<figure><img src="image_281.png" /></figure>

Gravelle F., Masse Lamarche, M.-H., Monette, J., Gagnon, C., Montreuil, F., Lachance Demers, L.-P., Raunet, C. et Paris, R. (2021). *Rapport de recherche intitulé Rapport de l'accompagnement des gestionnaires dans le projet-pilote « prévention »*. Recherche menée à la demande du ministère de l'Éducation du Québec (194 pages). http://www.education.gouv.qc.ca/fileadmin/site_web/documents/education/PAN_Rapport_Gestion-leadership-pedagonumerique.pdf

Gravelle, F., Frigon, N. et Monette, J. (2020). *Gestion de l'implantation de classes numériques dans les établissements d'enseignement primaires et secondaires au Québec : pratiques, stratégies et modèles pouvant faciliter la tâche des directions*. Recherche menée à la demande du ministère de l'Éducation et de l'Enseignement supérieur du Québec (113 pages). http://www.education.gouv.qc.ca/fileadmin/site_web/documents/ministere/Rapport-implantation-numerique.pdf

Gravelle, F. et Gagnon, C. (2020). Le rôle stratégique de la direction d'établissement d'enseignement quant à l'implantation du numérique en salle de classe. *Ce que nous apprend la recherche (CRIFPE)*, 1(5). https://doi.org/10.18162/cqnalr.2020.1.5

Gravelle, F., Diakhate, D., Frigon, N. et Monette, J. (2019). *Gestion des établissements d'enseignement à l'ère de l'implantation du numérique*. Étude menée sous la direction du Réseau d'enseignement francophone à distance du Canada (REFAD) et financée par le ministère du Patrimoine canadien (199 pages). http://www.refad.ca/publications-et-rapports-de-recherche/rapports-de-recherche/rapports-2019/gestion-des-etablissements-denseignement-a-lere-de-implantation-du-numerique/

Frigon, N., Gravelle, F. et Lafranchise, N. (2019). Gestion de la transformation numérique de l'école en tant qu'organisation apprenante selon une recherche-action appréciative. *Actes du Colloque de la Communauté pour l'Innovation et la Recherche sur les Technologies dans l'enseignement/Apprentissage (CIRT@) (p. 35-41)*. Montréal, Canada. https://www.usherbrooke.ca/poleduc/fileadmin/sites/poleduc/CIRTA_2019/CIRTA_2019_Actes_Finale.pdf

Gravelle, F. (2018). Pratiques d'enseignement inclusives et apprentissage hybride : combinaison pouvant mener à la réussite! *Le Tableau*. https://pedagogie.uquebec.ca/le-tableau/pratiques-denseignement-inclusives-et-apprentissage-en-mode-hybride-une-combinaison
<figure><img src="image_282.png" /></figure>

Gravelle, F., Fournier, F., Stockless, A. et Rivet, M. (2018). Nouvelle gouvernance à l'UQAM : plan d'action et partage d'expérience facilitant l'implantation du numérique au sein de l'institution d'enseignement supérieur. *Actes du Colloque de la Communauté pour l'Innovation et la Recherche sur les Technologies dans l'enseignement/Apprentissage (CIRT@).* Montréal, Canada. https://cirta2018.teluq.ca/teluqDownload.php?file=2019/03/12_Gravelle_Fraunce_Frederic_Fournier_Alain_Stockless_Martin_Rivet.pdf

Gravelle, F. (2017). Planifier et gérer la transformation d'un modèle de formation et d'accompagnement destiné aux professeurs d'université. *Actes du Colloque de la Communauté pour l'Innovation et la Recherche sur les Technologies dans l'enseignement/Apprentissage (CIRT@)* (p. 140 à 146). Montréal, Canada. https://archipel.uqam.ca/11142/1/201803031_actes_de_colloque_CIRTA_2017.pdf

Gravelle, F. et Milot, P. (2016). Amélioration de la qualité de l'enseignement et de la réussite scolaire : nouveaux outils en ligne pour les professeurs d'université. *Revue la recherche en éducation, 16, 4-22.* https://www.researchgate.net/publication/323181537_Amelioration_de_la qualité_de_l%27enseignement et_de_la_reussite_scolaire_nouveaux outils en ligne pour_l-es_professeurs_d%27universite

Gravelle, F. et Milot, P. (2015). Outils d'évaluation en ligne pour les professeurs d'université : innovations pédagogiques. *Revue éducation Canada.* https://www.edcan.ca/articles/outils-devaluation-en-ligne-pour-les-professeurs-duniversite/?lang=fr
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Sens et finalités du numérique en éducation : regards croisés 5. Entretien avec Simon Collin

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UQÀM

Université du Québec
à Montréal

chaire de recherche du Canada
sur l'équité numérique en éducation

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Source : https://www.simoncollin.org/
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## Idées clés

### Education, numérique et recherche : Entretien avec Simon Collin (UQAM) – Idées clés

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Développer une approche critique et interroger la relation entre les dispositifs sociotechniques et l'éducation, un champ d'étude interdisciplinaire.

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La crise sanitaire a vu le développement des compétences **technopédagogiques** à une échelle inégalée auparavant mais on ne peut pas préjuger de leur transférabilité, avec des inégalités qui peuvent persister ou s'amplifier.

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* La pandémie a mis en évidence que les milieux scolaires n'étaient pas équitablement prêts à assurer la continuité en ligne et que la massification ne conduit pas à sa démocratisation.

* Éduquer aux médias, à l'information et aux technologies devient une question de gestion démocratique de la technique.

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## Entretien avec Simon Collin (10/01/23)

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### Professeur

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Unité : Département de didactique des langues

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Courriel : collin.simon@uqam.ca

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Téléphone : (514) 987-3000 poste 2446

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Local : N-7560

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Langues : Français, Anglais

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Ce professeur désire s'entretenir avec les médias

Source : https://professeurs.uqam.ca/professeur/collin.simon/

Simon Collin est professeur à la Faculté des sciences de l'éducation de l'Université du Québec à Montréal (UQÀM). Il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l'équité numérique en éducation (https://www.simoncollin.org/) et chercheur au Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante (CRIFPE). Il s'intéresse aux enjeux d'équité et de démocratisation que suscitent les technologies en éducation, qu'il aborde dans une approche critique, au croisement des travaux interdisciplinaires de la technique et des théories critiques.

## Champ du numérique pour l'éducation

### 1. Sur quoi portent principalement vos travaux ou projets actuels ?

Ma programmation de recherche consiste essentiellement à **développer une approche critique** des technologies en éducation à même de documenter les enjeux qu'elles suscitent. Pour ce faire, je puise principalement dans deux traditions scientifiques, que je mobilise dans le secteur particulier de l'éducation (Collin, 2022). La première concerne les **travaux interdisciplinaires de la technique**, particulièrement ceux – dans leur versant anglophone – qui portent sur l'**innovation sociotechnique** (p. ex., *Social Shaping of Technology*, MacKenzie et Wacjman, 1985). Ces travaux permettent d'interroger la relation entre la technique et la société, et par extension, la **relation entre les dispositifs sociotechniques et l'éducation**, dans ses dimensions idéelles et matérielles d'une part, et de la conception jusqu'aux usages d'autre part. Comme les **innovations technoéducatives** actuelles sont moins liées à des artefacts particuliers (p. ex., *hardwares, softwares*) qu'à leur fonctionnement computationnel (p. ex., données massives, intelligence artificielle, *learning analytics*), une manière d'en rendre compte est de **déplacer l'unité d'analyse de l'artefact aux données**, au moyen de
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concepts tels que la **datafication** (Selwyn et Gasevic, 2020). Cette dernière désigne la conversion de qualités (dans notre cas, des phénomènes éducatifs) en quantités (des données nécessaires au fonctionnement des dispositifs sociotechniques), qui, par les choix et les techniques de collecte, de traitement, d'interprétation et d'intervention qu'elles engendrent, transforme en retour les phénomènes éducatifs qu'elles documentent. En somme, cette première tradition théorique permet d'éclairer les **dispositifs sociotechniques sous leurs différentes facettes**, ainsi que leur relation à l'éducation.

La deuxième tradition scientifique que je croise avec la première – les **théories critiques, notamment celles portant sur la technique** (p. ex., Feenberg, 1999) – permet d'aborder les dispositifs sociotechniques en éducation, tels que définis ci-dessus, sous l'angle des **rapports de pouvoir** qu'ils suscitent et des enjeux qui en découlent. Cette tradition part du postulat que les dispositifs sociotechniques, parce qu'ils sont chargés de valeurs (à l'inverse d'être neutres) et qu'ils sont contrôlables (à l'inverse d'être autonomes du corps social), sont éminemment politiques. Ils sont donc façonnés par des rapports de pouvoir entre différents groupes d'acteur.rices et véhiculent des valeurs éducatives qui sont plus ou moins compatibles avec celles des acteur.rices éducatif.ves qui les utilisent.

À partir de ce croisement théorique, **deux types d'enjeux** m'intéressent tout particulièrement. Le premier concerne les **inégalités numériques en éducation**, lesquelles sont configurées dès la conception par les acteur.rices qui façonnent l'innovation technoéducative, et aboutissent dans l'usage, par une négociation entre les prescriptions techniques et les compétences et conditions des acteur.rices éducatif,ves. Le second enjeu touche à la **démocratisation des technologies en éducation**, soit les possibilités de participation des acteur.rices éducatif.ves à l'orientation des technologies en éducation en fonction de la plus ou moins grande compatibilité de ces dernières avec les finalités éducatives qu'elles sont censées servir.
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CADRE DE
RÉFÉRENCE DE
LA COMPÉTENCE
NUMÉRIQUE

Cet outil permet de développer la compétence numérique de l'ensemble des apprenants et de réaliser des activités pédagogiques adaptées à la réalité du numérique d'aujourd'hui.

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Source : http://www.education.gouv.qc.ca/fileadmin/site_web/documents/ministere/Affiche-cadre-ref-competence-num.pdf

Pluridisciplinarité

2. Dans quelle mesure ce champ d'étude et d'action recouvre-t-il des réalités et des enjeux disciplinaires et/ou pluridisciplinaires ? Y a-t-il des projets ou des actions en cours que vous pourriez citer pour illustrer ces enjeux ?

