[es] El artículo trata de la regulación por parte del profesor de la actividad de los alumnos que utilizan recursos digitales movilizando técnicas de aprendizaje adaptativo. La investigación presentada es exploratoria. Se llevó a cabo en el marco de una colaboración con la empresa EvidenceB para mejorar la experiencia del usuario de una aplicación que integra un agente conversacional para el aprendizaje fundamental del francés en la escuela secundaria. Se trata, en particular, de una primera caracterización de las limitaciones específicamente inducidas por las técnicas de inteligencia artificial (IA) susceptibles de obstaculizar la apropiación de la aplicación por parte de los profesores con el fin de estructurar nuevos trabajos de investigación. El análisis temático de una serie de entrevistas revela una paradoja, la de un profesor que nunca ha estado tan informado sobre la trayectoria de aprendizaje de cada alumno, pero cuyo poder de dirección pedagógica y didáctica está parcialmente delegado en la máquina. Sin embargo, consideramos que esta paradoja es sólo aparente. Si la IA permite una automatización parcial de la regulación pedagógica expresada en términos de prescripción y seguimiento de las actividades, también proporciona a los profesores los medios de una regulación más personalizada en lo que respecta al apoyo a los alumnos. El efecto de desintermediación temido por algunos, el de la sustitución del profesor por una "máquina de enseñar" aparece como un riesgo potencial pero limitado a micro situaciones y su actualización depende fuertemente de la capacidad del profesor para integrar las aportaciones de la IA a su ingeniería pedagógica. Por último, la cuestión del uso de estas técnicas se asemeja a los problemas de hibridación de la formación e invita a pensar y concebir la hibridación hombre-máquina de los procesos de regulación de las actividades de aprendizaje de los alumnos.

[fr] L'article traite de la régulation par l'enseignant de l'activité d'élèves qui utilisent des ressources numériques mobilisant des techniques d'apprentissage adaptatif (adaptive learning). La recherche présentée est exploratoire. Elle a été réalisée en marge d'une collaboration avec l'entreprise EvidenceB pour améliorer l'expérience utilisateur d'une application intégrant un agent conversationnel pour les apprentissages fondamentaux du français au lycée. Elle vise notamment à établir une première caractérisation des contraintes spécifiquement induites par les techniques d'intelligence artificielle (IA) susceptibles d'entraver l'appropriation de l'application par les enseignants afin de structurer de nouveaux travaux de recherche. L'analyse thématique d'une série d'entretiens révèle un paradoxe, celui d'un enseignant qui n'a jamais été autant informé du parcours d'apprentissage de chaque élève, mais dont le pouvoir de pilotage pédagogique et didactique est partiellement délégué à la machine. Pour autant, nous considérons que ce paradoxe n'est qu'apparent. Si l'IA permet une automatisation partielle de la régulation pédagogique exprimée en termes de prescription et de suivi des activités, elle donne aussi aux enseignants les moyens d'une régulation plus personnalisée en ce qui concerne l'accompagnement des élèves. L'effet de désintermédiation redouté par certains, celui de la substitution de l'enseignant par une " machine à enseigner " apparaît bien comme un risque potentiel, mais limité à des micro-situations et son actualisation dépend fortement de la capacité de l'enseignant à intégrer les apports de l'IA à son ingénierie pédagogique. Finalement, la question de l'utilisation de ces techniques s'apparente aux problématiques d'hybridation de la formation et invite à penser et concevoir l'hybridation homme-machine des processus de régulation des activités d'apprentissage des élèves.