative effects on students' creative thinking skills and self-confidence. While students reported that it was helpful to "have another brain," they also felt that using AI was "the easy way out" and didn't allow them to think on their own.

The results call for a thoughtful approach to using AI in classrooms and striking a balance that nurtures creativity while utilizing AI's capabilities.

Why it matters

Increasingly, students are using AI for help with their schoolwork. Whether it's for drafting essays, learning new languages or studying history and science, AI tools are becoming a staple in students' academic toolkit.

Students tend to view AI as having a positive impact on their creativity. In our study, 100% of participants found AI helpful for brainstorming. Only 16% of students preferred to brainstorm without AI.

The good news is that the students in our study generated more diverse and detailed ideas when using AI. They found that AI was useful for kick-starting brainstorming sessions. Other research has shown that AI can also serve as a nonjudgmental partner for brainstorming, which can prompt a free stream of ideas they might normally withhold in a group setting.

The downside of brainstorming with AI was that some students voiced concerns about overreliance on the technology, fearing it might undermine their own thoughts and, consequently, confidence in their creative abilities. Some students reported a "fixation of the mind," meaning that once they saw the AI's ideas, they had a hard time coming up with their own.

Some students also questioned the originality of ideas generated by AI. Our research supported these hunches. We noted that while using ChatGPT improved students' creative output individually, the AI ideas tended to be repetitive overall. This is likely due to generative AI recycling existing content rather than creating original thought.

The study results indicate that allowing students to practice creativity independently first will strengthen their belief in themselves and their abilities. Once they accomplish this, AI can be useful in furthering their learning, much like teaching long division to students before introducing a calculator.

What still isn't known

Our study primarily explored AI's application in the idea-generation phase of creativity, but we also emphasized the importance of developing skills at the start and end of the creative process. The essential tasks of defining problems and critically evaluating ideas still rely heavily on human input.

The creative process typically involves three phases, such as problem identification, idea generation and evaluation. AI shows promise in aiding students in the idea generation phase of the creative process, according to our study. However, the current generation of AI, such as ChatGPT-3, lacks the capacity for defining the problem and refining ideas into something actionable.

AI's growing role in education brings many advantages, but keeping the human element at the forefront is crucial.

What's next

Content ownership, plagiarism and false or misleading information are among the current challenges for implementing AI in education. As generative AI gains popularity, schools are pressed to set guidelines to ensure these tools are used responsibly. Some states, such as California and Oregon, have already developed guidelines for AI in education. Ethical considerations are vital for a positive relationship between creativity and AI.

Our team will continue to research the effect of AI on creativity, exploring its impact on agency, confidence and other phases of the creative process. AI in education is not just about the latest technology. It's about shaping a future where human creativity and technological advancement progress hand in hand.

The Research Brief is a short take on interesting academic work.

This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.

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AI can help − and hurt − student creativity

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Teachers explore whether or not AI tools are beneficial in the classroom by researching the way college students brainstorm with and without technology.

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Former à l’éthique de l’IA en enseignement supérieur

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Former à l’éthique de l’IA en enseignement supérieur

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Cette trousse pédagogique propose des moyens concrets pour réaliser des activités de formation pour développer les différents aspects de la compétence en éthique de l’IA

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Former à l’éthique de l’IA en enseignement supérieur - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Enregistrement du webinaire organisé dans le cadre du Mooc AI4T autour des "Usages de l’IA en Éducation : retours d'expériences et perspectives" (VIDEO)

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Enregistrement du webinaire organisé dans le cadre du Mooc AI4T autour des "Usages de l’IA en Éducation : retours d'expériences et perspectives" (VIDEO)

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Usages de l’IA en Éducation : retours d'expériences et perspectives -webinaire 1  Mooc AI4T

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AYA est une IA open source et multilingue, elle est le fruit d’une collaboration internationale de plusieurs chercheurs répartis dans 119 pays.

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AYA est une IA open source et multilingue, elle est le fruit d’une collaboration internationale de plusieurs chercheurs répartis dans 119 pays.

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Cohere’s non-profit research lab, C4AI, released the Aya model, a state-of-the-art, open source, massively multilingual, research LLM covering 101 languages – including more than 50 previously underserved languages.

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Replay 3e matinée interactive sur les systèmes de soins et l’IA !

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Replay 3e matinée interactive sur les systèmes de soins et l’IA !