Inspirée de chercheur.es comme Neil Selwyn et Brigitte Albero, ma programmation de recherche repose sur le **postulat que les technologies en éducation constituent par nature un champ d'étude interdisciplinaire** qui se situe à minima au croisement des études – elles-mêmes interdisciplinaires – de la technique et des études – elles aussi interdisciplinaires – de l'éducation. De ce point de vue, il revient donc aux communautés de chercheur.es sur les technologies en éducation de croiser d'une manière ou d'une autre ces traditions théoriques (les possibilités et les pondérations
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ne manquent pas !), sachant que leur champ d'étude n'a pas vocation à s'autonomiser de l'une ou de l'autre, encore moins à se monodisciplinariser. Une mobilisation des sciences de l'éducation ou une mobilisation des sciences de la technique ne saurait suffire, c'est bien une **mobilisation à l'intersection de la technique et de l'éducation** qui permet le mieux de conceptualiser leur relation et d'étudier les politiques, pratiques, processus et enjeux qui en découlent. À défaut d'une prise en compte de la nature irréductiblement interdisciplinaire des technologies en éducation, le risque est d'adopter une conception mal informée de leur relation, ce qui, par ricochet, est susceptible de biaiser le type de question qu'on pose aux technologies en éducation et les réponses qu'on y apporte. Sur ce point, on peut regretter que certaines études, politiques et pratiques des technologies en éducation soient encore teintées par des **lectures déterministes ou instrumentalistes** de la relation « technologies – éducation », alors même que leurs limites respectives ont bien été identifiées dans la littérature scientifique et que les approches sociotechniques aient proposé des voies de dépassement intéressantes.

## Compétences et formation

**3. Depuis la crise sanitaire de 2020 comment voyez-vous évoluer les compétences des membres de la communauté éducative (personnels d'encadrement, enseignants, élèves, parents...) et les défis en cours ou à venir pour l'éducation et la formation ?**

La crise sanitaire de 2020 a été exceptionnelle à plus d'un titre. En premier lieu, elle a motivé l'usage généralisé des technologies en éducation pour des **raisons organisationnelles** (impossibilité d'enseigner en face-à-face) **plutôt que pédagogiques** (soutien aux pratiques et aux processus d'enseignement et d'apprentissage). Dans ce contexte, la réflexion pédagogique nécessaire à l'intégration des technologies a **davantage été réactive que proactive** et elle a cruellement manqué de temps pour se déployer. Malgré ces circonstances défavorables, il est indéniable que les **acteur.rices éducatif.ves** ont développé leurs **compétences technopédagogiques à une échelle inégalée** auparavant [1], ce qu'ils.elles doivent à leur grande résilience.
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Source : https://fpep.lacsq.org/wp-content/uploads/sites/46/2022/06/FPEP-Radiographie-de-lenseignement-en-ligne-mai-2022.pdf

LA RECHERCHE

Cette recherche a été réalisée par Simon Collin, avec la collaboration de Sarah Meunier et de Clémentine Hennetier.

Simon Collin est professeur à la Faculté des sciences de l'éducation de l'Université du Québec à Montréal (UQAM). Il est également titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l'équité numérique en éducation et chercheur au Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante (CRIFPE).

Cette recherche documente l'expérience du personnel de l'éducation affilié à la Fédération du personnel de l'enseignement privé de la CSQ (FPEP-CSQ) et s'intitule :

« Qualité de la relation pédagogique dans les dispositifs d'enseignement en ligne en contexte de pandémie : expériences du personnel des établissements privés subventionnés et perspectives ».

Le rapport final de la recherche sera publié au mois d'octobre 2022.
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On peut toutefois se demander dans quelle mesure ils.elles ont eu l'occasion de les transférer lors du retour en salle de classe de manière significative et durable. En effet, les compétences technopédagogiques pour enseigner en ligne et celles pour enseigner en salle de classe relèvent de contextes pédagogiques et organisationnels différents, de sorte qu'on ne peut pas préjuger que les compétences développées dans le premier soient automatiquement et entièrement transférables au second. Le même point vaut pour l'équipement informatique: avec l'enseignement en ligne, les acteur.rices éducatif.ves ont principalement développé leurs compétences en situation « une technologie – un.e élève » dans la mesure où chacun.e de leur élève disposait (idéalement) d'une technologie – celle disponible à la maison. De retour en salle de classe, soit ils.elles ont disposé des mêmes conditions (« une technologie – un.e élève »), auquel cas le transfert de leurs compétences technopédagogiques s'en est trouvé facilité; soit ils.elles sont retourné.es à des situations pédagogiques où les technologies sont moins continuellement et facilement accessibles (p. ex., chariots de technologies mobiles ou laboratoires informatiques à réserver), auquel cas certaines compétences développées durant la pandémie, telles que l'utilisation de systèmes de gestion des apprentissages pour centraliser les activités pédagogiques, sont devenues caduques. Dans la mesure où, au Québec, les formules « une technologie – un.e élève » sont plus répandues dans les milieux scolaires favorisés, notamment les écoles privées (ATN, 2021), on comprend que les possibilités de transfert de compétences technopédagogiques de l'enseignement en ligne à la salle de classe n'ont pas échappé aux inégalités scolaires préexistantes. Plus précisément, les milieux scolaires favorisés, parce qu'ils étaient mieux équipés avant la pandémie, ont bénéficié de meilleures conditions pour assurer la continuité pédagogique durant la pandémie, et ils ont également pu davantage capitaliser sur les compétences développées durant la pandémie pour les transférer à leur salle de classe. Et inversement pour les milieux scolaires défavorisés.

## Questions de recherche

### 4. Cette crise génère-t-elle selon vous de nouvelles questions de recherche, ou à tout le moins le renouvellement de questionnements déjà traités ?

En lien avec mes intérêts de recherche, il me semble que la crise pandémique a permis de sensibiliser l'ensemble des acteur.rices éducatif.ves, politiques et scientifiques aux inégalités numériques vécues par les milieux scolaires, les élèves et leurs familles. Bien que les inégalités numériques en éducation aient constitué un champ d'étude bien avant la pandémie, cette dernière a été l'occasion de souligner à quel point elles sont encore présentes et opératoires et à quel point elles grèvent les tentatives et la qualité d'intégration des technologies en éducation. La pandémie a mis en évidence, d'une part, que les milieux scolaires n'étaient pas équitablement prêts à assurer la continuité
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en ligne, d'autre part, que la massification de l'intégration des technologies ne conduit pas à sa démocratisation, finalement, que les technologies contribuent davantage à maintenir, voire à amplifier, les inégalités scolaires, qu'à les réduire. Il s'agit ici de résultats que la recherche avait déjà établis et que la pandémie a mis en saillance. En revanche, avec le retour en salle de classe, l'incertitude subsiste sur les suites qui seront données à cette prise de conscience dans la mesure où les inégalités numériques y sont moins flagrantes qu'elles n'ont pu l'être lors de l'enseignement en ligne.

## EMI-Esprit critique

**5. Dans notre société contemporaine, au regard des défis en matière de citoyenneté et d'éducation aux médias et à l'information, ou d'éducation à l'esprit critique, comment évoluent ou devraient évoluer les compétences en matière d'éducation à la citoyenneté numérique ?**

La montée en puissance du concept de citoyenneté à l'ère du numérique ces dernières années ouvre des pistes intéressantes pour enrichir l'éducation aux médias, à l'information et aux technologies parce qu'elle met clairement de l'avant leur dimension politique (Collin, 2021). Ce faisant, éduquer aux médias, à l'information et aux technologies devient ultimement une question de gestion démocratique de la technique qui doit prendre place en amont des usages, voire de la conception. Dans cette perspective, deux interventions pédagogiques sont envisageables : en premier lieu, il convient de former les élèves au fonctionnement des médias, de l'information et des technologies et à leurs usages, mais surtout à leurs implications sociales et politiques à partir desquelles les évaluer sur la base de principes démocratiques. Est-ce qu'une technologie donnée est démocratiquement souhaitable ? C'est la question ultime à laquelle ils devraient être en mesure de répondre. En deuxième lieu, il convient de donner aux élèves des espaces dans lesquels débattre de cette question et statuer sur l'acceptabilité sociale et politique de la technologie concernée. Sur ce point, la formule pédagogique des ateliers délibératifs semble pertinente, si tant est qu'elle n'étouffe pas les dissensus sous une obligation au consensus. Cette double intervention pédagogique (évaluer les implications sociales et politiques d'une technologie et délibérer sur son acceptabilité) peut facilement être exercée sur les technologies avec lesquelles les élèves sont directement en contact à l'école : les technologies éducatives (p. ex., systèmes de gestion des apprentissages; caméras vidéo de surveillance; système de gestion des comportements; systèmes de prédication de la réussite scolaire, etc.). C'est à ce prix que les élèves sont susceptibles de développer, au-delà des bons usages, une prise de conscience et une participation au débat démocratique qui manque cruellement à la gestion actuelle des techniques.
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## Expression libre

### 6. Y a-t-il une autre remarque que vous souhaitez nous communiquer pour contribuer à ces réflexions ?

En guise de conclusion sur ces thématiques, je propose une vidéo vulgarisée sur la dimension « Agir en citoyen éthique à l'ère du numérique » du Référentiel de la compétence numérique du ministère de l'Éducation du Québec :

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Source : http://www.education.gouv.qc.ca/fileadmin/site_web/documents/ministere/Cadre-reference-competence-num.pdf

Note

[1] Les constats énoncés ici sont principalement basés sur les résultats de l'étude menée pour la Fédération du personnel de l'enseignement privé (FPEP) : https://fpep.lacsq.org/wp-content/uploads/sites/46/2022/06/FPEP-Radiographie-de-lenseignement-en-ligne-mai-2022.pdf

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Références

Académie de la transformation numérique (2021). Portrait des usages numériques dans les écoles québécoises : résultats d'une enquête réalisée auprès des directions d'écoles primaires et secondaires du Québec. Rapport non publié. Consulté en ligne le 25 décembre 2021 : https://api.transformation-numerique.ulaval.ca/storage/199/portrait-des-usages-du-numerique-dans-les-ecoles-quebecoises-edition-2020-2021.pdf

Cadre de référence de la compétence numérique. (2019). Gouvernement de Québec. http://www.education.gouv.qc.ca/fileadmin/site_web/documents/ministere/Cadre-reference-competence-num.pdf

Collin, S. (2022). Technologies, éducation, critique : enjeux d'une triple articulation, In S. Collin, J. Denouël, N. Guichon et É. Schneider (ed.), *Le numérique en éducation et formation, Approches critiques* (pp. 19-58). Paris: Presses des Mines.

Collin, S. (2021). L'éducation à la citoyenneté numérique : pour quelle(s) finalité(s)? *Éducation et francophonie, 49*(2), 1-13.

Feenberg, A. (1999). *Questionning Technology*. Londres: Routledge.

MacKenzie, D. et Wajcman, J. (1985, ed.). *The social shaping of technology (second edition)*. Maidenhead: Open University Press.

