Conseil pédagogique et PROMPtitude

*** Chronique rédigée par Camille Arpin, conseillère principale chez Collecto, de l’atelier de Julie Beaupré et d’Élisabeth Joly, conseillères pédagogiques à la TÉLUQ, soit Conseil pédagogique et PROMPtitude ***

L’intelligence artificielle (IA) a changé la donne en enseignement. Pour aider le personnel enseignant de la TÉLUQ à apprivoiser et à intégrer cette technologie dans leur travail quotidien ou dans leurs cours, Julie Beaupré et Élisabeth Joly, conseillères pédagogiques, ont animé de nombreuses formations sur le sujet. Elles ont partagé avec les participants et participantes de l’atelier du Rendez-vous CP 2024 leurs bons coups et ont animé une période de coconstruction de pratiques sur l’IA.

Former le personnel enseignant sur l’IA: les bons coups de Julie Beaupré et Élisabeth Joly

Pour Julie Beaupré et Élisabeth Joly, leur approche repose sur un changement de paradigme (Goudey, 2023). Les étudiants et étudiantes ne doivent plus chercher à donner LA bonne réponse à leur enseignant ou à leur enseignante, mais se servir de l’IA pour améliorer leur compréhension de diverses notions et leurs méthodes d’apprentissage. Dans le contexte de l’université entièrement en ligne de la TÉLUQ, il est difficile de faire fi de l’IA. L’idée de Julie Beaupré et Élisabeth Joly est d’initier le personnel enseignant de leur établissement à l’IA, car ça prend environ 10 heures d’utilisation de cette technologie pour comprendre en quoi elle pourrait nous être utile (Mollick, 2023).

Activité brise-glace

Comme prémisse à toute formation en ligne, les conseillères pédagogiques demandent au personnel enseignant d’évaluer leur utilisation de l’IA dans le clavardage. Elles s’appuient sur le modèle de Raby (2005) pour montrer aux participants et participantes de leurs formations que, du jour au lendemain, l’avènement de l’IA les a obligés à devoir maitriser une technologie qu’ils et elles n’utilisaient pas du tout. L’auto-évaluation permet de dresser le portrait du groupe et de mobiliser dans le clavardage de la rencontre toutes les personnes participantes, en particulier celles ayant déjà intégré l’IA dans leur pratique pédagogique.

La requête inversée et les requêtes à tester

Pour aider les participants et participantes à formuler de bons prompts, Julie Beaupré et Élisabeth Joly utilisent la méthode de la requête inversée. En présentant le résultat obtenu par ChatGPT, les personnes participantes tentent d’identifier les informations qui ont été inscrites dans le prompt. Il n’y a pas une réponse spécifique ni une solution clé en main pour la rédaction des prompts avec l’IA.

Quatre éléments sont tout de même essentiels pour formuler un bon prompt:

Le rôle : précisez la perspective à adopter
Le contexte: explicitez les besoins et les contraintes
La tâche: indiquez le résultat attendu par l’IA
Le format: détaillez la forme attendue du résultat de la requête

La requête à copier-coller est un exercice qui fonctionne toujours bien lors des formations de Julie Beaupré et Élisabeth Joly. Elles partagent dans un Google Drive différentes requêtes bien formulées que les personnes participantes peuvent copier et coller dans ChatGPT. En groupe, ils et elles partagent ensuite leurs impressions et les résultats obtenus. Ce qui est intéressant, c’est la facilité avec laquelle l’exercice peut être adapté au contexte spécifique de la formation et à l’auditoire.

De plus, la requête à compléter est un autre exercice intéressant. À titre d’exemple, Élisabeth Joly et Julie Beaupré posent une série de questions que les personnes participantes devront compléter. Leurs réponses permettront de formuler leur requête qu’elles pourront tester ensuite dans ChatGPT.

Quelles compétences [sont attendues en milieu professionnel… mes étudiants et étudiantes devraient développer… à la fin du cours, mes étudiants et étudiantes devraient être en mesure de …]?
Quels [faits, concepts, procédures, connaissances, savoirs, savoir-faire, savoir-être…] devraient être abordés? Dans quel ordre?
Quelles sont les meilleures manières pour présenter le contenu [décrire le contenu] pour qu’il soit [accessible… gradué… varié… motivant…]?
Quelles manifestations observables pourraient attester que mes étudiants ou mes étudiantes [progressent… acquièrent des habiletés, ont développé leurs compétences…]?
Comment pourrais-je concevoir une [activité pédagogique… évaluation…] [authentique… engageante…motivante…] qui [permet d’évaluer leur progression… permet à l’étudiant ou l’étudiante de se pratiquer… d’intégrer la matière…]?

