# Introduction

La supervision pédagogique est un processus structuré d’accompagnement, d’observation et de rétroaction mené par les superviseurs et superviseures auprès des enseignants et enseignantes. Elle sert à soutenir le développement professionnel du personnel enseignant, à favoriser l’amélioration continue de ses pratiques d’enseignement, à encourager son auto-évaluation et à nourrir sa réflexivité professionnelle dans une perspective de réussite scolaire. Cependant, ce processus de supervision est confronté à plusieurs contraintes bien documentées (Glickman et al., 2018). À titre d’exemple, les écrits montrent qu’elle exige un temps considérable pour l’observation en classe, réalisée par des superviseurs et superviseures (directions, conseillers et conseillères pédagogiques ou pairs et paires) auprès des enseignants et enseignantes (April et Bouchamma, 2017; Glickman et al., 2018). En effet, la collecte de données par observation en classe, effectuée à des fins formatives (rétroactions ou ajustements), mais aussi administratives (suivi ou reddition de compte), représente l’une des étapes les plus exigeantes du processus de supervision. Les mentalités, les croyances et les identités du personnel enseignant jouent aussi sur sa réceptivité aux retours critiques ainsi que la mise en oeuvre de changements aux pratiques d’enseignement (Jacobs et al., 2018, cité dans Scornavacco, Jacobs et Harty, 2022). Plusieurs autres facteurs ont aussi une influence, dont le degré d’intérêt réel du personnel enseignant à recevoir une rétroaction, son adéquation avec ses objectifs professionnels, ainsi que la manière dont elle est formulée pour être perçue comme utile (Drago-Severson et Blum-Steffano, 2017; Gibbons et Cobb, 2017, cité dans Scornavacco et al., 2022). La relation hiérarchique inhérente à ce type de dispositif peut également fragiliser le climat de confiance entre la personne qui supervise et celle qui est supervisée en plus de réduire l’efficacité des rétroactions, surtout lorsqu’elles sont perçues comme un jugement au lieu d’une forme d’accompagnement (Tschannen-Moran, 2009).

Par ailleurs, la supervision pédagogique s’est transformée au cours des dernières années grâce à l’intégration d’outils numériques et technologiques diversifiés, allant de l’analyse automatisée du langage et des contenus à des systèmes de suivi de l’engagement des élèves et d’observation assistée par l’intelligence artificielle (IA) (Demszky et al., 2025). Dans cette perspective, les outils générant des rétroactions automatisées apparaissent comme une solution de rechange crédible pour soutenir les enseignantes et les enseignants dans leur auto-évaluation et nourrir leur réflexivité professionnelle. TeachFX s’inscrit dans cette famille d’outils. Il s’agit d’une application éducative intégrant l’IA qui analyse des enregistrements de leçons. L’outil produit également des rétroactions quantitatives et qualitatives au sujet des interactions verbales entre l’enseignant ou l’enseignante et ses élèves (par exemple, le temps de prise de parole des élèves, la répartition des questions ouvertes et fermées, ou encore l’usage de mots clés). Ces données visuelles et structurées permettent de rendre visibles des éléments souvent implicites et soutiennent ainsi la réflexion professionnelle du personnel enseignant et les ajustements pédagogiques (Scornavacco et al., 2022).

La présente étude a pour objectif d’analyser la contribution potentielle de TeachFX à la supervision pédagogique à travers une expérience singulière : celle d’un enseignant exerçant en Belgique ayant mené une analyse réflexive de sa pratique dans le cadre d’un mémoire de maîtrise au Québec. Comme il s’agit d’un cas unique, l’étude ne vise pas une généralisation statistique. Cependant, elle documente de manière approfondie le processus d’apprentissage professionnel de la personne en prenant appui sur des données et propose une généralisation de type analytique et la possibilité d’une transférabilité prudente à d’autres cas.

Le texte comprend quatre sections principales : 1) la mise en contexte et la problématique; 2) la méthodologie; 3) les résultats de l’analyse produite avec TeachFX; 4) la discussion et la conclusion.
# 1. Contexte et problématique

Depuis 2010, l’intérêt mondial pour l’intelligence artificielle n’a cessé de croître (Maslej et al., 2023) dans de nombreux secteurs, incluant le milieu de l’éducation, soulevant des promesses et des défis. L’UNESCO (2019) a recommandé, tant aux gouvernements qu’aux autres autorités éducatives, de prendre en compte les avancées de l’IA afin d’explorer de nouveaux modèles de formation, tout en rappelant l’importance de l’interaction humaine et du maintien de la relation entre enseignant ou enseignante et apprenant ou apprenante au coeur de l’éducation. Dans cette mouvance internationale, le Québec et la Belgique ont, chacun à leur manière, amorcé des stratégies d’intégration du numérique et de l’IA en éducation, notamment en lien avec le développement professionnel du personnel enseignant.

Au Québec, la publication du *Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur* (ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur, 2018) visait l’appropriation des innovations numériques par les élèves et le personnel scolaire. Ce plan mettait de l’avant la formation continue, l’intégration de pratiques innovantes et le développement d’une culture numérique, incluant une réflexion sur l’accompagnement des acteurs et actrices de l’éducation. L’évaluation de la mise en oeuvre de ce plan (ministère de l’Éducation du Québec, 2022) a permis d’identifier plusieurs leviers susceptibles de renforcer la supervision pédagogique au primaire et au secondaire, notamment par l’instauration de structures de gouvernance partagée, de comités de pilotage et de tableaux de bord collaboratifs. Cette évaluation insiste aussi sur l’importance de former le personnel enseignant aux compétences numériques et d’accompagner son appropriation des technologies à des fins pédagogiques. Ces constats sont corroborés par la *Stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle 2021–2026* du gouvernement du Québec (2021), qui souligne que les personnels enseignants doivent devenir des médiateurs et médiatrices critiques de l’IA et adopter une posture réflexive dans leurs pratiques, ce qui suppose un encadrement professionnel évolutif. Dans ce contexte, les superviseurs et superviseures sont appelés à intégrer dans leur supervision des pratiques comme l’analyse réflexive, l’évaluation formative et le suivi individualisé, conférant à la supervision pédagogique une dimension numérique stratégique et incontournable.

En Belgique, des initiatives portées par de hautes écoles et universités ont exploré l’utilisation d’outils basés sur l’IA pour analyser les pratiques enseignantes (par captation vidéo et analyse automatique des interactions) et pour proposer des rétroactions personnalisées. Des plateformes comme Dodona (Université de Gand), utilisées principalement en formation initiale et continue, offrent un suivi automatisé des progrès, permettant au personnel enseignant de cibler plus efficacement ses interventions. En Wallonie, la stratégie *DigitalWallonia4.ai* s’inscrit dans cette même dynamique d’innovation en soutenant la création d’environnements numériques intelligents qui articulent supervision pédagogique, accompagnement professionnel et gestion du développement des compétences (DigitalWallonia4.ai, 2021; Infinite Erasmus+, s. d.).