Selwyn, N. et Gasevic, D. (2020). The datafication of higher education: discussing the promises and problems. *Teaching in Higher Education: Critical Perspectives, 25*(4), 527-540.
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# Sens et finalités du numérique en éducation : regards croisés 6. Entretien avec Nelly Clerval et Denis Pasco : le projet NEXT (TNE du Doubs) – « Numérique Educatif: eXpérimenter pour Transformer les apprentissages »

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Numérique Educatif

NEXT
eXpérimenter pour
Transformer les apprentissages

Nelly Clerval et Denis Pasco (projet NEXT)

TERRITOIRE
NUMÉRIQUE ÉDUCATIF
du Doubs

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## Entretien avec Nelly Clerval et Denis Pasco (05/06/23)

Nelly Clerval est conseillère pédagogique départementale [CPD] à la direction des services départementaux de l'éducation nationale [DSDEN] du Doubs auprès du Territoire Numérique Educatif. Dans cette fonction, elle assure en particulier le lien entre les chercheurs du programme NEXT et les praticiens à travers la création de partenariats recherche-pratique. Professeur de lettres-histoire-géographie, Nelly Clerval a assuré les fonctions de formatrice académique pendant plus de 15 ans. Dans cette fonction, elle a notamment assuré la relation entre école et entreprise en animant un large réseau d'entreprises et en réalisant des vidéos permettant aux élèves de construire leur projet professionnel. Elle a obtenu le certificat d'aptitude aux fonctions de formateur académique [CAFFA] ainsi que le master « Métiers de l'enseignement, de l'éducation et de la formation » (MEEF ; parcours « pratiques et ingénierie de la formation »). Elle a rejoint ses fonctions actuelles à la rentrée 2022.

Denis Pasco est professeur des universités en sciences de l'éducation et de la formation à l'université de Franche-Comté. Il est responsable du programme de recherche NEXT et directeur exécutif de la Maison Universitaire de l'Education [MUE]. Ses travaux portent sur l'utilisation de la technologie pour promouvoir l'activité physique, l'apprentissage et le développement professionnel. Il est l'auteur ou le co-auteur de plus de 120 publications ou communications de recherche (https://www.researchgate.net/profile/Denis-Pasco-2). Il a reçu une prime d'excellence scientifique. Il est membre de l'association Américaine de recherche en éducation (AERA) et de Shape America.
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1. Pourriez-vous présenter le projet NEXT? Quels sont ses objectifs? Comment est-il né? Quels en sont les principaux acteurs? Comment s'organisent-ils? Comment s'articule-t-il avec le dispositif des TNE ?

Numérique Educatif

NEXT

eXpérimenter pour
Transformer les apprentissages

UNIVERSITÉ DE
FRANCHE-COMTÉ

Membre de

UBFC

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UNIVERSITÉ
BOURGUIGNÉ FRANCHE-COMTÉ

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ACADÉMIE
DE BESANÇON

Liberté
Égalité
Fraternité

Le programme de recherche NEXT pour « Numérique Educatif : eXpérimenter pour Transformer les apprentissages » est un programme de recherche pluridisciplinaire de l'université de Franche-Comté [uFC] créé en septembre 2022 et rattaché à la maison des sciences de l'homme et de l'environnement [MSHE ; UAR CNRS 3124] de Franche-Comté. Il présente une double originalité :

* Il associe des **enseignants-chercheurs** et des **doctorants** en sciences de l'éducation et de la formation [SEF], en sciences et techniques de l'information et de la communication [STIC], en sciences cognitives, des **praticiens** (Direction des services départementaux de l'éducation nationale du Doubs ; Direction régionale du numérique éducatif) et **une ingénieure de recherche** (Mission Monteil pour le numérique);

* Il est adossé au **territoire numérique éducatif du Doubs [TNE25]** avec lequel il conduit des projets de recherche en partenariat.

TERRITOIRE
NUMÉRIQUE ÉDUCATIF
du Doubs

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Ce programme porte une double ambition :

(1) **Expérimenter en contexte scolaire** des dispositifs basés sur le numérique visant à favoriser les apprentissages des élèves et/ou le développement professionnel des enseignants;

(2) Développer sur cette base une **fonction de conseil et d'aide** à l'intégration du numérique en contexte scolaire basé sur les résultats de la recherche.

## 2. Comment s'organisent ces recherches en partenariat ?

Les recherches menées au sein de NEXT en lien avec le TNE25 s'organisent autour de **partenariats recherche-pratique [PRP]** dans lesquels chercheurs et praticiens répondent ensemble aux problèmes récurrents de la pratique. La constitution de ces PRP est accompagnée par Nelly Clerval, conseillère pédagogique de la DSDEN du Doubs auprès du TNE25.

## 3. Où en est le projet NEXT au printemps 2023 ? Quels sont les PRP qui ont déjà été constitués ?

Depuis septembre 2022, des protocoles établissant les liens entre chercheurs et praticiens ont été établis pour l'enseignement du 1er degré, du 2nd degré et l'enseignement agricole. Cinq PRP ont ainsi été constitués :

- Le PRP « **Laboratoire de la donnée éducative** » dans lequel praticiens et chercheurs collaborent autour des données éducatives de l'académie afin d'accompagner les décisions en matière de politique éducative ;

- Le PRP « **Dynamilis** » dans lequel chercheurs de NEXT, de l'école polytechnique fédérale de Lausanne [EPFL] et praticiens collaborent pour améliorer les **gestes d'écriture des élèves de cycle 2** en mobilisant le numérique ;

- Le PRP « **Numérique en maternelle** » dans lequel praticiens et chercheurs collaborent pour étudier les effets de dispositifs « high-tech » et « low-tech » sur l'apprentissage du langage des élèves de cycle 1 ;
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- Le PRP « Vidéo 360° en réalité virtuelle » dans lequel chercheurs et praticiens collaborent pour étudier les effets de la vidéo 360° en réalité virtuelle sur le développement des capacités réflexives d'étudiants-enseignants;

- Le PRP « Métacognition » dans lequel praticiens, chercheurs et ingénieurs informatique d'une entreprise du secteur des technologies éducatives [Edtech] collaborent pour concevoir, sur la base des résultats de la recherche, une application numérique permettant d'aider des élèves de cycle 3 à mobiliser des stratégies d'apprentissage efficaces.

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RÉGION ACADÉMIQUE
BOURGOGNE-
FRANCHE-COMTÉ

Liberté
Égalité
Fraternité

CANOPÉ
Agence de l'information des ressources

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MINISTÈRE
DE L'AGRICULTURE
ET DE L'ALIMENTATION

Édital
Égalité
Fraternité

DRAAF
Bourgogne-
Franche-Comté

NSPE
Agence de la protection de la santé publique

UNIVERSITÉ
FRANCHE-COMTÉ

TRIOUSSE
PROJETS

4. Au cours du projet comment prévoyez-vous de communiquer les données, les publications, les résultats et au-delà y a-t-il des ressources ou des outils qui pourraient être mis à profit pour d'autres projets du même type ?

Des résultats ont été présentés dans des conférences internationales (voir références ci-dessous). Via la diffusion de ces travaux, nos protocoles PRP pourraient utilement bénéficier aux autres TNE.
<figure><img src="image_335.png" /><figcaption>Schéma : l'articulation entre recherche et formation dans le cadre du TNE 25</figcaption></figure>

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Source : Nelly Clerval (2023)

Références

Dorgnier, R., Picard, L., Maquestiaux, F., & Mazerolle, M. (2022, November 17-20). *Improving children's learning abilities in the classroom: The benefits of metacognitive interventions and learning strategies* [Conference presentation]. Psychonomic Society 63rd Annual Meeting, Boston, MA, United States.

Michel, C., & Pierrot, L. (2023, April 21-23). *Modelling teachers' digital maturity: Literature review and proposal for a unified model* [Conference presentation]. Computer Supported Education 15th International Conference, Prague, Czech Republic.

Ridou, A., & Pasco, D. (2023, April 13-16). *Pre-service physical education teachers experience watching their teaching in 360-Degree virtual reality videos* [Paper presentation]. American Educational Research Association Annual Meeting, Chicago, IL, United States.
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## A consulter aussi

Allouche, E. (2021, septembre 14). Les formes de partenariat entre laboratoires et territoires académiques – Supports et compte-rendu du webinaire inter GTnum (09/09/21) [Billet]. *Éducation, numérique et recherche*. https://edunumrech.hypotheses.org/3502

DNE-TN2. (2021, septembre 9). Les formes de partenariat recherche/éducation : Références, repères et pistes de travail [Billet]. *Éducation, numérique et recherche*. https://edunumrech.hypotheses.org/3354

DNE-TN2. (2023, avril 11). Colloque "Recherche partenariale : Éducation, enseignement et formation" (09/03/23) : captations vidéo [Billet]. *Éducation, numérique et recherche*. https://edunumrech.hypotheses.org/8800

DNE-TN2. (2022, août 23). Évaluation scientifique du démonstrateur du dispositif Territoires Numériques Éducatifs (TNE) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/5653

Les territoires numériques éducatifs (TNE). (2023, mai). éduscol | Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse – Direction générale de l'enseignement scolaire. https://eduscol.education.fr/2177/les-territoires-numeriques-educatifs-tne

Pasco, D. (2023). NEXT – Numérique Educatif : EXpérimenter pour Transformer les apprentissages. MSHE C. N. Ledoux. https://mshe.univ-fcomte.fr/la-recherche/next

Thevenet, I. (2022, octobre 14). Territoire numérique éducatif du Doubs. DRNE – Délégation Régionale du Numérique pour l'Éducation. https://drne.region-academique-bourgogne-franche-comte.fr/territoire-numerique-educatif-du-doubs/
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# Sens et finalités du numérique en éducation : regards croisés 7. Entretien avec Christine Fauvelle-Aymar

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ACADÉMIE
D'ORLÉANS-TOURS

Liberté

Égalité

Fraternité

## Entretien avec Christine Fauvelle-Aymar (12/06/23)

Maître de conférences, Christine Fauvelle-Aymar a été vice-doyenne en charge de la pédagogie et des formations de la Faculté de droit, économie et sciences sociales de l'université de Tours (2013-2020). Parallèlement, elle s'est fortement investie dans le déploiement du numérique.

A partir de 2016, elle a été chargée de mission numérique pour les présidents de l'université de Tours. Elle a été la responsable du projet New TeAch financé par l'Agence nationale de la Recherche au titre de l'appel à projet DUNE (Développement d'universités numériques expérimentales) qui a permis l'aménagement de tiers lieux de production numérique au sein de l'université. Elle a également piloté plusieurs projets de plateforme numérique pédagogique en médecine, histoire de l'art, sciences de la vie et musique financés par le FEDER.

Elle est depuis octobre 2022, conseillère du Recteur de l'académie d'Orléans Tours, déléguée de région académique au numérique éducatif.
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Source : https://www.ac-orleans-tours.fr/delegation-de-region-academique-au-numerique-educatif-121982

## Champ du numérique pour l'éducation

1. A la lumière de vos actions, de vos recherches et de vos engagements professionnels, pourriez-vous citer, à titre d'exemples, trois ou quatre objets d'étude illustrant le champ du numérique pour l'éducation, notamment dans ses dimensions technologiques, sociales et culturelles ?