Les canevas collaboratifs

Les canevas collaboratifs à compléter pendant la formation sont des outils intéressants qui favorisent les échanges et permettent d’obtenir une vue d’ensemble des besoins des participants et participantes. Par exemple, ils et elles peuvent lister différentes tâches dans lesquelles l’IA pourrait leur être utiles au quotidien ou pour lesquelles leurs étudiants et étudiantes pourraient utiliser l’IA. Ainsi, les personnes participantes repartent avec des suggestions concrètes.

Dans le contexte actuel où l’IA s’est solidement implantée dans le milieu de l’enseignement et que les recommandations et lignes directrices des établissements tardent à venir, Julie Beaupré et Élisabeth Joly ont choisi de former le personnel enseignant et pédagogique de la TÉLUQ pour qu’il outille les personnes étudiantes à être de meilleurs étudiants et meilleures étudiantes. Le fait de décortiquer les compétences méthodologiques mobilisées par les personnes étudiantes les aide dans leurs tâches récurrentes et dans l’optimisation de leur temps de travail. Julie Beaupré et Élisabeth Joly ont détaillé le tout dans leur Guide étudIAnt: pour dIAloguer sans plagier.

Les bons coups des participants et participantes de l’atelier RVCP 2024

Lors d’une période d’échanges, les participants et participantes à l’atelier de Julie Beaupré et d’Élisabeth Joly ont partagé les activités qui ont bien fonctionné lorsqu’ils et elles ont abordé l’IA avec le personnel enseignant de leur établissement.

Les exercices de type «textes à trous» sont utiles pour démystifier le fonctionnement de la boite noire de l’IA. Des activités ludiques de «prompting», comme des mises en situation, permettent de décortiquer la manière de formuler les requêtes.

Pascal Vangrunderbeeck, conseiller pédagogique à l’Université catholique de Louvain, a présenté la ressource éducative libre, IA-Scope, des cartes à jouer permettant d’explorer les prompts pour dialoguer avec les IA génératives.

Certains cégeps ont créé des comités sur l’IA pour aider les enseignants et les enseignantes à intégrer cette technologie dans leur pratique et à modifier certaines évaluations de leurs cours. De plus, la rédaction de foires aux questions a alimenté les réflexions sur les balises à instaurer au sein des établissements.

Alexandre P. Bédard, conseiller pédagogique à l’Université du Québec à Montréal, a mentionné qu’avec la hausse de demandes disciplinaires en lien avec l’IA, il prend un moment pour demander aux enseignants et aux enseignantes de lui poser des questions qu’il reformule pour en faire des prompts et ils et elles observent ensemble la réponse obtenue à l’aide de l’IA. Cela suscite toujours beaucoup de réactions.

La formule «petits pas» fonctionne souvent très bien. Dans de brefs ateliers praticopratiques (15 minutes de théorie, 15 minutes de mise en situation et 15 minutes de pratique), les participants et participantes peuvent tester des éléments concrets de l’IA.

Charles Désy, conseiller pédagogique pour l’Association québécoise de pédagogie collégiale (AQPC), a mentionné la mise en ligne de 5 modules de formation asynchrone sur l’évaluation à l’ère de l’IA. Une ressource permet aux personnes enseignantes de réfléchir à leurs pratiques évaluatives et d’élaborer leur propre plan d’action.

À la fin de la période d’échanges, la pluralité et la variété des besoins en lien avec l’IA en fonction des facultés et départements des établissements d’enseignement font consensus. Il appert important d’aborder cette technologie selon les différentes disciplines pour rendre le tout plus concret pour chaque personne enseignante.

Co-construction de requêtes

Pour clore leur atelier, Élisabeth Joly et Julie Beaupré ont proposé aux participants et aux participantes de contribuer au Livre blanc de la TÉLUQ. En s’inspirant du livre blanc d’Open Classrooms sur l’IA générative et l’ingénierie pédagogique et des balises d’utilisation des outils d’IA générative de l’Université de Sherbrooke définies par Cabana et Côté (2024), les animatrices ont conçu leur propre ressource pour rassembler des exemples de requêtes qui pourront être utilisées par le personnel enseignant aux études supérieures. En reprenant les 4 niveaux des balises de Cabana et Côté (niveau 1: assister, niveau 2: améliorer, niveau 3: produire, niveau 4: redéfinir), les participants et participantes ont mis la main à la pâte en tentant de définir des requêtes pour différentes tâches divisées selon les 4 niveaux. Cette ressource libre est toujours en cours de construction, n’hésitez pas à la parcourir pour y trouver de l’inspiration ou à partager vos bons coups dans la rédaction de requêtes !