Les études scientifiques vont également dans le même sens. Certaines recherches indiquent que l’IA peut contribuer à améliorer les expériences d’apprentissage en personnalisant l’enseignement, en automatisant les tâches administratives et en identifiant les besoins des élèves (Razouki et al., 2025). Elle peut ainsi appuyer la planification des leçons, l’évaluation de la préparation des cours et l’identification des activités cognitives (Dhyne et Plumat, 2025), et jouer un rôle important dans la prédiction des performances des élèves (Martínez-Comesaña et al., 2023). À travers la robotique pédagogique et l’approche par projet, des études ont aussi souligné le potentiel de l’IA à stimuler la motivation et l’engagement des élèves, en particulier dans les contextes techniques ou informatiques (Janiszek et al., 2011). D’autres études examinent pour leur part l’utilisation de la rétroaction vidéo et des technologies collaboratives pour améliorer la réflexion et l’apprentissage du personnel enseignant (Bocquillon et al., 2015; Durand et Poirier, 2012; Hamel et al., 2013).

Cependant, le manque de travaux sur l’IA en éducation persiste, en particulier en milieu francophone. La question demeure peu explorée tant comme levier de développement professionnel du personnel enseignant, notamment dans le cadre de la supervision pédagogique, que comme un outil d’analyse réflexive (Ali et al., 2024). Demszky et al. (2025) notent le besoin d’études expérimentales sur les rétroactions automatisées et s’interrogent sur la manière d’outiller les superviseurs et superviseures pour relever le défi de la supervision pédagogique grâce à l’IA. De plus, la revue systématique récente de 95 études par Tan et al. (2025) montre l’existence d’un déséquilibre marqué : 65 % des travaux portent sur l’intégration de l’IA dans l’enseignement et l’apprentissage, alors que seulement 35 % sont consacrés au développement professionnel du personnel enseignant.

Ainsi, la présente étude veut contribuer à combler cette lacune en présentant une analyse réflexive d’un enseignant du primaire réalisée à l’aide de TeachFX à partir de cinq enregistrements de son enseignement. L’objectif de l’analyse est d’identifier des pistes d’amélioration liées au temps de parole et aux questions posées aux élèves. Nous souhaitons ainsi répondre à la question de recherche suivante : comment l’utilisation de TeachFX permet-elle à un enseignant ou une enseignante de s’engager dans une démarche d’auto-évaluation réflexive et de favoriser l’évolution de ses pratiques pédagogiques?
# 2. Recension des écrits et des définitions

La supervision pédagogique fait l’objet d’un corpus théorique et empirique important qui met en évidence ses multiples styles, approches et retombées sur la pratique enseignante. Avant de préciser les différents modèles qui la structurent, il importe de situer la supervision dans une perspective plus large, en lien avec l’auto-évaluation et le développement professionnel du personnel enseignant.

## 2.1. Supervision pédagogique, auto-évaluation et développement
				professionnel

La supervision pédagogique repose sur divers modèles pour accompagner le personnel enseignant et pour contribuer à l’amélioration de ses pratiques : la supervision classique, clinique, différenciée, contextuelle, par auto-évaluation et par les pairs et paires, de même que l’évaluation par les élèves et par la recherche-action (Bouchamma et al., 2016; Glickman et al., 2013; Mottier Lopez, 2015).

Le modèle de supervision par auto-évaluation est central à la présente étude. C’est un modèle qui est souvent intégré dans les approches de supervision réflexive, formative ou développementale. Son étude s’inscrit dans le domaine des processus de prise de décision en plus des conclusions des travaux sur l’efficacité de l’éducation et les efforts d’apprentissage autonome de Danielson (2013) et de Schön (1994). L’approche, ancrée dans l’observation authentique des pratiques, vise à fournir au personnel enseignant un ensemble de connaissances fonctionnelles et contextualisées, susceptibles de soutenir ses interventions pédagogiques et de renforcer sa capacité à maîtriser des compétences complexes, telles que l’auto-évaluation de leur propre enseignement. À cet égard, le cadre de Danielson (2013) intègre explicitement l’auto-évaluation comme levier de développement professionnel, ancré dans l’observation de la pratique quotidienne. De son côté, Schön (1994) a théorisé la réflexion dans l’action, ouvrant ainsi la voie à un courant de recherche sur la réflexion du personnel enseignant en situation éducative.

Dans cette perspective, l’auto-évaluation est considérée comme un levier essentiel du développement professionnel. Elle vise à améliorer les pratiques pédagogiques, à identifier les écarts entre les performances actuelles et souhaitées, à résumer les expériences, à repérer les forces et les faiblesses personnelles, ainsi qu’à répondre adéquatement aux besoins d’apprentissage. Pour être efficace, l’auto-évaluation doit se concentrer sur des facteurs clés qui ont un impact significatif sur l’apprentissage des élèves et sur lesquels le personnel enseignant exerce un réel pouvoir d’action (Schildkamp et al., 2016; Vangrieken et al., 2017). L’auto-évaluation peut ainsi contribuer au développement de l’autonomie professionnelle et à la prise de décisions pédagogiques éclairées (Kiemer et al., 2015), à condition qu’elle s’appuie sur des pratiques probantes issues de la recherche en éducation (Timperley et al., 2007). En complément, des études soulignent que l’amélioration continue de l’enseignement repose à la fois sur une solide maîtrise des savoirs disciplinaires liés aux matières enseignées par le personnel enseignant et sur la capacité de celui-ci à s’engager dans des pratiques collaboratives avec leurs pairs et paires (Darling-Hammond et al., 2017). L’enquête collaborative et les échanges entre pairs et paires deviennent alors des composantes centrales de l’auto-évaluation, car elles favorisent une réflexion partagée et un enrichissement mutuel (Poortman et Schildkamp, 2016).

En somme, bien que largement reconnue comme un levier puissant, l’auto-évaluation repose souvent sur la capacité du personnel enseignant à collecter, analyser et interpréter des données fiables sur sa pratique. C’est ici que les outils numériques, technologiques et de l’IA peuvent jouer un rôle stratégique, afin de rendre ces données plus accessibles et précises.

## 2.2. Intégration de l’IA dans la supervision pédagogique

L’essor de l’IA transforme progressivement les pratiques éducatives et, par ricochet, la supervision pédagogique. Son intégration soulève autant d’attentes que de questionnements, puisqu’elle ouvre la voie à de nouvelles formes d’accompagnement, de suivi et d’analyse des pratiques enseignantes. Après avoir défini les principaux modèles de supervision, il importe donc d’examiner comment l’IA peut contribuer à enrichir et à soutenir ce processus.