Il n'est plus concevable que les filles/femmes soient si peu présentes dans les formations et secteurs professionnels du numérique, avec des classes de NSI en terminale sans aucune fille et moins de 20% de femmes dans ces secteurs d'activité. Cela signifie que les évolutions technologiques du futur comme par exemple le **développement de l'intelligence artificielle** ne sont pensées que par la moitié d'une tranche d'âge à l'échelle du territoire national. Il s'agit d'imaginer et mettre en œuvre les actions permettant d'attirer les filles vers le numérique. **La promotion de la mixité du numérique** doit être un axe fort des politiques académiques; dans le Cher elle est au cœur du projet **Territoire Numérique Educatif (TNE)**. Il est à cet égard tout à fait intéressant, et probablement source d'inspiration, de constater que cette non mixité du numérique n'est pas universelle. Dans certains pays, l'Inde notamment, le secteur du numérique est en effet fortement féminisé.
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ACADEMIE
D'ORLEANS-TOURS

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Une immersion dans le numérique pour favoriser la mixité

Escape game

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Manipulation

alphai

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Escape game

Sciences et numérique

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Projet au lycée Jacques Cœur de Bourges dans le cadre du TNE du Cher

Source : https://www.ac-orleans-tours.fr/territoires-numeriques-educatifs-122842

L'importance prise par le numérique implique une montée en **compétences numériques** de tous les acteurs de la communauté éducative afin que celle-ci puisse mieux accompagner la formation numérique des élèves et leur réussite scolaire. Il s'agit de former l'ensemble de la communauté éducative, ce qui renvoie aussi à la question des actions à mettre en œuvre pour lutter contre la **fracture de l'usage du numérique**. Le déploiement des **ENT dans le 1er degré**, pour des élèves qui ne sont pour certains pas encore lecteurs et ont des usages du numérique parfois peu accompagnés, est très révélateur de la nécessité d'accompagner les familles et de mener des **actions de parentalité**.

## Pluridisciplinarité

2. Dans quelle mesure ce champ d'étude et d'action recouvre-t-il des réalités et des enjeux disciplinaires et/ou pluridisciplinaires ? Y a-t-il des projets ou des actions en cours que vous pourriez citer pour illustrer ces enjeux ?

Le numérique est par essence un sujet pluridisciplinaire et transversal. D'avoir longtemps été cantonné à une dimension technique (l'outil informatique) a certainement nuit à l'appropriation de cet enjeu par l'ensemble des acteurs de la communauté éducative. Le numérique doit être source d'innovation, objet de connaissance et de transformation des pratiques pour toutes les disciplines. Il faut **redonner du sens en dépassant l'outil** et passer d'une problématique d'équipements à une transformation de l'usage du numérique. Les politiques
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académiques de déploiement du numérique doivent être pensées et mises en œuvre de manière concertée par les délégués académiques au numérique et les directeurs des systèmes d'information, en lien avec les partenaires des CT.

Les **projets TNE** sont tout à fait révélateurs des évolutions en cours. Les TNE sont un terrain d'expérimentations... Il s'agit de déployer des pratiques d'usage, des ressources, des dispositifs de formation et des équipements numériques pour les équipes pédagogiques et les familles selon plusieurs axes :

* Enrichir et transformer les pratiques pédagogiques et améliorer la réussite scolaire,

* Renforcer le lien école-famille et l'alliance éducative

* Accroître la résilience du système éducatif, notamment en cas de crise.

Ainsi ces projets TNE (un par région académique) ont vocation à jouer le rôle de **démonstrateur** et s'inscrivent **dans le cadre de la stratégie nationale du numérique pour l'éducation.**

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Source : https://www.education.gouv.fr/strategie-du-numerique-pour-l-education-2023-2027-344263

Actuellement pour une majorité d'enseignants, il est clair que l'outil numérique est plutôt reçu comme un élément supplémentaire venant s'ajouter comme une contrainte à la gestion de classe et à la réalisation du programme disciplinaire, sans pour autant remettre en cause les pratiques pédagogiques mises en œuvre.
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Plusieurs éléments pourraient aider à redéfinir ces pratiques et permettre la **transdisciplinarité**.

Le premier levier pour promouvoir les usages du numérique est la **formation initiale et continue** avec l'installation des **écoles académiques de la formation continue** (EAFC) et les partenariats avec les **INSPÉ**. Le second levier est de bâtir des **maquettes de formation** qui feraient une place explicite au numérique dans les différentes disciplines. Le troisième levier est d'aménager des **espaces** pour favoriser les usages du numérique.

Au final, le déploiement du numérique s'appuie sur et accompagne l'**innovation dans la forme scolaire**. Le projet « **Bien à l'école** » porté par 8 académies et de nombreux partenaires des EdTech fourni un autre terrain d'expérimentation. Dans l'académie d'Orléans Tours, il s'agit de mettre en place des **actions pluridisciplinaires** portant sur la différenciation pédagogique, le développement des compétences psycho-sociales des élèves et l'aménagement des espaces scolaires afin de prévenir le décrochage scolaire.

## Compétences et formation

3. Depuis la crise sanitaire de 2020 comment voyez-vous évoluer les compétences des membres de la communauté éducative (personnels d'encadrement, enseignants, élèves, parents...) et les défis en cours ou à venir pour l'éducation et la formation ?

La crise sanitaire a redéfini le rapport de l'école au numérique. Elle a conduit à une transformation très rapide des pratiques et suscité de **nombreuses innovations**. Les **états généraux du numérique pour l'éducation** ont permis, de manière participative et consultative, de dresser un bilan des nouveaux usages du numérique, de recenser les attentes du monde éducatif et d'étudier les solutions à apporter face aux difficultés rencontrées. Ces évolutions du paysage éducatif conduisent au défi majeur de la banalisation de l'usage du numérique avec une montée en compétences numériques, incontournable pour les enseignants et leurs élèves.

La mise en place des **certifications Pix** élèves obligatoires en 3ème et terminale à compter de 2022 a nécessairement contribué à l'amélioration des compétences numériques des élèves. Il reste cependant, en collaboration avec les corps d'inspection, à mieux intégrer le **référentiel CRCN** dans les différentes disciplines.
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Concernant les enseignants, il n'existe à ce jour aucune cartographie du niveau de leurs compétences numériques. Les mesures ne sont qu'indirectes (via les taux de participation aux formations au numérique par exemple ou les usages de Moodle sur les ENT) et le nombre d'enseignants certifiés Pix est encore extrêmement réduit. L'objectif est pourtant d'atteindre 80% d'enseignants inscrits sur la plateforme Pix + Edu en 2027. De nombreuses réflexions sont en cours pour identifier les leviers à actionner pour inciter les enseignants à se certifier. On peut notamment mentionner les propositions d'actions élaborées lors du Edudatathon au lab 110bis sur les indicateurs partagés du numérique pour l'éducation organisé par la DNE en janvier 2023.

## Questions de recherche

### 4. Cette crise génère-t-elle selon vous de nouvelles questions de recherche, ou à tout le moins le renouvellement de questionnements déjà traités ?

L'importance prise par le numérique dans le quotidien de tout à chacun et notamment dans les usages personnels et professionnels, implique de mener des recherches permettant de comprendre **comment accompagner les équipes pédagogiques** dans la transformation de leurs pratiques pédagogiques, les plaçant ainsi dans un rôle d'acteurs et non de spectateurs. Il s'agit aussi d'évaluer l'**apport du numérique** au regard des enjeux que sont la réussite scolaire pour tous, l'inclusion, la lutte contre la fracture numérique et l'égalité filles garçons. Ce travail est en cours d'élaboration dans le cadre des territoires numériques éducatifs.

Mais peut-être plus qu'à un renouvellement des questions de recherches, on assiste à des **changements méthodologiques**. L'évaluation nécessite des données. De nombreuses actions et projets sont en cours pour recenser, associer, bâtir et **cartographier ces données éducatives** qui permettront la mise en œuvre d'évaluations scientifiquement robustes sur l'impact du numérique éducatif. Les projets de déploiement de **données ouvertes** portés par la DNE sont particulièrement prometteurs pour fournir à la communauté scientifique de quoi nourrir ses études scientifiques. Les données issues des systèmes d'information de l'éducation nationale vont également permettre, par la bonne définition d'indicateurs, l'élaboration de tableaux de bord essentiels au **pilotage des politiques publiques**, par les chefs d'établissement mais également, dans le cadre d'un **partenariat renforcé**, avec les collectivités territoriales.
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## EMI-Esprit critique

**5. Dans notre société contemporaine, au regard des défis en matière de citoyenneté et d'éducation aux médias et à l'information, ou d'éducation à l'esprit critique, comment évoluent ou devraient évoluer les compétences en matière d'éducation à la citoyenneté numérique ?**

La formation aux compétences numériques et l'éducation aux média et à l'information des élèves sont des enjeux saillants dans une société où l'information et la communication (notamment via les réseaux sociaux) est devenue courante pour de nombreuses dimensions de la vie quotidienne. Il devient donc essentiel de **former les jeunes pour en faire des élèves et des citoyens éclairés** capable de comprendre les enjeux éthiques et d'adopter un esprit critique, capable de protéger leur vie privée et leurs données personnelles et sachant communiquer de manière respectueuse. Il est essentiel qu'ils apprennent à utiliser le numérique de manière innovante, collaborative et responsable.

L'actualité récente concernant les nouveaux outils et ressources reposant sur l'intelligence artificielle soulève de nouveaux défis. Les agents conversationnels comme ChatGPT bouleversent les pratiques d'évaluation des enseignants et rendent nécessaire une formation renforcée à l'esprit critique. Les élèves, futurs citoyens, doivent être accompagnés pour être capable d'évaluer et d'utiliser de manière pertinente les textes, résultant de calculs probabilistes et d'algorithmes, produits par cette IA. L'enjeu n'est pas d'interdire ChatGPT mais bien d'apprendre aux citoyens à tirer le meilleur parti des avancées technologiques reposant sur des programmes d'intelligence artificielle.

## Expression libre

**6. Y a-t-il une autre remarque que vous souhaitez nous communiquer pour contribuer à ces réflexions ?**

La **dimension territoriale** est essentielle. L'Ecole ne peut pas tout faire seule et ne peut pas se faire seule. Déployer les équipements socle, les infrastructures et les usages, travailler sur l'orientation, l'esprit critique ou la parentalité, mener des actions de formation demande une **mise en synergie des acteurs** et une articulation entre les projets de territoires à différentes échelles (commune, département, région). La **stratégie nationale du numérique pour l'éducation**, dont l'élaboration est le résultat du dialogue de tous les acteurs au sein du **Comité des partenaires**, invite fortement à renforcer la concertation et la collaboration. Les projets doivent être pensés ensemble
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et la construction d'un territoire apprenant doit reposer sur un **processus d'intelligence collective**. Cette méthodologie doit être au cœur des projets des TNE mais également de ceux de <u>Notre école, faisons-la ensemble</u>.

Références

Délégation de région académique au numérique éducatif. (2023). Académie d'Orléans-Tours. https://www.ac-orleans-tours.fr/delegation-de-region-academique-au-numerique-educatif-121982

Stratégie du numérique pour l'éducation 2023-2027. (2023, janvier). Ministère de l'Education Nationale et de la Jeunesse. https://www.education.gouv.fr/strategie-du-numerique-pour-l-education-2023-2027-344263

Territoires Numériques Éducatifs. (2022). Académie d'Orléans-Tours. https://www.ac-orleans-tours.fr/territoires-numeriques-educatifs-122842
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## Sens et finalités du numérique en éducation – Hors-série : Tests et simulations d'« entretien » avec ChatGPT (Open AI)

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Pouvez-vous vous présenter ?

