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Mooc de l'AQPC (Association Québécoise de Pédagogie Collégiale)

Intervenant(e)s:

Dave Anctil, professeur au Collège Jean-de-Brébeuf et chercheur affilié à l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique (OBVIA)

Patrick Bellerive, directeur des Technologies de l’information au Cégep Sorel-Tracy

Jean-Philippe Boucher, professeur d'informatique au Cégep Garneau

Martine Peters, professeure au Département des sciences de l’éducation à l’Université du Québec en Outaouais et directrice du Groupe de recherche sur l’intégrité académique et du Partenariat universitaire sur la prévention du plagiat

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Saisir l'impact de l'IA sur les évaluations (Intro)

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Saisir l'impact de l'IA sur les évaluations (Intro)

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Lien vers le Podcast: AI and Higher Education Assessment.wav(Durée: 03':39")

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Soutenir l'intégration de l'IA dans l'enseignement supérieur

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Soutenir l'intégration de l'IA dans l'enseignement supérieur

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Les évaluations et outils de détection de fraude sont dépassés. Les étudiants utilisent déjà l’IA pour générer leurs travaux. Que faire?

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Proposer des évaluations participatives, plus créatives et complexes qu’un examen.

Encourager différentes évaluations collaboratives et laboratoires qui ne nécessitent pas l’utilisation du numérique.

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Évaluations avec un usage responsable et bénéfique de l'IA par rapport aux compétences et connaissances.

Familiariser à l'usage intègre et responsable de l’IA. Développer l’esprit critique.

Ex : Argumentation de l'étudiant avec l’IA sur base d'un prompt qui permet de recevoir un feedback (rétroaction conversationnelle) // tutorat.

Garder à l’esprit que l’IA occupera une place centrale dans le développement humain : il n’est pas pensable de bannir.

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https://www.futurepedia.io/

https://quillbot.com/

https://www.bing.com/images/create

https://www.chatpdf.com/fr

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Typiquement humain :

Réactivité, décisions, imagination, intégration des conséquences éthiques.

Impacts émotionnels et leurs répercussions, adoption de valeurs personnelles ou professionnelles, esprit critique et prise de position.

Pouvoir de fonctionner et poser des actions en-dehors de tout environnement numérique.

Objectif : Se familiariser avec l’IA et comparer ses capacités aux capacités des étudiants pour créer mes évaluations.

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Précautions:

Consulter la politique de confidentialité des IA

Anonymiser les données transmises (contre usurpation d’identité ou désinformation)

Ne pas divulguer d’informations confidentielles

Relire les productions et croiser avec des sources fiables. Les IAs peuvent fournir des contenus erronés, illogiques, imprécis, inappropriés ou biaisés.

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Intégrité des évaluations à l'aire de lIA... Comment faire?

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Intégrité des évaluations à l'aire de lIA... Comment faire?

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Se poser les bonnes questions:

Quand l’utilisation de l’IA devient-elle de la triche?

L'IA est-elle compatible avec l’intégrité intellectuelle?

Doit-on sanctionner des étudiants et étudiantes qui utilisent l’IA?

Comment encadrer l’utilisation de l’IA dans son cours?

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4 Stratégies pour assurer l'intégrité des évaluations dans mon cours

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4 Stratégies pour assurer l'intégrité des évaluations dans mon cours

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1. Politique explicite d'utilisation de l'IA inclue dans le plan de cours.

2. Exiger des étudiants qu’ils déclarent quand et comment ils utilisent l’IA.

3. Proposer des tâches qui nécessitent une application pratique des connaissances (entrevues, analyses, tâches pratiques sur le terrain).

4. Privilégier des évaluations qui demandent des justifications détaillées des réponses.

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Stratégies pour encadrer l'utilisation de l'IA dans mon cours

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Stratégies pour encadrer l'utilisation de l'IA dans mon cours

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1. Utilisation autorisée par contexte : Les étudiants doivent demander à leur enseignant comment l’IA peut être utilisée.

2. Encouragement de l’utilisation critique : Ex : analyser et modifier des textes générés par l’IA.

3. Développement de la confiance : Permettre l’utilisation de l’IA pour aider les étudiants à développer leur confiance en leurs capacités (pourrait réduire la tentation de tricher).

4. Formation à l’utilisation de l’IA : Enseigner aux étudiants comment utiliser l’IA de manière éthique et efficace.

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OUI pour:

Analyse et compréhension des questions complexes

Production de contenu sur demande

Réussite des tests standardisés

MAIS:

Limites temporelles des données : données de GPT-4 se limitent aux années précédant 2021.

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Évaluation par compétences : évaluation globale en fin de parcours plutôt que des évaluations morcelées.

Évaluations englobantes : évaluations couvrant l’entièreté de la compétence.

Traces d’apprentissage : journaux de bord, rapports d’avancement... pour évaluer le processus d’apprentissage.

Évaluations formatives.

Notation orientée processus : à proscrire : "la seule chose qui compte c’est ce que l’étudiant a écrit le jour de l’examen" (=notation orientée résultat). Ramener sur le processus : avoir plusieurs points de mesure tout au long du processus.

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Lien vers le portefeuille de documens du Mooc: Documents Mooc Evaluation et IA