### 2.2.1.Bénéfices de l’intégration de l’IA

Plusieurs études soulignent que les rétroactions automatisées représentent une ressource précieuse pour l’autoréflexion, en plus de favoriser la réflexion professionnelle et de renforcer l’engagement du personnel enseignant (Jacobs et al., 2022). Dans cet esprit, soulignons les travaux de Demszky et al. (2025) sur une pratique d’enseignement spécifique à fort impact : la formulation de questions qui suscitent une communication claire de la part des élèves les amène à réfléchir sur leurs propres pensées et sur celles de leurs pairs et paires. Pour sa part, l’étude de Wilson et al. (2021) sur les attitudes et les expériences du personnel enseignant en écriture à l’école élémentaire a montré, à l’aide d’un système d’évaluation automatisée de l’écriture, l’effet bénéfique des données informatisées sur la formulation de nouveaux défis pédagogiques, l’augmentation de la motivation des élèves et l’amélioration de la recherche sur le logiciel utilisé.

Par ailleurs, les premières recherches sur l’utilisation de TeachFX ont révélé que la participation des élèves dans le contexte de l’apprentissage des sciences avait augmenté de 45 % (Ford et Welling-Riley, 2021). Elles ont permis de confirmer que l’outil sert à l’élève à émettre des hypothèses, à raisonner par problème, à échanger plus d’idées et à expliquer en ses propres mots un concept scientifique, mathématique, ou encore une notion de grammaire, ce qui lui permet de mieux comprendre et de faire des liens entre les notions apprises et des concepts plus complexes. Demszky et al. (2025) ont également montré, à partir d’une étude expérimentale menée auprès de 224 enseignants et enseignantes de mathématiques et sciences aux États-Unis, que les rétroactions automatisées générées par TeachFX augmentaient de façon significative l’usage de formulations de questions approfondies, et ce, sans affecter d’autres pratiques d’enseignement.

De manière générale, les outils technologiques qui fournissent un retour d’information automatisé sur l’enseignement en classe offrent au personnel enseignant une occasion unique d’autoréflexion. Ils permettent de travailler vers des objectifs d’amélioration et de maintenir un environnement pédagogique équitable et productif pour les élèves (Jacobs et al., 2024).

### 2.2.2.Limites de l’intégration de l’IA

Le personnel enseignant identifie également des limites à l’utilisation de l’IA. Il soulève des inquiétudes liées à une utilisation inappropriée et au manque de révision critique (Delgado et al., 2024). L’IA pose aussi des enjeux de confidentialité, d’éthique et de transparence des algorithmes (Germon et al., 2025). De plus, la supervision assistée par l’IA pourrait contribuer à banaliser la complexité de l’acte pédagogique si elle se limite à des métriques techniques ou à une standardisation excessive des pratiques. La perte de sens pédagogique, la réduction du jugement professionnel ou encore la mise en place d’une surveillance intrusive des pratiques, réalisée sans le consentement du personnel enseignant, constituent autant de dérives éthiques de l’IA lorsqu’aucune balise claire n’est établie (Germon et al., 2025). Certaines études insistent sur la nécessité de maintenir une supervision humaine fondée sur le dialogue, l’empathie et la contextualisation, où l’IA ne remplace pas mais complète les interactions formatives (Lepage et Roy, 2023). D’autres soulignent l’importance de développer une synergie entre les innovations technologiques et les finalités éducatives, en veillant à ce que les outils d’IA soient utilisés dans une perspective de soutien au développement professionnel, et non comme des mécanismes de contrôle (Benali et al., 2025).

Par ailleurs, plusieurs études révèlent que, malgré un intérêt marqué pour l’intégration de l’IA, de nombreux enseignants et de nombreuses enseignantes du primaire et du secondaire manquent encore de connaissances et de compétences pour l’utiliser de manière optimale en contexte éducatif (König et al., 2020; Aesaert et Van Braak, 2015; OECD, 2021). Ces travaux recommandent d’organiser des formations continues afin de soutenir le développement professionnel et l’appropriation de ces technologies (Mazi et Yıldırım, 2025). Pour une intégration efficace de l’IA, la formation du personnel enseignant devrait se concentrer sur le développement des compétences numériques et pédagogiques (Akrouti et Nab, 2025). Enfin, d’autres études insistent sur la nécessité d’une approche équilibrée qui considère les implications éthiques et maintient le rôle crucial du personnel enseignant en éducation (Lepage et Roy, 2023; Bélanger et Pelchat, 2023; Vallerand et Hamel, 2024).
# 3. Cadre conceptuel

Cette étude a mobilisé trois approches pour comprendre comment l’utilisation de TeachFX peut permettre à un enseignant ou une enseignante de faire un retour sur sa propre pratique. Il s’agit : 1) de l’approche de la construction du savoir par l’action (Kolb, 1984); 2) de la théorie de l’activité appliquée à la technologie éducative (Engeström, 1987, 2000); et 3) de l’auto-évaluation comme modèle de supervision pédagogique.

## 3.1. La construction du savoir par l’action

Selon Kolb (1984), l’apprentissage professionnel se développe à travers un cycle expérientiel comprenant quatre étapes : une expérience concrète, une observation réfléchie, une conceptualisation et une expérimentation active. L’apprentissage par l’action exige ainsi une médiation par des outils capables de transformer l’expérience en connaissance. Dans le cas de TeachFX, les séances enregistrées constituent l’expérience concrète, tandis que la visualisation et les statistiques fournies par l’outil alimentent l’observation réfléchie et la conceptualisation. Enfin, l’enseignant ou l’enseignante peut expérimenter activement de nouvelles approches lors des séances suivantes.

## 3.2. La théorie de l’activité

Engeström (1987; 2000) conceptualise la pratique enseignante comme un système d’activités composé de six éléments : sujet, objet, outils, règles, division du travail et communauté. En tant qu’artefact technologique, TeachFX modifie les interactions au sein de ce système : il rend visibles certains aspects de la pratique, alimente des tensions constructives et peut conduire à une transformation de l’activité professionnelle. De cette manière, TeachFX soutient directement une démarche d’auto-évaluation en fournissant des données concrètes pour la réflexivité.

## 3.3.  L’auto-évaluation comme modèle de supervision pédagogique

En supervision pédagogique, l’auto-évaluation repose sur la capacité de l’enseignant et l’enseignante à analyser de manière critique sa propre pratique (Danielson, 2013). Cette démarche favorise l’autonomie professionnelle, permet d’identifier les écarts entre la pratique actuelle et la pratique souhaitée et conduit à des ajustements pédagogiques. Dans cette perspective, TeachFX facilite le processus d’auto-évaluation en fournissant des données objectives qui soutiennent une réflexion ancrée dans la réalité de la classe.

## 3.4.  Synthèse

L’articulation de ces trois approches, comme le montre la figure 1, permet de comprendre comment l’action outillée par la technologie et interprétée au sein d’un système d’activité complexe nourrit une posture réflexive favorable à l’apprentissage professionnel.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — *Cadre conceptuel de la présente étude*</figcaption></figure>
# 4. Méthodologie

Rappelons que l’étude porte sur l’intégration de l’IA comme outil d’analyse réflexive de la pratique d’enseignement, et ce, à travers l’utilisation de TeachFX, une application qui génère des rétroactions quantitatives et qualitatives.