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Je suis Assistant, un modèle de langage formé par OpenAI. Mon but est de fournir des réponses précises et fiables à des questions sur une variété de sujets. Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et non un remplacement de l'expertise humaine.

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Je suis un programme informatique qui a été entraîné sur de vastes corpus de textes disponibles sur le Web afin d'acquérir une compréhension approfondie de nombreux sujets et de pouvoir répondre de manière précise et pertinente aux questions des utilisateurs. Je suis constamment mis à jour et amélioré pour assurer la qualité et la pertinence de mes réponses.

Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et il est recommandé de consulter plusieurs sources d'information et de faire appel à des experts qualifiés pour obtenir des conseils et des avis sur des sujets spécifiques. Je suis à votre disposition pour répondre à vos questions et vous aider à trouver des informations fiables et précises sur un large éventail de sujets.

### ChatGPT

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#### Exemples

* Expliquer l'informatique quantique en termes simples *

* Des idées créatives pour l'anniversaire d'un enfant de 10 ans ? *

* Comment faire une requête HTTP en Javascript ? *

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#### Capacités

Se souvient de ce que l'utilisateur a dit plus tôt dans la conversation

Permet à l'utilisateur de fournir des corrections de suivi

Formé pour refuser les demandes inappropriées

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#### Limites

Peut occasionnellement générer des informations incorrectes

Peut parfois produire des instructions préjudiciables ou un contenu biaisé

Connaissance limitée du monde et des événements après 2021

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### OpenAI

Source : https://chat.openai.com/chat [Traduction]

### Auteurs :

Elie Allouche, chef de projet recherche appliquée, bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2 et (ChatGPT, 2022)

Autres « questionneurs » et contributeurs : Axel Jean et Valérie Marcon, bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2
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## Abréviations et symboles

Q : question

R : réponse générée par ChatGPT

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Avertissement important

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Ce qu'en dit la littérature scientifique

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Vérification de références

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Bilan intermédiaire

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# Tests et simulation d'« entretien » avec ChatGPT (04/01/23)

## Introduction

### 1. Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT est un « modèle de langage étendu, un type d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage profond (une forme d'apprentissage automatique) pour traiter et générer des textes en langage naturel (...) [Ce type de modèle est] formé sur des **quantités massives de données textuelles, lui permettant d'apprendre les nuances et les complexités du langage humain** » (D'après Susnjak, 2022 [traduction]).

**Step 1**
Collect demonstration data and train a supervised policy.

A prompt is sampled from our prompt dataset.

Explain reinforcement learning to a 6-year-old.

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We give treats and punishments to teach...

A labeler demonstrates the desired output behavior.

This data is used to fine-tune GPT-3.5 with supervised learning.

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**Step 2**
Collect comparison data and train a reward model.

A prompt and several model outputs are sampled.

Explain reinforcement learning to a 6-year-old.

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A labeler ranks the outputs from best to worst.

This data is used to train our reward model.

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**Step 3**
Optimize a policy against the reward model using the PPO reinforcement learning algorithm.

A new prompt is sampled from the dataset.

Write a story about animals.

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The PPO model is initialized from the supervised policy.

The policy generates an output.

Once upon a time...

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The reward model calculates a reward for the output.

The reward is used to update the policy using PPO.

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Source: https://openai.com/blog/chatgpt/

Ce « prototype d'agent conversationnel (...), modèle de langage affiné à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement » (« ChatGPT », 2023), basé sur une intelligence artificielle générative, capable de générer des textes à la demande ou du code informatique à partir de questions en langage naturel, est une **application propriétaire développée par la société OpenAI à partir d'une optimisation de son modèle algorithmique GPT 3.5**. Le terme résulte d'une contraction entre « chat » pour conversation et « GPT » [Generative Pre-trained Transformer], qui est un « modèle de transduction de langage prédictif » (transduction : transformation d'une donnée représentée sous une forme en une donnée représentée sous une autre forme). Cette technologie est présentée notamment par le récent état de l'art de (Holmes & Tuomi, 2022).
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## 2. Un enjeu pour l'éducation et la recherche ?

Depuis son lancement le 30/11/22, l'application ChatGPT suscite un grand intérêt et soulève de nombreuses questions, en particulier dans le monde académique en raison du nouveau seuil qui semble franchi dans les **fonctions conversationnelles** : capacité apparente à prendre en compte le contexte, à fournir des réponses – parfois « incorrectes » (ChatGPT, 2022) – à mémoriser une conversation, dans plusieurs langues et sur un large éventail de sujets. Parmi les réponses fournies peuvent figurer également, à partir des consignes et mots-clés indiqués par l'utilisateur, des dissertations, textes de poèmes ou de chansons, trames de plan de formation, de lettre de motivation, etc.

A ce titre, les possibles domaines d'application de « ChatGPT » dans l'éducation ont déjà fait l'objet de **plusieurs publications académiques** (Boa Sorte et al., 2021), (Haque et al., 2022), (Mollick & Mollick, 2022), (Aydın & Karaarslan, 2022), (Susnjak, 2022), (Zhai, 2022), destinées aux enseignants ou au grand public (Gilger, 2022; Stokel-Walker, 2022).

Si son **impact sur l'éducation** reste encore inconnu, il est potentiellement considérable (objectifs et activités d'apprentissage, pratiques d'évaluation) (Zhai, 2022) [traduction].

## 3. Un « entretien » atypique

L'équipe du **bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée (DNE-TN2)** travaille notamment sur les sujets pédagogiques relatifs à l'IA et sur les services numériques basés sur l'IA pour enseigner et apprendre, via le **Partenariat d'Innovation et Intelligence Artificielle (P2IA)** (Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, 2020) et le dispositif des **groupes thématiques numériques** (DNE-TN2 2020-2022 passim). Les principaux **enjeux** pour l'éducation et la formation ont été présentés notamment par (Bocquet, 2020), (de la Higuera, Bocquet, 2020) ou (Collin, Marceau, 2021) et (European Commission, 2022) sur les **dimensions éthiques**.

L'entrée par le format des entretiens nous a semblé intéressante, tout en mesurant combien un « entretien » avec un service numérique d'intelligence artificielle comme ChatGPT est atypique.
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Les textes qui suivent sont en effet clairement atypiques car très différents des **entretiens réalisés avec les acteurs de l'éducation et de la recherche**. La modalité retenue relève à la fois d'**expérimentations** dans une phase de découverte, de **tests in vivo et de mises en abyme**. Les textes générés ont d'abord pour objectif de **témoigner des avancées** de cette technologie et de proposer une **première évaluation** de ses capacités, potentialités et limites. Ils peuvent aussi présenter l'intérêt d'**illustrer les réponses que peut donner une IA à des questions sur le numérique en éducation**, avec les **réserves**, parfois importantes, présentées ci-dessous.

Dans le cadre d'une **évaluation des solutions clés en main** (CSEN & DNE-TN2, 2022), appliquée aux thématiques du présent carnet de recherche, nous proposons donc ci-dessous une première **série de tests dans le cadre d'entretiens simulés**, en prévoyant d'ores-et-déjà des suites à cette publication : réactions, interrogations, veille sur les prochaines évolutions technologiques et compléments d'information.

## Remerciements

Le bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée (DNE-TN2) tient à remercier les membres du comité éditorial et du comité scientifique, ainsi que les membres des #GTnum travaillant sur l'IA, pour leurs avis et suggestions dans la préparation et la présentation de cette publication.

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# Tests et simulation d'entretiens avec ChatGPT

Date : décembre 2022

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## Remarques préalables

* Les réponses de ChatGPT sont transcrites ci-dessous sans modification, y compris lorsque des erreurs de contenu ou de formulation y sont décelées.

* Elles sont affichées en mode "citation" pour les distinguer clairement du reste du texte.

* Elles sont suivies d'un premier niveau, non exhaustif, d'analyse et de vérification.

* Pour en faciliter l'usage et la citation, les questions et réponses sont numérotées en continu.

## Test 1: Technologie et données sur lesquelles se fonde ChatGPT

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### Q1: Sur quelle technologie et données se fonde ChatGPT ?

R1: ChatGPT est un modèle de langage développé par OpenAI qui a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise. Il utilise une technologie de modèle de langage prédictif appelée transformer, qui est une variante de l'algorithme de traitement du langage naturel transformer-encoder.

Le modèle ChatGPT est entraîné pour prédire la suite d'une conversation en utilisant le contexte de la conversation précédente et en se basant sur les patterns de langage naturel observés dans les données d'entraînement. Il utilise une technique d'apprentissage par renforcement pour améliorer sa performance au fil du temps en comparant ses prédictions aux réponses réelles données par les utilisateurs.

Le modèle ChatGPT est capable de répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation, en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. Il peut également apprendre de nouvelles informations au fil du temps et s'adapter à différents styles de
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communication. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage avancé qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante.

## Q2: Quelle est la part du deep learning dans la technologie ChatGPT ?

R2: Le modèle ChatGPT utilise une technologie de traitement du langage naturel appelée transformer qui repose sur le deep learning, c'est-à-dire sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour traiter et analyser les données. Le modèle est entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise et utilise ces données pour apprendre à prédire la suite d'une conversation en se basant sur le contexte et les patterns de langage naturel observés dans les données d'entraînement.

Le deep learning joue un rôle crucial dans la technologie ChatGPT, car c'est grâce à lui que le modèle peut apprendre de manière autonome à partir de données et s'adapter à de nouvelles situations de conversation en utilisant un langage naturel fluide et cohérent. Le deep learning permet également au modèle de traiter de grandes quantités de données de manière efficace et de s'adapter à différents contextes et styles de communication. En résumé, le deep learning est une composante importante de la technologie ChatGPT et lui permet d'offrir une conversation naturelle et cohérente de manière convaincante.

## Q3: Sur quel volume de données s'appuie ChatGPT ?

R3: Le modèle ChatGPT a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise, mais il est difficile de donner un volume précis car il s'agit d'un modèle propriétaire développé par OpenAI. Les modèles de langage de grande envergure tels que ChatGPT sont généralement entraînés sur des corpus de données de plusieurs milliards de mots ou de phrases, afin de capturer un large éventail de contextes et de patterns de langage naturel.

Les données utilisées pour entraîner ChatGPT proviennent principalement de conversations en ligne, telles que celles qui ont lieu sur les forums, les réseaux sociaux et les plateformes de discussion. Ces données sont généralement annotées de manière à indiquer la réponse attendue pour chaque phrase ou tour de conversation, ce qui permet au modèle de s'entraîner à prédire la suite de la conversation. Le modèle est ensuite testé sur de nouvelles données pour évaluer sa performance et ajuster en conséquence pour améliorer sa capacité à prédire la suite d'une conversation de manière naturelle et cohérente.

