# Modéliser pour inclure : une analyse critique des formes pédagogiques induites par les environnements IA

Bouazza Ghitha, Abdelkabir Mokhlesse, Rachid El Ganbour, Latifa Hafdi Idrissi

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Bouazza Ghitha, Abdelkabir Mokhlesse, Rachid El Ganbour, Latifa Hafdi Idrissi. Modéliser pour inclure : une analyse critique des formes pédagogiques induites par les environnements IA. Colloque ROC 2025 : Le numérique en éducation, quelles places pour une éducation anthropocentrée : vers des formations numériques critiques et émancipatrices, Cathia Papi, i-TEQ, Médiations et médiatisations, Université TÉLUQ; Patrick Plante, i-TEQ, Université TÉLUQ; Alain Stockless, Université du Québec à Montréal; France Gravelle, REFAD, Université du Québec à Montréal, Oct 2025, Québec, Canada. *hal-05479502*

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Submitted on 27 Jan 2026

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# Modéliser pour inclure : une analyse critique des formes pédagogiques induites par les environnements IA

Ghitha Bouazza, Université Mohammed Premier, ghitha.bouazza@ump.ac.ma
Abdelkabir Mokhlesse, Université Ibn Tofail, abdelkabir.mokhlesse@uit.ac.ma
Rachid El Ganbour, Université Mohammed Premier, r.elganbour@ump.ac.ma
Latifa Hafdi Idrissi, Université Ibn Tofail, latifa.hafdiidrissi@uit.ac.ma

## Introduction

L'émergence de l'intelligence artificielle (IA) dans le champ de la formation initiale et continue des enseignants bouleverse les paradigmes traditionnels de la conception pédagogique. Ces technologies, désormais intégrées dans des plateformes d'assistance à la planification de cours, promettent un gain d'efficacité et un meilleur alignement sur les référentiels inclusifs, tels que le modèle Universal Design for Learning (UDL). Pourtant, cette efficacité apparente soulève des questions profondes quant aux formes induites par ces outils, et aux logiques de transmission qu'ils véhiculent.

Cette étude, menée au sein de l'Université Ibn Tofail (Maroc), interroge les transformations des pratiques pédagogiques lorsque des enseignants en formation sont amenés à concevoir des plans de leçon avec ou sans assistance par IA. Au-delà des résultats chiffrés en termes de performance UDL, nous nous intéressons à la structuration des pratiques, à l'uniformisation des stratégies et aux effets de formatage implicite. Le cadre de lecture s'inscrit dans une approche médiologique : il s'agit non seulement d'analyser les contenus, mais aussi les formes de médiation technique qui informent, orientent l'activité pédagogique.

## Méthodologie de l'étude

L'expérimentation repose sur un protocole quasi-expérimental prétest-posttest, mobilisant une population de 44 enseignants stagiaires en didactique de l'anglais langue étrangère (EFL). Ces derniers ont été répartis en trois groupes :

* Groupe CG (n=24) : Aucun dispositif de formation.

* Groupe TG1 (n=9) : Formation UDL de 1h.
  Groupe TG2 (n=11) : Formation UDL (1h) suivie d'une initiation guidée à l'usage d'un générateur IA (30 min) pour l'assistance à la planification pédagogique.

* Les enseignants stagiaires ont été invités à produire un plan de leçon avant et après la formation. Les plans ont été évalués à l'aide de grilles standardisées issues des travaux de Spooner et Courey, fondées sur les
trois principes fondamentaux de l'UDL : multiplicité des représentations, multiplicité des moyens d'action et d'expression, et multiplicité des modes d'engagement. Des observations et questionnaires ouverts ont également été collectés pour enrichir l'analyse qualitative.

## Résultats quantitatifs et observations

Les résultats chiffrés montrent une progression claire de la qualité des plans de leçon selon les scores UDL (sur 9 points) :

* Groupe CG : faible progression.

* Groupe TG1 : amélioration de +2,1 points.