## 4.1. Type de recherche

La présente recherche adopte une démarche qualitative et compréhensive. Elle vise à comprendre en profondeur un processus de changement ontogénique, c’est-à-dire orienté vers soi (Van der Maren, 2014), permettant à l’enseignant et l’enseignante de mieux comprendre et d’améliorer ses pratiques d’enseignement ainsi que sa posture professionnelle. Elle suppose une implication réflexive et émotionnelle de la part du sujet et vise son développement professionnel et de ses outils : « La finalité principale de ce type de recherche est le perfectionnement ou l’amélioration de l’instrument principal de l’intervention en éducation, c’est-à-dire les habiletés professionnelles du praticien, ses gestes, ses discours, ses actions ou des techniques qu’il a lui-même élaborées comme enseignant, comme conseiller ou comme gestionnaire. » (Van der Maren, 2014, p. 164).

La démarche méthodologique employée dans cette étude est celle de l’analyse réflexive de la pratique professionnelle (Paillé, 2007, p. 143). Elle comprend six étapes : a) le choix de la portion de pratique à examiner; b) le choix du type de corpus réflexif; c) la constitution du corpus; d) l’analyse thématique du corpus; e) la réflexion de nature pédagogique, didactique ou professionnelle à partir des thèmes dégagés; et f) le tracé des implications générales ou des projets de modification de la pratique issus de l’analyse réflexive.

## 4.2. Description du participant

Dans cette étude, le participant a réalisé ce travail dans le cadre d’un mémoire de maîtrise à distance à l’Université Laval (Québec), où il a également obtenu un diplôme d’études supérieures spécialisées en gestion scolaire - gestion des établissements scolaires. De façon concomitante à ses études à distance, il enseignait au primaire dans un lycée français privé à Bruxelles. Bien qu’il ait différé l’occupation d’un poste de direction d’école pour des raisons personnelles, il a maintenu un intérêt marqué pour la supervision pédagogique, l’un des deux rôles (administratif et pédagogique) attribués aux directions d’établissement d’enseignement au Québec par la Loi sur l’instruction publique (articles 96.12, 96.13 et 96.25). En Belgique, cette responsabilité incombe principalement aux inspecteurs et inspectrices pédagogiques, chargés à la fois du contrôle et du conseil pédagogique (Dumay et Maroy, 2014).

Ainsi, le terrain empirique de l’étude correspond à la pratique professionnelle de l’enseignant en Belgique. Le point de départ de cette recherche a consisté en une introspection de sa pratique d’enseignant, dans laquelle il a relaté des conséquences néfastes liées au fait qu’un enseignant monopolise la parole en classe :

```
Trop souvent, l’enseignant domine la discussion, limitant ainsi les
							occasions pour les élèves de s’exprimer et de développer leur pensée
							critique. En examinant attentivement le temps de parole de chacun, il
							est en mesure d’ajuster ses interventions pour favoriser un climat de
							classe plus participatif et dynamique
					
					réflexion de l’enseignant
```

À la suite de ce constat, il a fixé son objectif : analyser son questionnement en considérant autant les résultats quantitatifs que qualitatifs pour améliorer l’apprentissage de ses élèves. Il précise :

```
Je souhaite examiner le type de questions posées aux élèves. Au-delà
							de la simple quantité de paroles échangées, il est crucial d’évaluer la
							nature des échanges qui ont lieu en classe. Les interactions doivent
							être constructives, stimulantes et favoriser l’apprentissage mutuel. Je
							m’interrogerai donc sur ma capacité à poser des questions ouvertes, à
							encourager la réflexion des élèves et à maintenir un dialogue
							constructif tout au long de mes leçons. Enfin, je m’intéresserai à
							l’analyse des mots les plus fréquemment employés dans les interactions.
							Les mots que j’utilise en classe ont un impact considérable sur
							l’ambiance et le climat d’apprentissage. En choisissant mes mots avec
							soin, je pourrai créer un environnement propice à l’épanouissement
							intellectuel et émotionnel de mes élèves. Je veillerai notamment à
							utiliser un langage inclusif et encourageant, qui valorise les efforts
							et la participation de chacun
					
					réflexion de l’enseignant
```

Il souligne l’importance de son analyse réflexive du corpus issu du temps de parole de la classe dans son effet sur son développement professionnel :

```
L’analyse réflexive de ma pratique professionnelle sur le temps de
							parole en classe et la qualité des interactions entre l’enseignant et
							les élèves constitue une étape cruciale dans mon développement
							professionnel. En examinant de près ces aspects, je pourrai identifier
							mes points forts et mes axes d’amélioration, afin d’offrir à mes élèves
							une expérience d’apprentissage enrichissante et stimulante
					
					réflexion de l’enseignant
```

Dans le cadre de sa réflexion sur sa pratique professionnelle, l’enseignant a choisi de se pencher sur deux aspects essentiels : le temps de parole en classe (enseignant/élèves) et le type de questions posées. Cette démarche visait à approfondir sa compréhension de ses interactions avec les élèves et à optimiser leur apprentissage. En bref, l’enseignant cherchait à trouver un équilibre entre le temps consacré à la transmission de connaissances et à la gestion de classe, et celui dédié à l’écoute et à la participation des élèves.

## 4.3. Corpus

Avant de constituer le corpus en vue de cette étude, l’enseignant a d’abord produit un échantillon de sa propre voix afin d’entraîner le système de reconnaissance vocale utilisé, en enregistrant une leçon complète d’une durée maximale de 60 minutes incluant les interactions avec ses élèves. Il a aussi enregistré à titre de test une portion d’un cours d’anglais. Cette étape préliminaire lui a permis de se familiariser avec TeachFX et d’en apprendre les principales fonctionnalités. À la suite de cet essai, il a échangé avec un membre de l’équipe de TeachFX afin de mieux comprendre les possibilités offertes par l’application et d’identifier les meilleures pratiques pour l’analyse des données collectées.

Ensuite, l’enseignant a constitué un corpus d’enregistrements de cinq leçons en français dans son école en Belgique. Ces leçons avaient été effectuées dans le cadre de son affectation comme enseignant titulaire d’une classe de CE1 (2<sup>e</sup> année du primaire) au cours des mois de mars et avril 2024. Il a choisi des séances variées couvrant différentes situations d’apprentissage (leçons magistrales, discussions en groupe, exercices pratiques, etc.). Il a retenu une durée maximale de 30 minutes pour chaque enregistrement afin de concilier la couverture d’une portion significative des leçons et la faisabilité de l’analyse. La durée des enregistrements se situait entre 18 et 41 minutes, avec une moyenne de 27 minutes.

L’enseignant a utilisé un équipement adéquat pour garantir la clarté et la précision du son, facilitant ainsi l’identification des différentes interventions, la compréhension du contenu et l’analyse ultérieure des données par TeachFX.