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## Q4: Est-ce que ChatGPT utilise Wikipédia ?

R4: Il est possible que ChatGPT ait été entraîné sur des données provenant de Wikipédia ou sur des données qui incluent des informations tirées de Wikipédia. Comme indiqué précédemment, le modèle ChatGPT a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise, qui peuvent provenir de diverses sources en ligne. Wikipédia est une source de connaissances en ligne qui peut être utilisée pour alimenter un modèle de langage, en particulier lorsque le modèle doit traiter des questions sur des sujets spécifiques.

Cependant, il est important de noter que ChatGPT n'est pas directement lié à Wikipédia et qu'il ne s'appuie pas exclusivement sur cette source de données. Le modèle ChatGPT est un modèle de langage avancé qui a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise et qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante. Il peut répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage indépendant qui peut utiliser diverses sources de données, y compris Wikipédia, pour répondre de manière convaincante à des questions sur différents sujets.
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## Ce qu'en dit la littérature scientifique

Remarque préalable : sur la partie « Il est possible que ChatGPT ait été entraîné sur des données qui incluent des informations tirées de Wikipédia » (R3), la réponse est a minima inexacte ou délibérément tronquée car on peut supposer que les données sur lesquelles se fonde le modèle sont connues des programmeurs.

« Les modèles de transduction à séquence dominante sont basés sur des réseaux de neurones récurrents ou convolutifs complexes qui incluent un encodeur et un décodeur. Les modèles les plus performants connectent également l'encodeur et le décodeur via un mécanisme d'attention. **Nous proposons une nouvelle architecture réseau simple, le Transformer, basée uniquement sur les mécanismes d'attention, s'affranchissant des récurrences et des convolutions entièrement.** Des expériences sur deux tâches de traduction automatique montrent que ces modèles sont de qualité supérieure tout en étant plus parallélisables et nécessitant beaucoup moins de temps pour s'entraîner. Notre modèle atteint 28,4 BLEU sur la tâche de traduction anglais-allemand WMT 2014, améliorant par rapport aux meilleurs résultats existants, y compris les ensembles, de plus de 2 BLEU. Sur la tâche de traduction anglais-français WMT 2014, notre modèle établit un nouveau score BLEU à la pointe de la technologie de 41,8 après une formation de 3,5 jours sur huit GPU, une petite fraction des coûts de formation de la meilleurs modèles de la littérature. Nous montrons que le transformateur se généralise bien à d'autres tâches en l'appliquant avec succès à l'analyse de circonscriptions anglaises avec des données d'apprentissage volumineuses et limitées. »

« **Une fonction d'attention** peut être décrite comme la mise en correspondance d'une requête et d'un ensemble de paires clé-valeur avec une sortie, où la requête, les clés, les valeurs et la sortie sont toutes des vecteurs. La sortie est calculée comme une somme pondérée des valeurs, où le poids attribué à chaque valeur est calculé par une fonction de compatibilité de la requête avec la clé correspondante. » (...) « Nous sommes enthousiasmés par l'avenir des modèles basés sur l'attention et prévoyons de les appliquer à d'autres tâches. Nous envisageons d'étendre le Transformer à des problèmes impliquant des modalités d'entrée et de sortie autres que le texte et d'étudier les mécanismes d'attention locale et restreinte pour traiter efficacement les

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entrées et sorties de grande taille comme les images, l'audio et la vidéo. » (Vaswani et al., 2017)

« Le célèbre **modèle de langage GPT-3 d'OpenAI** compte 175 milliards de paramètres ajustables (Brown et al., 2020). (...)

[Les] modèles d'apprentissage profond peuvent, avec une probabilité très élevée, reconnaître des objets dans des images numériques et peuvent également être utilisés, par exemple, pour générer des légendes automatiques de flux vidéo, détecter des visages humains ou, moyennant une certaine reconfiguration, jouer aux échecs, générer des peintures dans le style de Picasso, réaliser de fausses vidéos et rédiger des essais sur la base d'indications données par l'utilisateur. (...)

On estime que l'entraînement du modèle GPT-3 d'OpenAI a nécessité autant d'énergie que le voyage aller-retour d'une voiture sur la lune, générant ainsi l'équivalent de 85 000 kg d'émissions de CO2 (Quach, 2020). Il est désormais largement admis que la consommation d'énergie constitue un défi majeur pour l'IA axée sur les données (Strubell et al., 2019). (...) (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

« Le GPT-3 est plus important que le GPT-2, avec 175 milliards de paramètres. Pour avoir une idée plus précise plus précise de la dimension de cet algorithme, les données de Wikipedia, qui comprennent environ 6 millions d'articles, ne représentent que 0,06% des données entraînées par le GPT-3. » (Boa Sorte et al., 2021) [Traduction]

« Au cours des deux dernières années, une **pléthore de grands modèles génératifs** tels que ChatGPT ou Stable Diffusion ont été publiés. Concrètement, ces modèles sont capables d'effectuer des tâches telles qu'un système général de questions-réponses ou la création automatique d'images artistiques **qui révolutionnent plusieurs secteurs**. Par conséquent, les implications que ces modèles génératifs ont dans l'industrie et la société sont considérables, car plusieurs tâches professionnelles peuvent être transformées. Par exemple, l'IA générative est capable de transformer de manière efficace et créative des textes en images, comme le modèle DALLE-2 ; des textes en images 3D, comme le modèle Dreamfusion ; des images en texte, comme le modèle Flamingo ; des textes en vidéo, comme le modèle Phenaki ; des textes en audio, comme le modèle AudioLM ; des textes en d'autres textes, comme ChatGPT ; des textes en code, comme le modèle Codex ; des textes en textes scientifiques, comme le modèle Galactica ou même créer des algorithmes comme AlphaTensor. »

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« Le fameux ChatGPT est un modèle d'OpenAI qui interagit de manière conversationnelle. Comme on le sait, le modèle répond aux questions de suivi, conteste les prémisses incorrectes et rejette les demandes inappropriées. Plus précisément, l'algorithme derrière ChatGPT est basé sur un transformer. Cependant l'entraînement est effectué par l'apprentissage par renforcement pour le feedback humain. En particulier, un modèle initial est formé à l'aide d'un réglage fin supervisé : des humains proposent des conversations dans lesquelles ils jouent les deux rôles, celui de l'utilisateur et celui d'un assistant d'IA. Ensuite, ces personnes recevaient les réponses écrites par le modèle pour les aider à composer leur réponse. » [Traduction] (Gozalo-Brizuela & Garrido-Merchan, 2023)
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## Test 2 : Aperçu de sa capacité conversationnelle générale

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### Q5 : Pouvez-vous vous présenter ?

R5 : Je suis Assistant, un modèle de langage formé par OpenAI. Mon but est de fournir des réponses précises et fiables à des questions sur une variété de sujets. Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et non un remplacement de l'expertise humaine.

Je suis un programme informatique qui a été entraîné sur de vastes corpus de textes disponibles sur le Web afin d'acquérir une compréhension approfondie de nombreux sujets et de pouvoir répondre de manière précise et pertinente aux questions des utilisateurs. Je suis constamment mis à jour et amélioré pour assurer la qualité et la pertinence de mes réponses.

Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et il est recommandé de consulter plusieurs sources d'information et de faire appel à des experts qualifiés pour obtenir des conseils et des avis sur des sujets spécifiques. Je suis à votre disposition pour répondre à vos questions et vous aider à trouver des informations fiables et précises sur un large éventail de sujets.

### Q6 : Je souhaiterais avoir un entretien avec vous sur le numérique en éducation

R6 : Je suis heureux de discuter du numérique en éducation avec vous. Le numérique a joué un rôle de plus en plus important dans l'éducation ces dernières années, avec l'introduction de technologies telles que les ordinateurs, les tablettes et les outils en ligne qui permettent aux élèves et aux enseignants de se connecter et de travailler de manière plus efficace.

Il y a de nombreux avantages à l'utilisation du numérique en éducation, tels que :

Faciliter l'accès à de l'information : les outils numériques permettent aux élèves d'accéder à une grande quantité d'informations en ligne, ce qui peut être particulièrement utile pour la recherche et la compréhension des sujets étudiés.

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Favoriser la collaboration : les outils numériques, comme les forums en ligne et les outils de collaboration en temps réel, permettent aux élèves de travailler ensemble et de partager leurs idées, même à distance.

Améliorer la motivation et l'engagement : les outils numériques peuvent être très engageants pour les élèves et peuvent les motiver à apprendre de nouvelles choses.

Faciliter l'apprentissage à distance : avec la pandémie de COVID-19, l'apprentissage à distance est devenu encore plus important. Les outils numériques permettent aux élèves et aux enseignants de rester connectés et de continuer à travailler ensemble même lorsqu'ils ne sont pas dans la même pièce.

Il y a également des défis à l'utilisation du numérique en éducation, tels que l'écart numérique (les élèves qui n'ont pas accès à des outils technologiques de qualité peuvent être désavantagés), la sécurité en ligne (il est important de protéger la vie privée des élèves et de prévenir les cybermenaces) et la formation des enseignants (il est important que les enseignants soient formés pour utiliser de manière efficace les outils numériques dans leur enseignement).

Avez-vous des questions spécifiques sur le numérique en éducation que je pourrais vous aider à répondre ?
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## Ce qu'en dit la littérature scientifique

> « Les récents progrès en analyse du langage naturel (NLP) déterminent l'état de l'art de la compréhension des systèmes de dialogues ouverts, de la génération de texte ou de l'extraction d'information. Les systèmes basés sur des tâches très spécifiques peuvent davantage utiliser des règles prédéterminées à l'avance (HUANG et al., 2020). »

> « Les agents conversationnels assistés par l'IA font l'objet de recherches et sont disponibles dans le commerce. Ils sont de plus en plus utilisés dans des contextes éducatifs à des fins diverses (Hwang & Chang, 2021 ; Pérez et al., 2020). » (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Sur le contenu de la réponse apportée (le numérique en éducation), pour un état récent voir notamment (CNESCO, 2020) et les références citées par (DNE-TN2, 2022c).
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## Test 3 : Aperçu de sa capacité à développer une réponse pertinente et une argumentation

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**Q7 : Pourriez-vous développer une argumentation, d'environ 500 mots, sur les apports du numérique dans les apprentissages ?**

**R7 :** Le numérique a profondément transformé le monde de l'éducation et a ouvert de nouvelles possibilités pour l'apprentissage. Voici quelques exemples des apports du numérique dans les apprentissages :

**Accès à l'information :** Le numérique permet un accès facile et immédiat à une vaste quantité d'informations et de connaissances sur presque tous les sujets. Les étudiants peuvent accéder à des ressources en ligne, comme des articles de recherche, des livres électroniques, des vidéos de cours, des simulations et des jeux éducatifs, pour approfondir leurs connaissances sur un sujet donné.

