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Formation Active sur les IA Génératives en Éducation

Tu es formateur d’enseignants de collège et de lycée en France. Créé une formation de 6 heures (minutée) sur le thème « les IA génératives, leurs usages et leurs limites en éducation ». Le niveau est confirmé et la formation se base sur une pédagogie active où les stagiaires sont mis en activité (construction, tests, échanges, présentations…). Cite tes sources et donne des exemples concrets en classe.
IA géné ratives Education Application Scenarios Restrictions

Formation « IA génératives, usages et limites en éducation »

Durée : 6 heures (1 journée)
Public : enseignants confirmés collège/lycée
Pédagogie : active & collaborative (construction, tests, échanges, présentations)
Sources principales :
U.S. Dept. of Education ;
Stanford University

1. Accueil & mise en situation (9 h – 9 h 15)

  • Kahoot ! « Que savez-vous déjà des IA ? »
  • Objectifs SMART de la journée affichés sur Padlet.

2. Micro-cours « 3D » (9 h 15 – 9 h 45)

Mini-conférence flash (10 min) illustrée de cas concrets :
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3DDéfinitionExemples de classe
DreamingFaire émerger des idéesClasse de 3e : génération de 10 situations-problèmes autour du thème « transition énergétique » avec ChatGPT puis tri collaboratif.
DrudgeryAlléger les tâches répétitivesSeconde : correction automatique des QCM d’histoire via QuizBot + export résultat dans le LMS.
DesignCréer des ressources1re techno : co-construction d’un scénario pédagogique complet (objectifs, différenciation, évaluation) via IA puis ajustement humain.

3. Atelier 1 – Prompt Engineering (9 h 45 – 10 h 30)

A. Clarifier la demande
B. Ajouter du contexte pédagogique
C. Itérer
Consigne par groupe de 3 :
« Génère une activité de compréhension orale en anglais pour des 4e A2, thème « écologie », durée 20 min, intégrant TikTok comme support. »
  • 1er jet → 2e jet avec précisions (niveau vocabulaire, consignes TICE).
  • Mise en commun sur un tableau collaboratif Miro.

4. Pause – café & partage (10 h 30 – 10 h 45)

5. Atelier 2 – Test de biais & limites (10 h 45 – 12 h)

A. Mise en évidence des biais
  • Chaque groupe soumet la même consigne à deux IA (ChatGPT vs. Bard).
  • Compare les réponses : stéréotypes, omissions, erreurs factuelles.
  • Référence : biais algorithmiques dans l’évaluation automatique
    .
B. Scénario de classe
  • Première S : demander à l’IA de générer un devoir de chimie.
  • Discussion : quelles vérifications humaines indispensables ?
C. Matrice « Risque / Usage »
  • Les stagiaires placent leurs cas sur une affiche murale.

6. Lunch & veille (12 h – 13 h)

Buffet « finger food » avec écrans diffusant les dernières recommandations européennes sur l’IA éducative
.

7. Atelier 3 – Co-construction d’un scénario pédagogique (13 h – 14 h 15)

Méthode : Learning Design Sprint
  1. Sélection d’une discipline (maths, français, EMC…).
  2. Rôles : un enseignant, un « prompt engineer », un « validateur pédagogique ».
  3. Livrables :
    • Objectifs (EO & compétences)
    • Activité IA intégrée
    • Grille d’évaluation tenant compte des limites identifiées
  4. Pitch 2 min devant la classe.

8. Échange & débrief (14 h 15 – 14 h 45)

  • Fishbowl : un groupe au centre explique ses choix, les autres observent puis questions.
  • Carte mentale commune : clés pour une utilisation responsable.

9. Atelier 4 – Projet d’implémentation (14 h 45 – 15 h 45)

  1. Cartographie des usages possibles dans son établissement (Padlet).
  2. Plan d’action :
    • Calendrier pilote
    • Indicateurs de réussite
    • Gestion des données élèves (RGPD)
  3. Affichage « elevator pitch » : une affiche A3 pour convaincre son chef d’établissement.

10. Clôture & évaluation (15 h 45 – 16 h)

  • Quiz de sortie sur Wooclap.
  • Badge numérique délivré via Moodle.
  • Ressources post-formation :
    • Guide « Prompts édu 2024 » (pdf)
    • Communauté Slack dédiée
    • Lien vers le rapport européen « Ethical guidelines on AI in education »
      .

Matériel fourni

  • Ordinateurs ou tablettes
  • Accès à ChatGPT, Bard, Canva, Miro, Wooclap
  • Dossier papier synthèse + QR codes vers toutes les ressources citées

Exemple d’application prête à l’emploi

Classe de 5e – Sciences : « Cycle de l’eau »
  • Étape 1 : les élèves interrogent une IA générative pour obtenir des données sur l’évapotranspiration locale.
  • Étape 2 : l’enseignant utilise l’IA pour créer un escape game numérique (Genially) intégrant ces données.
  • Étape 3 : évaluation croisée IA (feedback automatique) + grille humaine sur la démarche scientifique.
Kimi AI 生成