## 4.4. Instrument de mesure

L’outil utilisé est TeachFX, une application d’IA produisant des rétroactions quantitatives et qualitatives sur les interactions verbales en classe. Les enregistrements sonores ont été collectés par l’application en français, mais TeachFX propose des rétroactions en anglais. Cela étant, l’application fournit un rapport sur les questions suivantes : le temps de prise de parole, la quantité et le type de questions posées par l’enseignant, les réponses courtes et longues des élèves, les mots clés, les moments de silence et des pistes de réflexion.

Elle génère également une image représentant l’essentiel des thèmes abordés dans la leçon (voir figure 2).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2 — *Exemples d’images représentant des thèmes abordés*</figcaption></figure>

## 4.5. Analyse des données

Le processus d’analyse s’appuie sur deux étapes, telles que proposées par Paillé (2007) :
# 5. Résultats

Les analyses de TeachFX ont permis d’identifier le temps de prise de parole, les questions et types de questions, et les mots clés. Comme on le verra dans les sections suivantes, chaque réflexion générée par TeachFX est suivie de l’analyse réflexive de nature pédagogique, didactique ou professionnelle de la part de la personne, sur les moments forts de son enseignement.

## 5.1. Temps de prise de parole

Le tableau 1 montre la proportion du temps de prise de parole selon les personnes durant les cinq enregistrements des séquences de son enseignement. Ainsi, on peut constater que le temps de parole moyen des élèves pris individuellement est de 23 %. Le temps de parole en groupe (soit lorsqu’un groupe d’élèves ou l’ensemble des élèves sont appelés à lire en choeur ou encore lors de travaux d’équipe) est de 9 %. Celui de l’enseignant est de façon approximative de 59 %, alors que les moments de silence représentent environ 10 %.

<table><caption>Tableau 1 — *Prises de parole après cinq enregistrements* — À la suite de l’analyse audio, TeachFX a produit un résumé de chacune des leçons :</caption><tr><td>LeLeLeLeLeEnseignantÉlèvesGroupe 6 % 7 % 6 % 7 % 9 %Silence 5 % 9 %
						9 %Durée</td></tr></table>

En partant de ces premiers constats, l’enseignant a établi un lien entre les résumés et les écrits scientifiques sur le temps de parole de la personne enseignante en classe, en particulier dans un contexte similaire. Ces écrits révèlent que la norme correspond à environ 30 % du temps de parole pour l’enseignant ou l’enseignante et 70 % pour les élèves.

```
Allant des mathématiques au français, en passant par les habitudes
							alimentaires au petit-déjeuner, le répertoire d’enregistrements propose
							des situations variées. Le temps de parole de l’enseignant, aussi appelé
							*teacher talk time (TTT)* en
							anglais, est surtout mentionné dans la littérature dans un contexte
							d’apprentissage d’une langue seconde où l’objectif est de faire la
							transition d’une classe centrée sur l’enseignant vers une classe centrée
							sur l’élève (Kostadinovska-Stojchevska & Popovikj, 2019). Selon le
							même auteur, la règle générale est que les enseignants de langues
							devraient parler 30 % du temps contre 70 % pour les élèves. Ayant été
							enseignant d’anglais pendant plus d’une décennie, je suis tout à fait en
							accord sur le bien-fondé de ces chiffres et l’expérience acquise au fil
							des années me fait tendre vers la même conclusion : la mise en pratique
							d’une langue seconde et l’engagement des élèves dans leurs
							apprentissages sont des éléments essentiels pour une progression
							réussie
					
					analyse de l’enseignant
```

L’enseignant explique aussi pourquoi il dépasse le temps de prise de parole en raison des spécificités du niveau d’enseignement, de la matière et de ses explications individuelles à un élève :

```
Cependant, dans le contexte actuel où les enregistrements ont été
							faits, mon rôle était bien celui d’enseignant dans une classe de CE1
							(2<sup>e</sup> année du primaire), dans un lycée français.
							Selon les chiffres rapportés, mon temps de parole se situe à 59 % versus
							32 % pour les élèves, si on additionne le temps de parole élève et de
							groupe (23 % + 9 %). Je dois aussi mentionner qu’à certains moments, la
							majorité des élèves étaient en travail individuel alors que je
							corrigeais ou je répondais à la question d’un élève, ce qui a contribué
							à augmenter mon temps de parole. Néanmoins, je crois qu’il est judicieux
							de laisser une plus grande place de parole aux élèves afin de susciter
							un engagement plus important
					
					analyse de l’enseignant
```

Dans sa réflexion sur le temps de parole, tout en justifiant les dépassements du temps par rapport à la norme, l’enseignant souligne l’importance de réduire son temps de parole :

```
L’analyse du temps de parole m’a offert une perspective précieuse sur
							la dynamique enseignant-élève et son impact sur l’apprentissage. En tant
							qu’enseignant, il est essentiel de trouver un équilibre entre le partage
							de connaissances et la promotion de l’engagement des élèves. L’analyse
							des enregistrements met en lumière une répartition significative du
							temps de parole, avec une prédominance de mes interventions. Bien que
							cela puisse être justifié par des moments où je devais clarifier des
							concepts ou répondre aux questions des élèves, il est pertinent de
							considérer comment réduire mon temps de parole pour favoriser une
							participation plus active des élèves
					
					analyse de l’enseignant
```

L’enseignant souligne aussi que les écrits sur l’enseignement des langues insistent sur l’importance de limiter le temps de parole de l’enseignant :

```
La littérature pédagogique souligne l’importance de limiter le temps
							de parole de l’enseignant, en particulier dans l’enseignement des
							langues, afin de permettre aux élèves de pratiquer la langue cible et de
							développer leurs compétences linguistiques de manière autonome. Mon
							expérience en tant qu’enseignant d’anglais confirme cette approche et
							souligne l’importance de mettre en pratique la langue cible pour
							favoriser une progression efficace. Cependant, mon contexte actuel
							d’enseignement en classe de CE1 soulève des considérations
							supplémentaires. Il est nécessaire de tenir compte du niveau de
							développement des élèves et de leurs besoins spécifiques en matière
							d’encadrement et de soutien. Les objectifs pédagogiques diffèrent de
							ceux de la classe de langue. Néanmoins, je reconnais l’importance de
							donner davantage la parole aux élèves pour stimuler leur engagement et
							favoriser leur autonomie dans l’apprentissage
					
					analyse de l’enseignant
```

Enfin, l’enseignant présente les bienfaits de la réduction de son temps de parole et envisage des stratégies pour laisser plus de place aux élèves pour favoriser leur apprentissage :

```
En conclusion, réfléchir de manière critique à la répartition du
							temps de parole en classe afin de créer un environnement propice à
							l’apprentissage actif et à l’autonomie des élèves relève d’un défi
							quotidien. Envisager des stratégies pour réduire mon temps de parole
							tout en encourageant la participation des élèves pourrait contribuer à
							enrichir davantage mon enseignement et à renforcer l’engagement des
							élèves dans leurs apprentissages
					
					analyse de l’enseignant
```

## 5.2. Questions et types de questions

Le tableau 2 présente le nombre de questions posées par l’enseignant lors des leçons et la fréquence des questions.