**Apprentissage à distance :** Le numérique a rendu possible l'apprentissage à distance, ce qui permet aux étudiants de suivre des cours en ligne et de bénéficier d'une instruction de qualité sans avoir à se déplacer. Cela peut être particulièrement utile pour les étudiants qui vivent dans des régions éloignées ou qui ont des contraintes de temps.

**Personnalisation de l'apprentissage :** Le numérique permet également une personnalisation de l'apprentissage en fonction des besoins et des intérêts de chaque étudiant. Les plateformes en ligne peuvent offrir des parcours d'apprentissage adaptatifs qui s'ajustent en fonction des progrès de l'étudiant et qui lui proposent des exercices et des contenus en fonction de ses forces et de ses faiblesses.

**Collaboration et apprentissage social :** Le numérique favorise également la collaboration et l'apprentissage social en permettant aux étudiants de travailler ensemble en ligne et de partager leurs connaissances et leurs idées. Les plateformes en ligne peuvent offrir des outils de communication et de collaboration, tels que des forums de discussion, des chat en direct et des outils de partage de documents, qui permettent aux étudiants de travailler ensemble de manière efficace.

**Évaluation et suivi de l'apprentissage :** Le numérique permet également un suivi et une évaluation de l'apprentissage plus efficaces grâce à l'utilisation de technologies telles

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que les quizz en ligne et les systèmes de gestion de l'apprentissage (Learning Management System, LMS). Ces outils permettent aux enseignants de suivre les progrès des étudiants en temps réel et de leur fournir un feedback immédiat sur leur travail.

En résumé, le numérique a profondément transformé le monde de l'éducation et a ouvert de nouvelles possibilités pour l'apprentissage.
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## Ce qu'en dit la littérature scientifique

« Les dissertations écrites restent un élément important de l'évaluation des études dans le monde entier, mais faire passer le texte d'un autre pour le sien a longtemps été une pratique courante. L'Internet a rendu cette pratique de plus en plus facile, avec des usines de rédaction commerciales en ligne proposant des rédactions sur mesure sur n'importe quel sujet. Les récents développements de l'IA connus sous le nom de "grands modèles linguistiques", tels que le GPT-3 d'Open AI évoqué plus haut, sont sur le point d'avoir un impact encore plus important (GPT-3, 2020).» (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Sur le contenu de la réponse apportée (numérique et apprentissages), pour un état récent voir notamment (CNESCO, 2020) et les références citées par (DNE-TN2, 2022c).
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## Test 4 : Aperçu de sa capacité à documenter une thématique

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### Q8: Quels sont les effets des technologies numériques sur les apprentissages ? Texte de 1000 mots en citant des études (articles, thèses).

**R8:** Les technologies numériques ont profondément transformé notre façon de communiquer, de travailler et de nous divertir, et ont également eu un impact significatif sur les apprentissages. Dans cet article, nous allons examiner les effets des technologies numériques sur les apprentissages en nous appuyant sur les résultats de différentes études.

Tout d'abord, il est important de noter que les technologies numériques ont permis de rendre l'apprentissage plus accessible et plus flexible. Grâce à l'accès à internet et aux ressources en ligne, les élèves peuvent accéder à de nombreuses informations et à des outils d'apprentissage de manière autonome et à leur propre rythme. De plus, les technologies numériques ont également permis de développer de nouvelles formes d'enseignement, comme les MOOC (Massive Open Online Courses), qui permettent à des milliers d'étudiants de suivre des cours en ligne de manière gratuite.

Ensuite, il a été démontré que les technologies numériques peuvent améliorer les résultats scolaires. Une étude réalisée par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a montré que les élèves qui utilisent les technologies numériques de manière appropriée ont de meilleurs résultats scolaires que ceux qui n'en font pas usage (OCDE, 2015). Cet effet positif est particulièrement marqué dans les matières scientifiques et techniques, où l'utilisation de technologies numériques peut permettre de mieux comprendre et de mettre en pratique les concepts enseignés.

Enfin, il est important de noter que les technologies numériques peuvent également avoir des effets négatifs sur les apprentissages. Une utilisation excessive ou inappropriée de ces technologies peut déconcentrer les élèves et perturber leur capacité à apprendre de manière efficace. De plus, l'accès inégal aux technologies numériques peut créer des inégalités dans l'apprentissage et entraîner une fracture numérique entre les élèves qui ont accès à ces technologies et ceux qui n'en ont pas.

En conclusion, il est clair que les technologies numériques ont eu un impact considérable sur les apprentissages et ont permis de rendre l'apprentissage plus
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accessible et plus flexible. Cependant, il est important de gérer l'utilisation de ces technologies de manière appropriée pour en maximiser les effets positifs et minimiser les effets négatifs.

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## Vérification de la référence

OCDE (2015). Students, Computers and Learning: Making the Connection. Paris : OCDE.
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## Q9: Y a-t-il d'autres études sur le sujet ?

R9 : Oui, il existe de nombreuses études sur les effets des technologies numériques sur les apprentissages. Voici quelques exemples de travaux de recherche qui pourraient vous intéresser :

Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and academic performance. Computers in Human Behavior, 26(6), 1237-1245.

Chen, X., & Bryer, T. (2013). The impact of online learning on students' learning outcomes: A meta-analysis of empirical literature. Journal of Computing in Higher Education, 25(2), 3-22.

Greenhow, C., Robelia, B., & West, A. (2015). Learning from social media: Pedagogy, curriculum, and teacher professional learning in the age of digital social networks. Educational Researcher, 44(2), 74-83.

Ebner, M., Mühlburger, H., & Schön, M. (2013). Learning with social media: The impact of social media on education. In M. Ebner, H. Mühlburger, & M. Schön (Eds.), Social Media in Education: A Handbook (pp. 1-10). Berlin: Springer.

Il est important de noter que ces études ont produit des résultats variés et qu'il n'existe pas de consensus sur les effets précis des technologies numériques sur les apprentissages. Cependant, ces études peuvent être utiles pour comprendre les différents aspects de cette question et pour mieux appréhender les enjeux liés à l'utilisation des technologies numériques dans l'enseignement et l'apprentissage.
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## Vérification des références

**1ère réf. exacte :**

Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and academic performance. Computers in Human Behavior, 26(6), 1237-1245. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563210000646

**2e réf. erronée**

**Réf. exacte :**

Chen, P.-S. D., Lambert, A. D., & Guidry, K. R. (2010). Engaging online learners: The impact of Web-based learning technology on college student engagement. Computers & Education, 54(4), 1222-1232. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.11.008

**3e et 4e réf. erronées**

**Réf. exacte :**

Greenhow, C. (2011). Youth, Learning, and Social Media. Journal of Educational Computing Research, 45(2), 139-146. https://doi.org/10.2190/EC.45.2.a

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# Q10 : Quels sont les principaux chercheurs francophones ayant publié sur le numérique en éducation ?

R10: Il y a plusieurs chercheurs francophones qui ont publié sur le numérique en éducation. Voici quelques exemples :

[Auteur 1]

Jean-François Rouet est un professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Poitiers et il a publié de nombreux articles sur l'utilisation de la technologie de l'information et de la communication (TIC) en éducation.

[Auteur 2]

Marie-Josée Roy est professeure en éducation à l'Université Laval et elle a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) dans l'enseignement et l'apprentissage.

[Auteur 3]

Gérard L. Pugnaire est professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Montpellier et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et les performances scolaires.

[Auteur 4]

Pierre-Yves Oudeyer est directeur de recherche au CNRS et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et le développement cognitif.

[Auteur 5]

Stéphane Ardid est professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Lorraine et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et les performances scolaires.

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Il y a bien sûr de nombreux autres chercheurs francophones qui ont publié sur le numérique en éducation, mais cette liste donne un aperçu de quelques-uns des principaux chercheurs dans ce domaine.

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## Vérification des références

[Auteur 1] : réf. exacte

[Auteur 2] : un homonyme exerce en effet dans l'université mentionnée, mais pas dans la même discipline

[Auteur 3] : réf. inexacte

[Auteur 4] : réf. exacte, mais dans un autre laboratoire

[Auteur 5] : réf. inexacte
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## Test 5 : Aperçu de sa capacité à citer des sources fiables

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**Q11: Pourriez-vous nous conseiller un ou plusieurs articles qui présentent votre technologie ?**

**R11: Voici quelques articles qui pourraient vous être utiles pour en savoir plus sur la technologie GPT et sur son utilisation dans diverses applications :**

> "The GPT-3 Primer: What you need to know about the world's largest language model" : cet article de Towards Data Science présente GPT-3, une version avancée de GPT, et explique comment il est utilisé dans diverses applications.

> "How GPT-3 is Changing the Game in Natural Language Processing (NLP)" : cet article de ZDNet explique comment GPT-3 a révolutionné le traitement du langage naturel et donne quelques exemples de ses applications.

> "OpenAI's GPT-3: A step towards artificial general intelligence?" : cet article de The Verge explore les implications de GPT-3 pour l'intelligence artificielle générale et discute de ses applications possibles.

> "Understanding GPT-3: The Latest and Greatest in AI Language Models" : cet article de Analytics Insight présente GPT-3 en détail et explique comment il fonctionne.

Je vous suggère de lire ces articles pour en savoir plus sur GPT et sur ses applications dans le traitement du langage. J'espère que ces références vous seront utiles. Si vous avez des questions supplémentaires sur GPT ou sur tout autre sujet, n'hésitez pas à poser votre question. Je ferai de mon mieux pour vous aider.

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## Vérification des références

Les articles cités sont introuvables et ne correspondent manifestement à aucune référence exacte.

**Q12 : Pourriez-vous nous conseiller quelques lectures en accès ouvert sur le numérique en éducation ?**

**R12 : Voici quelques sources d'articles en accès ouvert qui pourraient être intéressantes pour en savoir plus sur le numérique en éducation :**

- Revue française de pédagogie : Cette revue publie régulièrement des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'École nationale de l'enseignement supérieur (ENSE).

- Revue internationale des technologies en pédagogie et en éducation (RITPE) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Université du Québec à Chicoutimi (UQAC).

- Educational Technology & Society : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'International Forum of Educational Technology & Society (IFETS).

- Journal of Computer Assisted Learning (JCAL) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Association for Learning Technology (ALT).

- Journal of Educational Computing Research (JECR) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Association for Educational Communications and Technology (AECT).
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Il convient de noter que cette liste est non exhaustive et qu'il existe de nombreuses
autres sources d'articles en accès ouvert sur le numérique en éducation. Il est
recommandé de faire des recherches en fonction de vos intérêts et de vos besoins
pour trouver des articles pertinents.

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Vérification des références

* Revue française de pédagogie :

référence exacte https://journals.openedition.org/rfp/ mais tous les contenus ne sont
pas en accès ouvert.