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9h00 - Mot de bienvenue, Pr Antoine Geissbuhler et Pr Idris Guessous

9h15 - Keynote : une Genève innovante, sûre et inclusive à l'ère de l'IA, Alexander Barclay

11h00 - Présentation de projet-terrain : l'utilisation de l'IA pour le bien-être professionnel, Lara Gervaise

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HUG - Hopitaux Universitaires de Genève on LinkedIn: 3e matinée interactive : systèmes de soins et intelligence artificielle

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Rejoignez-nous en direct dès aujourd'hui de 9h à 11h45 pour la 3e matinée interactive sur les systèmes de soins et l'IA ! Découvrez l'utilisation de...

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Testing of detection tools for AI-generated text

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Testing of detection tools for AI-generated text

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Il s'agit d'un type d'intelligence artificielle qui est capable de créer du contenu nouveau et original (texte, images, musique, vidéos etc). L'IA est entraînée à partir de grandes quantités de données existantes, elle peut identifier des modèles et faire des prédictions sur la base de ces données en utilisant des réseaux de neurones simulant le fonctionnement du cerveau humain (deep learning).

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Il s'agit d'un type d'intelligence artificielle qui est capable de créer du contenu nouveau et original (texte, images, musique, vidéos etc). L'IA est entraînée à partir de grandes quantités de données existantes, elle peut identifier des modèles et faire des prédictions sur la base de ces données en utilisant des réseaux de neurones simulant le fonctionnement du cerveau humain (deep learning).

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L’IA en éducation: quand les colonnes du temple tremblent, Florian Meyer et Isabelle Nizet (VIDEO)

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L’IA en éducation: quand les colonnes du temple tremblent, Florian Meyer et Isabelle Nizet (VIDEO)

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L’IA en éducation: quand les colonnes du temple tremblent, Florian Meyer et Isabelle Nizet

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Intelligence artificielle et éducation : apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques (édition 2024)

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Intelligence artificielle et éducation : apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques (édition 2024)

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L’écriture, la recherche et la pensée critique avec l’assistance de l’IA

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L’écriture, la recherche et la pensée critique avec l’assistance de l’IA

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La relation entre l'intégrité académique et l'intelligence artificielle générative n'est pas du tout évidente dans le monde de l'éducation. L'utilisation des outils d'IA n'étant pas toujours compatible avec l'intégrité académique, il faut maintenant éduquer à la manière d'utiliser les outils d'IA pour rester conforme aux pratiques et aux valeurs de l'intégrité académique.

Définition

Intégrité académique
Respect des principes, des normes et des pratiques éthiques et professionnelles, ainsi que d'un système de valeurs cohérent qui sert de guide pour la prise de décisions et d'actions dans les domaines de l'éducation, de la recherche et de l'érudition.
European Network for Academic Integrity 20-09-22

Si la tendance se maintient, l'intelligence artificielle sera de plus en plus utilisée en éducation pour la réalisation de travaux, mais à différents niveaux. Par exemple, son utilisation n'est pas nécessairement appropriée si l'objectif d'apprentissage est de développer des compétences en écriture pour les débutants. Par contre, elle peut être fort utile comme assistant à la rédaction pour les travaux de rédaction d'envergure pour des études avancées.

Source X : @Bill_Barnum.

Jusqu'à quel niveau d'assistance le principe de l'intégrité académique est-il respecté ?

Le principe de l'intégrité académique est respecté tant que les outils d'IA sont utilisés comme un complément à l'apprentissage et non comme un substitut à la pensée et au travail indépendants de l'étudiant·e.

Assistance à l'ÉCRITURE

L'IA vérifie ou corrige l'orthographe ou la grammaire.

Exemple :

L'IA suggère ou fait des améliorations pour clarifier et cohérences.

Exemple :

Exemple :

Assistance à la RECHERCHE

Exemple :

Exemple :

Assistance à la PENSÉE CRITIQUE

Le niveau de maîtrise des outils d'IA aussi dans la balance

Plus le niveau de maîtrise d'une personne avec les outils d'IA est élevé, plus elle sera en mesure de les utiliser de manière responsable et éthique. L'utilisation de l'IA varie autant dans le type d'assistance qu'elle fournit que dans le niveau de maîtrise requis pour son utilisation. Les enseignant·es qui autorisent l'utilisation de l'IA doivent au minimum former les étudiant·es pour que ces outils soient utilisés de manière à soutenir leur apprentissage.