<table><caption>Tableau 2 — *Nombre de questions posées par l’enseignant selon la*</caption><tr><td>période donnéeLeçon 1Leçon 2Leçon 3Leçon 4Leçon 5MoyenneNombre de
						questions445734478453Durée de l’enregistrement en
						minutes18 3019 294127 Fréquence des
						questions/minute2,441,901,791,622,041,96</td></tr></table>

Une variation notable dans le nombre de questions (entre 34 et 84) s’observe, mais les fréquences montrent une certaine stabilité, oscillant entre 1,62 et 2,44 questions/minute. Ces résultats suggèrent que, malgré la variation du nombre de questions, la pratique interrogative de l’enseignant demeure relativement constante lorsqu’elle est rapportée à la durée de la leçon.

TeachFX a proposé une réflexion portant sur le type de questions posées. Par exemple, dans la leçon 1, sur le double d’un nombre ou sa moitié, l’application a invité l’enseignant à réfléchir à trois aspects de ses questions :

1. « Comment pourriez-vous reformuler l’une de ces questions pour la différencier en fonction des différents apprenants dans votre classe? » (réflexion 1 de TeachFX).
2. « Avez-vous appris quelque chose de nouveau sur vos élèves ou leur manière de penser grâce aux questions que vous avez posées lors de cette leçon? » (réflexion 2 de TeachFX).
3. « Comment ces questions ont-elles approfondi l’apprentissage de vos élèves concernant le sujet et les ont-elles encouragés à participer? » (réflexion 3 de TeachFX).

En lien avec la réflexion numéro 1, l’enseignant souligne la pertinence de varier les questions posées afin d’atteindre la zone proximale de développement de la plupart des élèves. En commençant avec des questions plus accessibles et en activant les savoirs antérieurs, il est possible de susciter l’intérêt d’une majorité d’élèves dès le début de la leçon. Puis, en cherchant à développer le raisonnement mathématique, il convient d’adapter les questions afin d’amener davantage les élèves à s’exprimer.

En lien avec la réflexion numéro 2, l’application n’a pas répertorié de *focusing questions*, c’est-à-dire des questions encourageant l’élève à articuler son raisonnement mathématique. En voici quelques exemples : peux-tu expliquer l’approche utilisée pour résoudre ce problème? Peux-tu justifier ta réponse? Aurais-tu pu résoudre ce problème autrement? À l’opposé, les *funneling questions* sont utilisées pour amener les élèves vers une manière précise de résoudre un problème ou de trouver un résultat. Elles débutent souvent par « quel est… » et ne donnent généralement qu’une réponse possible.

Enfin, la réflexion numéro 3 soulève la question de l’efficacité des questions posées pour encourager la participation des élèves et approfondir leur apprentissage. Les *funneling questions*, qui orientent les élèves vers une réponse spécifique, peuvent limiter les occasions de réflexion et d’exploration. Par ailleurs, les questions ouvertes peuvent susciter un niveau plus élevé d’engagement et d’interaction chez les élèves, les encourageant ainsi à explorer et à développer leur compréhension du sujet de manière plus autonome.

L’enseignant identifie, à partir de ces constats, une piste pour son développement professionnel : « Cette piste de réflexion sera, pour moi, un point de départ pertinent dans mon développement professionnel. Le choix des questions a possiblement un impact significatif sur le niveau de réflexion et d’engagement des apprenants pendant une leçon » (analyse de l’enseignant). Il ajoute également :

```
L’analyse du nombre et du type de questions posées par l’enseignant
							dans une leçon offre une occasion précieuse de réflexion pédagogique et
							didactique. En examinant ces données, il est possible de tirer des
							enseignements pertinents sur l’efficacité de ma pratique pédagogique et
							sur son impact sur l’apprentissage des élèves
					
					analyse de l’enseignant
```

Il approfondit son analyse en s’interrogeant sur la différenciation pédagogique de son enseignement (c’est-à-dire l’adaptation du questionnement en fonction des besoins et des niveaux de compréhension des élèves) pour répondre aux besoins spécifiques de chaque élève :

```
Dans la leçon 1, consacrée au concept du double et de la moitié d’un
							nombre, l’IA soulève des questions essentielles sur la différenciation
							des questions, la compréhension des élèves et l’approfondissement de
							leur apprentissage. Ces questions m’invitent à réfléchir à la manière
							dont j’adapte mes questions pour répondre aux besoins et aux niveaux de
							compréhension variés des élèves. Différencier les questions en fonction
							des différents apprenants dans la classe peut permettre d’atteindre la
							zone proximale de développement de la plupart des élèves, favorisant
							ainsi leur engagement et leur apprentissage
					
					analyse de l’enseignant
```

Il identifie une autre piste d’amélioration de son enseignement dans le fait de ne pas utiliser de questions de focalisation *(focusing questions)*:

```
La deuxième question met en lumière l’importance de comprendre
							l’impact de nos questions sur les élèves. L’absence de questions de
							focalisation *(focusing
							questions)*, qui encouragent les élèves à articuler leur
							raisonnement mathématique, souligne une opportunité d’amélioration dans
							notre pratique. Introduire des questions de focalisation peut encourager
							les élèves à réfléchir de manière plus approfondie et à développer leur
							capacité à expliquer leur raisonnement, contribuant ainsi à approfondir
							leur compréhension du sujet
					
					analyse de l’enseignant
```

Finalement, il se questionne sur les questions d’approfondissement et les questions ouvertes :

```
Enfin, la troisième question soulève l’aspect de l’efficacité des
							questions posées pour encourager la participation des élèves et
							approfondir leur apprentissage. Les *funneling questions* peuvent limiter les possibilités de
							réflexion et d’exploration. En revanche, des questions ouvertes peuvent
							susciter un niveau plus élevé d’engagement et d’interaction des élèves,
							les encourageant ainsi à explorer et à développer leur compréhension du
							sujet de manière plus autonome
					
					analyse de l’enseignant
```

En fin de compte, le participant synthétise ce qui est susceptible d’améliorer l’efficacité de son enseignement et l’expérience d’apprentissage des élèves : il s’agit du recours à des questions adaptées aux besoins de ses élèves, notamment des questions de focalisation ainsi que des questions ouvertes et engageantes :

```
En conclusion, l’analyse du nombre et du type de questions posées en
							classe offre une opportunité précieuse de réflexion sur ma pratique
							pédagogique et son impact sur l’apprentissage des élèves. En adaptant
							mes questions pour répondre aux besoins des élèves, en introduisant des
							questions de focalisation et en favorisant des questions ouvertes et
							engageantes, je peux améliorer l’efficacité de mon enseignement et
							l’expérience d’apprentissage des élèves
					
					analyse de l’enseignant
```