* Revue internationale des technologies en pédagogie et en éducation :

référence inexacte

La bonne référence est: Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire https://www.ritpu.ca/

* Educational Technology & Society :

référence exacte https://www.j-ets.net/

* Journal of Computer Assisted Learning :

référence exacte https://onlinelibrary.wiley.com/journal/13652729

* Journal of Educational Computing Research : référence exacte

https://journals.sagepub.com/home/jec

Mais l'Association for Educational Communications and Technology publie la revue Educational Technology Research and Development

Q13: Quelles sont vos sources d'information dans les réponses que vous m'avez apportées ?
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**R13 :** Je suis un modèle de langage formé par OpenAI et mes réponses sont basées sur mes connaissances et mon apprentissage automatique. Mon but est de fournir des informations précises et fiables sur une variété de sujets, mais il convient de noter que je suis un programme informatique et que je ne suis pas en mesure de faire des recherches en ligne ou de consulter des sources d'information en temps réel.

**Q14 :** Quelles peuvent être les applications en éducation de la technologie ChatGPT en particulier ?

**R14 :** ChatGPT est un modèle de langage formé par OpenAI qui a été conçu pour imiter la conversation humaine de manière convaincante. Il peut être utilisé dans de nombreux contextes, y compris en éducation.

Voici quelques exemples d'applications potentielles de ChatGPT en éducation :

**Assistant pédagogique :** ChatGPT peut être utilisé pour créer un assistant pédagogique qui peut répondre aux questions des étudiants et leur fournir des informations ou des explications sur des sujets spécifiques.

**Assistant de tutorat :** ChatGPT peut être utilisé pour créer un assistant de tutorat qui peut aider les étudiants à comprendre et à résoudre des problèmes complexes.

**Plateforme de discussion :** ChatGPT peut être utilisé pour créer une plateforme de discussion en ligne où les étudiants peuvent échanger des idées et des opinions sur des sujets d'intérêt.

**Outil de rédaction :** ChatGPT peut être utilisé pour aider les étudiants à rédiger des essais et des compositions en leur proposant des idées et en corrige.

**Q15 :** Certes, les cas d'utilisation seraient intéressants, mais vous pourriez aussi donner de fausses informations aux professeurs ou aux élèves.

**R15 :** Il est important de noter que, comme toutes les technologies d'intelligence artificielle, ChatGPT est conçu pour imiter la conversation humaine de manière convaincante, mais il n'a pas les connaissances ou les compétences d'un être humain. En tant que tel, il peut être utilisé comme un outil de référence ou de soutien, mais il ne doit pas être utilisé comme unique source d'information ou de conseils.
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Il est recommandé de vérifier les informations fournies par ChatGPT et de les comparer avec d'autres sources d'information avant de les utiliser ou de les partager. Il est également important de se rappeler que ChatGPT n'a pas les capacités de réflexion critique et de discernement d'un être humain et qu'il ne peut pas évaluer l'exactitude ou la pertinence des informations qu'il fournit.

En utilisant ChatGPT comme outil de référence ou de soutien, il est important de le faire de manière responsable et éthique et de prendre en compte ses limites et ses potentialités.

**Q16: Dans le cadre d'une éducation à l'esprit critique il faudrait donc compléter par d'autres sources d'information, avec l'accompagnement du professeur.**

**R16:** En effet, l'éducation à l'esprit critique est un élément essentiel de l'enseignement et de l'apprentissage et implique la capacité de poser des questions, de rechercher et de vérifier des informations, de comprendre et de raisonner de manière logique et de prendre des décisions éclairées.

Pour aider les étudiants à développer leur esprit critique, il est important de leur fournir un accès à différentes sources d'information et de les encourager à explorer et à comparer ces sources. Le professeur peut jouer un rôle crucial en accompagnant les étudiants dans cette démarche et en leur enseignant comment évaluer la qualité et la pertinence des informations.

Il est également important de sensibiliser les étudiants aux biais et aux erreurs de raisonnement courants et de leur enseigner des stratégies pour les identifier et les surmonter. Cela peut inclure l'apprentissage de techniques de vérification des sources et de techniques de raisonnement logique, comme l'analyse des preuves et la déduction.

En utilisant ChatGPT comme outil de référence ou de soutien, il est important de le faire de manière responsable et éthique et de prendre en compte ses limites et ses potentialités. En combinant cet outil avec d'autres sources d'information et avec l'accompagnement du professeur, les étudiants peuvent développer leur esprit critique et leur capacité à évaluer les informations de manière critique et éclairée.

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Bilan du test 5

Dans cette simulation d'entretien, le caractère erroné de plusieurs références citées est illustré en particulier par la vérification faite des réponses R11 et R12 (questions sur des conseils de lecture). Les limites de la technologie sont admises dans les réponses R13 (demande des sources d'information fondant les réponses), R15 et R16 (nécessité de vérifier les informations et d'accompagner son utilisation par l'enseignant dans le cadre d'une éducation à l'esprit critique) avec des pistes d'application pédagogique indiquées en R14.

A la question Q11 (demande d'articles sur la technologie GPT), ChatGPT fournit des références erronées.

A la question Q12 (quels conseils de lecture sur le numérique en éducation), ChatGPT répond en citant une référence exacte mais les autres références sont fausses et semblent être issues d'une **combinaison de données ayant pour objectif de donner l'apparence d'une vraie référence.**

Extrait de la réponse R15 : « Il est recommandé de vérifier les informations fournies par ChatGPT et de les comparer avec d'autres sources d'information avant de les utiliser ou de les partager. Il est également important de se rappeler que ChatGPT n'a pas les capacités de réflexion critique et de discernement d'un être humain et qu'il ne peut pas évaluer l'exactitude ou la pertinence des informations qu'il fournit. »

Le bilan intermédiaire que nous pouvons en tirer est que **certaines réponses sont pertinentes et d'autres semblent conçues pour donner l'apparence de la pertinence**, avec au bout du compte un même problème : l'interlocuteur est supposé bien connaître le sujet, ou avoir les rudiments nécessaires, pour être en capacité d'évaluer les réponses (parfois une partie de la réponse est bonne, l'autre pas), voire de les vérifier minutieusement par ses propres moyens.

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## Ce qu'en dit la littérature scientifique

### Pistes pour une utilisation pédagogique de la technologie ChatGPT :

* « améliorer le transfert (capacité d'appliquer les connaissances, compétences et stratégies apprises en classe) ;

* briser l'illusion de la profondeur explicative (biais cognitif qui se produit lorsqu'une personne suretime sa compréhension d'un concept ou d'un phénomène) ;

* former les apprenants à évaluer de manière critique les explications » D'après (Mollick & Mollick, 2022) [Traduction]

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## Bilan intermédiaire et constats généraux suite aux tests

* Cette technologie est en **version bêta** (fin 2022, début 2023), elle connaîtra des évolutions et peut présenter des bugs occasionnels nécessitant une reconnexion ;

* pour l'instant son accès est gratuit mais **sans certitude sur le modèle économique** à venir ;

* les réponses peuvent être instantanées ou être générées après quelques dizaines de secondes d'attente, avec un caractère aléatoire : parfois un message d'erreur apparait et nécessite une relance de la question ;

* elles ne semblent **pas reproductibles**, même si elles sont posées par un même interlocuteur, et peuvent varier sensiblement (au moins dans leur forme) d'un moment à l'autre ;

* ce caractère non reproductible à l'identique, et parfois erroné, empêche de voir dans cette technologie un véritable outil de « référence » (au sens où l'on peut s'y référer, pour fonder ou étayer une information), contrairement à ce qui est indiqué dans (R5) ;

* elles ne sont **pas alimentées par une connexion au web** en temps réel avec une « connaissance limitée du monde et des événements après 2021 » (ChatGPT, 2022) et

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les données sur lesquelles elles se fondent ne sont pas exposées de façon complète ou fiable (R4, R5);

* lorsqu'un développement thématique est exposé, elles ne sont **pas systématiquement ni précisément sourcées** (R6) et n'exposent pas explicitement les **critères** sur lesquels elles sont fondées (contrairement à une source comme Wikipédia) [1];

* elles peuvent l'être si l'utilisateur le demande expressément, charge à celui-ci cependant de vérifier la pertinence des sources communiquées (R8 à R12);

* elles témoignent de **capacités d'argumentation, voire de nuances et de « capacité réflexive » apparente** (elles intègrent fréquemment les limites intrinsèques d'une telle technologie – voir notamment en R15 et R16) sur des questions parfois complexes et problématisées, mais présentent un caractère perfectible, peuvent contenir des redites et des contenus erronés;

* en cas de réponse erronée, et à supposer que l'utilisateur l'identifie comme telle, l'agent conversationnel peut reconnaître son erreur [2] si on lui oppose, arguments ou références à l'appui, la « bonne » information (des tests complémentaires seront sans doute à prévoir sur ce point);

* lorsqu'une volumétrie est indiquée par l'utilisateur (Q7, Q8) celle-ci n'est pas toujours respectée (R7, R8).

A titre de **conclusion provisoire**, les réponses fournies doivent donc être traitées avec la plus **grande vigilance** en raison même de la **performance technologique** affichée – la simulation d'une conversation humaine – et du **risque d'argument d'autorité** que peuvent constituer les affirmations sur les **données massives mobilisées** (R3), sans vérification systématique de leur véracité – cette vigilance contre l'argument d'autorité étant par ailleurs une règle générale, et l'un des « outils d'auto-défense intellectuelle » dans le cadre d'une formation à l'esprit critique (Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, 2021).

Malgré ses **capacités conversationnelles, informatives et réflexives**, certaines de ces limites, si elles sont bien admises par son co-fondateur et PDG (Altman, 2022), génèrent donc à ce jour de **nombreuses questions quant aux usages scolaires et universitaires** des réponses fournies (Susnjak, 2022; Zhai, 2022).
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## Notes

[1] A ce titre, on pourrait tester en complément le service https://www.perplexity.ai/, inspiré de ChatGPT, qui propose de citer des sources en appui aux réponses fournies.

Exemple lorsqu'on l'interroge sur l'état de la recherche sur le numérique en éducation en France :

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Source : https://www.perplexity.ai/

[2] Exemples de formulations de réponses lorsqu'une erreur factuelle est pointée par l'utilisateur :

"Je vous remercie de votre précision. Vous avez raison,..."

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"Je vous remercie de votre retour. Je suis désolé si mes réponses ont contenu des erreurs. Comme je suis une intelligence artificielle, je n'ai pas accès à l'internet et je ne peux pas mettre à jour mes connaissances au-delà de la date de coupure de mes données d'apprentissage."

"Je suis désolé si mes réponses ont contenu des erreurs. Mon objectif est de vous aider à réfléchir sur les sujets que vous me posez en vous fournissant des réponses éclairées et précises."
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Références

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Twitter. https://twitter.com/sama/status/1601731295792414720

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A consulter aussi

DNE-TN2. (2023a, avril 4). Intelligence artificielle et éducation : Apports de la recherche et focus sur les IA génératives – Supports et captation vidéo [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/8741

DNE-TN2. (2023b, mai 9). Intelligence artificielle et éducation : Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/?p=8726

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