En résumé, les niveaux de maîtrise des personnes utilisatrices peuvent se catégoriser sommairement de la manière suivante :

Faible

Ces personnes ont une expérience minimale avec les outils d'IA. Elles sont peu informées des capacités ou des limitations de ces technologies et ne les utilisent généralement pas dans leur travail académique. Elles en restent souvent au premier résultat de sortie produit par l'IA. Les notions de biais, de vérification des résultats et des enjeux sont minimales.

Faible à moyenne

Ces personnes ont une compréhension de base des outils d'IA et les expérimentent pour cerner des concepts. Elles effectuent des tâches simples d'idéation, génèrent du texte, des images ou des données avec une personnalisation minimale et peu complexe de leur invite (prompt). Elles explorent l'utilisation dans le cadre de travaux académiques en étant conscientes des enjeux d'intégrité académique.

Moyenne

Ces personnes sont à l'aise à l'idée d'utiliser des outils de l'IA pour une variété de tâches plus ou moins complexes. Elles ont une bonne maîtrise de la façon d'utiliser ces outils dans les contextes académiques, mais peuvent encore avoir besoin de conseils pour des applications plus complexes. Elles ont une compréhension des considérations éthiques et des limitations sur la fiabilité des résultats des outils de l'IA. Elles sont en mesure de mettre en doute les résultats en lien avec leur expertise et s'engagent de manière critique à évaluer les contenus générés. Elles peuvent employer les outils d'IA pour demander une rétroaction sur la structure et la cohérence de leurs travaux académiques.

Moyenne à élevée

Ces personnes ont une compréhension avancée de l'IA générative. Elles peuvent utiliser les outils d'IA comme un assistant personnel pour faciliter la réalisation d'une partie de leur tâche tout en gardant leur agentivité. Elles peuvent intégrer ces outils dans des tâches académiques complexes, manipuler et peaufiner les résultats. Elles ont une compréhension approfondie des implications éthiques et des éventuels biais de l'IA générative. Elles évaluent de manière critique et responsable les résultats des outils de l'IA.

Élevée

Ces personnes ont une expérience significative avec les outils et une expertise approfondie de l'IA. Elles exploitent les outils de l'IA afin de les assister pour des travaux avancés et créatifs. Elles ont une compréhension assez complète de la technologie, y compris ses limites, ses considérations éthiques et ses développements futurs potentiels.

Pour conclure

Si l'IA générative peut menacer l'intégrité académique, elle offre également des opportunités. L'IA multiplie les capacités des utilisateurs dans le bon comme dans le mauvais sens. En contexte éducatif, l'utilisation non déclarée ou non autorisée d'outils d'IA pour produire des travaux à des fins académiques ou d'évaluation (par exemple, les devoirs, les travaux pratiques évalués et les examens) pourrait être considérée comme une forme d'inconduite académique.

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L'écriture, la recherche et la pensée critique avec l'assistance de l'IA - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Le principe de l'intégrité académique est-il toujours respecté ?

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Book Information

Book Description

AI provides educators and instructional designers with powerful tools to enhance the student learning experience. This guide presents practical examples of AI applications that are versatile and suitable for a broad spectrum of instructional activities, alongside others that have more specific uses. The textbook explores effective ways AI can generate high-quality course content, foster creativity, personalize learning, and drive innovation. Across the 18 chapters, the authors emphasize the need to work together to ensure AI's ethical and responsible use in educational settings.

Authors

Dr. Paula MacDowell; Kristin Moskalyk; Katrina Korchinski; and ETAD 873

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Authors: Dr. Paula MacDowell; Kristin Moskalyk; Katrina Korchinski; and ETAD 873

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AI-Enhanced Instructional Design – Simple Book Publishing

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AI provides educators and instructional designers with powerful tools to enhance the student learning experience. This guide presents practical examples of AI applications that are versatile and suitable for a broad spectrum of instructional activities, alongside others that have more specific uses. The textbook explores effective ways AI can generate high-quality course content, foster creativity, personalize learning, and drive innovation. Across the 18 chapters, the authors emphasize the need to work together to ensure AI’s ethical and responsible use in educational settings.

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OECD - Opportunities, guidelines and guardrails for effective and equitable use of AI in education

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OECD - Opportunities, guidelines and guardrails for effective and equitable use of AI in education