## 5.3. Mots clés

Pour chaque leçon, un nuage de mots clés est créé avec les mots les plus utilisés par l’enseignant puis par les élèves (voir figure 3). Règle générale, les mots qui prennent le plus d’espace sont ceux que l’on retrouve dans la description de la leçon. Cet élément du rapport est, selon l’enseignant, moins important que les réflexions suscitées par les questions posées. En revanche, lorsque certains mots se répètent ou apparaissent sans réelle signification, le nuage de mots peut devenir un outil de prise de conscience pour l’enseignant.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3 — *Nuage de mots clés* *avec les mots les plus utilisés par l’enseignant et les élèves*</figcaption></figure>

## 5.4. Réflexions de nature pédagogue, didactique ou professionnelle

Le rapport de l’application TeachFX propose un récapitulatif de trois moments forts de la leçon, en mettant en évidence de bonnes pratiques professionnelles. L’enseignant est invité à écouter une courte séquence illustrant ses manières d’interagir avec les élèves. En voici un exemple tiré de l’analyse de TeachFX de la leçon 5 abordant le français et les mathématiques :

1. « En forêt, j’ai vu un écureuil, un chevreuil… » À ce moment, un élève lit à voix haute une phrase en français sur l’observation de différents animaux dans la forêt. Vous demandez ensuite à toute la classe si elle remarque les mots masculins dans la phrase, ce à quoi un élève répond affirmativement. En utilisant la contribution de l’élève et en posant une question ouverte sur la terminaison des mots, vous incitez efficacement les élèves à activer leurs connaissances antérieures et à établir des liens plus larges sur la langue française (commentaire de TeachFX).
2. « C’est une couleur, OK? » À cet instant, un élève participe activement à une activité de langue française, identifiant le sens d’un mot et le reliant à ses connaissances antérieures. Vous, en tant qu’enseignant, guidez l’élève à travers l’activité, posant des questions ouvertes et développant les contributions de l’élève pour faciliter une compréhension plus approfondie (commentaire de TeachFX).
3. « Parce que 9, c’est comme si tu avais 3 plus 6, tu es d’accord? » À cet instant, vous guidez un élève à travers un problème mathématique, plus précisément la soustraction de 9 à 13. Vous décomposez le problème en étapes plus simples, demandant à l’élève de réfléchir à combien il faut soustraire de 13 pour atteindre 10. En décomposant le problème en étapes plus petites et plus gérables, vous érigez un échafaudage (*scaffolding*) dans le processus d’apprentissage, ce qui aide l’élève à comprendre et à résoudre les problèmes complexes de manière plus efficace (commentaire de TeachFX).

TeachFX met en évidence les passages qu’il identifie comme étant de bonnes pratiques enseignantes. Ainsi, l’enseignant souligne le côté positif des rétroactions automatisées de l’outil d’IA, lesquelles favorisent une plus grande ouverture de sa part :

```
Ma réflexion à ce sujet est la suivante : lorsqu’on reçoit une
							rétroaction ou un retour automatique par l’IA, il est plus facile
							d’accueillir les commentaires lorsque l’humain ou la machine s’empresse
							de souligner nos bons coups. Je crois alors que la perception que l’on a
							de l’émetteur sera favorable. Par la suite, l’enseignant sera davantage
							ouvert à la réflexion sur sa pratique, peu importe la nature de
							l’émetteur
					
					analyse de l’enseignant
```
# 6. Discussion

Cette étude visait à examiner comment l’utilisation de TeachFX peut soutenir une démarche d’auto-évaluation réflexive d’une personne qui enseigne au primaire et contribuer à l’évolution de ses pratiques pédagogiques. La question de recherche était comment l’utilisation de TeachFX permet-elle à une personne enseignante de s’engager dans une auto-évaluation réflexive et de faire évoluer ses pratiques? Le cadre conceptuel de cette étude reposait sur trois approches, notamment l’articulation entre la théorie de l’activité (Engeström, 1987, 2000), la construction du savoir par l’action (Kolb, 1984) et l’auto-évaluation, afin de comprendre comment l’enseignant a pu, à partir de données issues de l’outil TeachFX, engager une analyse réflexive approfondie de ses interactions en classe.

L’approche expérientielle de Kolb (1984) permet d’analyser ce processus comme une boucle d’apprentissage partant d’une expérience concrète, suivie d’une observation réflexive facilitée par les rétroactions automatisées de TeachFX (temps de parole, type d’interventions, répartition des questions ouvertes et fermées, etc.). Cette étape a suscité chez l’enseignant une prise de conscience de ses points forts (rétroactions positives) et des pistes pour son développement professionnel, notamment par l’usage de questions ayant un impact significatif sur le niveau de réflexion et d’engagement des élèves dans son enseignement.

Dans le prolongement de cette réflexion, la phase de conceptualisation (ou *abstract conceptualization* selon Kolb, 1984) a conduit à une redéfinition de ses intentions pédagogiques, avec une attention plus soutenue à porter sur la qualité des interactions verbales. Si Kolb met l’accent sur le processus d’apprentissage individuel, Engeström élargit quant à lui la perspective en considérant l’enseignant comme un sujet inscrit dans un système d’activités structuré autour de l’objet « amélioration du questionnement pédagogique ». L’artefact TeachFX joue ici un rôle de médiateur entre l’action et la conscience, en rendant visibles certains gestes professionnels jusqu’alors implicites. La communauté (collègues, conseillers et conseillères pédagogiques) et les règles de l’établissement (attentes en matière de pédagogie active) participent aussi à la redéfinition de l’objet, dans une dynamique expansive propre à la théorie.

Enfin, la supervision pédagogique joue un rôle clé dans ce processus de transformation, non pas comme un mécanisme de contrôle, mais comme une forme d’accompagnement professionnel visant à guider l’analyse des données et à favoriser une interprétation nuancée. Ainsi, l’articulation de ces trois ancrages théoriques met en évidence la façon dont l’enseignant transforme une observation technologique en savoir professionnel dans une logique d’apprentissage actif, de médiation outillée et de supervision formatrice.

Nos résultats mettent en évidence à la fois des bénéfices et des limites de l’auto-évaluation assistée par un outil d’IA. Toutefois, une limite importante de la présente recherche réside dans le fait que l’analyse repose uniquement sur un cas d’analyse réflexive individuelle. Les résultats ne peuvent pas être généralisés à d’autres, mais ils contiennent des enseignements en vue de futurs travaux.