* Groupe TG2 : amélioration de +5,05 points (soit +2300%).

Ces résultats reflètent que l'IA agit comme un levier amplificateur de l'intégration des principes UDL. Les enseignants stagiaires ayant eu accès à l'outil génératif ont produit des plans mieux alignés sur les standards inclusifs, en mobilisant plus systématiquement la diversité des supports, des modalités et des stratégies pédagogiques.

Mais cette efficacité masque un phénomène notable : l'uniformisation des structures et des formulations pédagogiques. Les plans issus du groupe TG2, bien que considérés comme étant efficaces selon les critères UDL, présentent une homogénéité dans leur organisation, les exemples mobilisés et les choix stratégiques. L'IA, en facilitant l'alignement avec le modèle UDL, tend également à imposer ses propres routines, à travers les suggestions qu'elle formule et les modèles qu'elle propose.

## Enjeux médiologiques : de la médiation à la modélisation

L'analyse s'appuie sur les apports de la médiologie, en considérant que l'outil ne se contente pas de transmettre un contenu, mais structure la transmission. L'IA ici n'est pas un simple vecteur de facilitation ; elle opère comme une médiation technopédagogique qui conditionne en amont la forme des gestes professionnels.

Cette médiation s'exprime par une triple logique :

* Préfiguration des formats : les propositions générées par l'IA orientent les enseignants vers des structures types (séquence en trois temps, activation des prérequis, activité différenciée, etc.).

* Standardisation lexicale : les formulations sont souvent reprises telles qu'elles, sans adaptation stylistique ou contextualisation.

* Alignement stratégique : les choix pédagogiques sont très proches d'un plan à l'autre, traduisant une dépendance au modèle suggéré.

Les effets induits par l'usage de l'IA appellent à repenser la posture de l'enseignant concepteur : non plus seulement utilisateur d'outils, mais acteur conscient des médiations qui modèlent ses choix.

## Vers une compétence de méta-conception
L'un des enjeux centraux de cette étude est la nécessité d'outiller les enseignants en formation à une lecture critique des environnements numériques soutenant leur activité. Le recours à l'IA pour concevoir des scénarios d'apprentissage peut représenter un gain de temps, un appui méthodologique et une aide à l'alignement pédagogique. Mais il ne peut remplacer le jugement professionnel, la contextualisation didactique, ni la créativité pédagogique.

Cela implique le développement d'une compétence de méta-conception, définie comme la capacité à concevoir tout en gardant un regard distancié sur les instruments mobilisés. Cette compétence inclut :

* La capacité à décode les logiques implicites des générateurs d'IA (préférences de formats, biais culturels, présupposés pédagogiques) ;

* La réflexivité sur ses propres usages : pourquoi ai-je accepté cette suggestion ? Quelles alternatives aurais-je pu envisager ? ;

* La créativité critique : partir des propositions de l'outil pour les détourner, les adapter, les enrichir selon les besoins du contexte.

Former à l'inclusion ne peut faire l'économie d'une formation aux médiations elles-mêmes.

## Conclusion

Cette étude met en lumière les enjeux de l'usage de l'IA dans les pratiques de conception pédagogique inclusive. Si les outils permettent une meilleure mise en œuvre des principes UDL, ils peuvent également induire une homogénéisation des gestes, limitant la diversité et la créativité attendues dans une pédagogie réellement inclusive.

L'approche médiologique permet de dépasser une lecture purement fonctionnelle de l'IA, pour interroger ses effets de structure sur les formes de transmission. Elle ouvre des perspectives pour penser la formation des enseignants comme une formation aux formes, aux cadres et aux outils qui conditionnent l'enseignement lui-même.

Dans un contexte où les environnements numériques exercent une influence croissante sur les modalités de transmission des savoirs, la compétence de conception pédagogique apparaît désormais insuffisante. Il devient essentiel de former les enseignants à une compétence de méta-conception, entendue comme la capacité à interroger, analyser et orienter les médiations technologiques structurant en amont les formes éducatives.

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