## 6.1. Implications des résultats pour le personnel enseignant

L’auto-évaluation grâce aux retours automatiques de TeachFX, en tant que solution de rechange à la supervision pédagogique traditionnelle, demeure attrayante pour plusieurs raisons. L’enseignant, dans le cadre de cette étude, a eu accès à des indicateurs quantitatifs précis (nombre et fréquence des questions, temps de parole), ce qui lui a permis de prendre conscience de dimensions souvent implicites de l’enseignement. Il s’agit ici d’une objectivation des interactions constituant une occasion de s’interroger et d’ajuster la pratique professionnelle. Ce constat rejoint les travaux de Demszky et al. (2025), qui montrent que les rétroactions automatisées aident le personnel enseignant à mieux cibler la qualité de ses interactions.

L’enseignant a aussi souligné l’importance d’un retour continu et individualisé pour définir des objectifs de développement professionnel. En ce qui concerne le temps de parole, il a pris conscience de l’importance de trouver un équilibre entre la transmission de connaissances et la promotion de l’engagement des élèves. La répartition significative du temps de parole observée met en évidence la nécessité de favoriser une participation plus active des élèves en encourageant davantage les interactions et les discussions en classe. En effet, la régularité des rétroactions générées par l’IA rend l’auto-évaluation plus accessible et continue que la supervision traditionnelle, souvent limitée par le temps ou la disponibilité des superviseurs et superviseures (Bouchamma et al., 2016). Quant au type de questions posées, l’enseignant a pris conscience de la nécessité de varier et d’adapter ses questions pour répondre aux besoins diversifiés des élèves et favoriser leur engagement et leur compréhension. L’intégration de questions ouvertes et de focalisation permet aux élèves d’articuler leur raisonnement et d’approfondir leur compréhension des sujets abordés.

De plus, les résultats appuient la nécessité pour le personnel enseignant d’adopter une posture critique vis-à-vis de ces outils. L’émergence de l’IA redéfinit son rôle et le personnel ne doit pas être cantonné au statut de simple exécutant de technologies. Au contraire, il doit demeurer un médiateur critique capable de superviser, d’interpréter et d’encadrer les interventions algorithmiques (Lepage et Roy, 2023). Nos résultats confirment aussi que pour contribuer véritablement au développement professionnel du personnel enseignant, l’intégration de l’IA doit être pensée avec prudence, dans un cadre collaboratif et éthique (Tan et al., 2025). Ainsi, tout comme Yim et Su (2025) soulignent l’importance de former les élèves à interagir de façon critique avec l’IA, il nous apparaît essentiel de soutenir le personnel enseignant dans le développement d’une littératie professionnelle de l’IA pour qu’il puisse utiliser des outils comme TeachFX de manière réflexive et éthique.

Dans cette étude, l’enseignant a reconnu que TeachFX l’avait aidé à produire des rétroactions quasi immédiates, à équilibrer son temps de parole et à améliorer la qualité de ses questions. L’utilisation de telles données favorise une approche réflexive et personnalisée de la supervision, dans laquelle les points forts et les aspects à améliorer peuvent être objectivés par les capacités d’analyse automatisée (Dumont d’Ayot, 2005). Cependant, certains résultats mettent en évidence des limites : les données chiffrées ne reflètent pas toujours la réalité pédagogique. Par exemple, le temps de parole élevé ne reflète pas nécessairement une pratique inefficace, car il peut s’expliquer par le contenu ou les choix didactiques. Cela souligne la nécessité d’interpréter les données avec prudence et dans leur contexte. De plus, la littérature souligne que l’adoption de tels outils reste non uniforme : certains enseignants et certaines enseignantes apprécient la valeur réflexive des rétroactions automatisées, alors que d’autres expriment des réserves concernant la fiabilité, la protection des données et le temps requis pour l’intégration (Demszky et al., 2025).

## 6.2. Implications des résultats pour la supervision pédagogique

L’intégration d’un outil comme TeachFX peut constituer un complément intéressant à la supervision traditionnelle. L’outil permet un suivi longitudinal et offre aux supervieurs et superviseures des indicateurs détaillés pour nourrir la rétroaction formative. Toutefois, l’introduction de ces outils amène à repenser certaines pratiques, notamment le développement des compétences d’analyse critique, l’accompagnement à l’appropriation de l’outil, ainsi que la connaissance des limites des algorithmes (Demszky et al., 2025).

De plus, la volonté des acteurs et actrices du changement de travailler autrement grâce aux outils d’IA est importante. Les stratégies de persuasion rationnelle et de partage du pouvoir (Uhl-Bien, 2018) sont des moyens favorisant l’adoption collective de ces outils et l’adhésion à plus long terme. Dans la stratégie de partage du pouvoir, chaque membre de l’équipe peut manifester ses préoccupations et participer à la décision de groupe. Comme le montrent Chabanet et al. (2021), la nécessité de convaincre de l’utilité des outils digitaux passe par l’appropriation. Lorsque la personne employée voit l’utilité au quotidien d’un outil, qu’il soit d’IA ou simplement digital, il est plus facile d’en généraliser l’utilisation à l’échelle organisationnelle. Ici, le gain de temps potentiel et la possibilité d’obtenir une rétroaction objective peuvent représenter des leviers d’adhésion. Toutefois, le risque d’un climat de défiance subsiste si la rétroaction est perçue comme un jugement plutôt qu’un accompagnement (Tschannen-Moran, 2009), d’où l’importance d’intégrer l’IA dans une dynamique collaborative et réflexive.

À titre d’exemple, plusieurs initiatives belges soulignent déjà le rôle de l’innovation pédagogique et des outils numériques technologiques et numériques dans le développement professionnel (Baudier et Bachy, 2020). Des dialogueurs ou agents conversationnels (*chatbots*) alimentés par l’IA ont été développés pour aider le personnel enseignant en formation initiale en sciences à planifier et à évaluer les cours (Dhyne et Plumat, 2025). Dans ce contexte, il a également été constaté que les communautés virtuelles et les forums de discussion soutiennent le développement professionnel du personnel enseignant (Daele, 2004).
# Conclusion et pistes de recherche futures

Cette recherche, menée par un enseignant oeuvrant en Belgique dans le cadre de son mémoire de maîtrise à l’Université Laval au Québec, illustre les enjeux liés à un outil d’IA en supervision pédagogique et met en lumière trois apports principaux :

Toutefois, cette recherche souligne que les limites de TeachFX tiennent à la fiabilité des transcriptions, aux difficultés d’appropriation des rétroactions automatisées, ainsi qu’aux enjeux éthiques liés à la confidentialité des données, ce qui invite à des recherches complémentaires et à une intégration prudente dans les dispositifs de supervision pédagogique. Ces limites ouvrent la voie à trois pistes de recherche : 1) Explorer les moyens technologiques pour outiller les superviseurs et superviseures afin de relever le défi de la supervision pédagogique; 2) Étudier la manière dont des personnels enseignants de différents niveaux d’expérience s’approprient les rétroactions automatisées; et 3) Analyser l’impact de ces rétroactions sur les apprentissages et l’engagement des élèves. Ainsi, de futurs travaux seront nécessaires afin de poursuivre l’analyse des façons de résoudre les enjeux soulevés par les outils proposés par l’IA pour appuyer le personnel enseignant.

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