Cours IA générative & Éducation 2025 - PDF Gratuit

Introduction à IA générative & Éducation 2025

IA générative & Éducation 2025 explore les enjeux, défis et perspectives liés à l'intégration de l'intelligence artificielle générative (IAg) dans les contextes éducatifs. L'atelier rassemble chercheurs, enseignants, étudiants et professionnels pour analyser les innovations technologiques et pédagogiques qui transforment l'apprentissage, de l'école primaire à l'enseignement supérieur.

Ce recueil présente des travaux interdisciplinaires mettant en lumière des applications concrètes telles que l'accessibilité des contenus, l'accompagnement des enseignants, les formations adaptées, ainsi que les questions éthiques et cognitives associées à l'usage des agents conversationnels et des grands modèles de langage.

Ce que vous allez apprendre

• Configurer et utiliser des outils d'intelligence artificielle générative en contexte éducatif.
• Créer des ressources pédagogiques accessibles et adaptées, notamment des manuels scolaires inclusifs.
• Analyser l'impact de l'IA générative sur les pratiques pédagogiques et managériales.
• Mettre en place des stratégies d'intégration de l'IA dans les dispositifs d'enseignement.
• Évaluer les enjeux éthiques, cognitifs et environnementaux liés à l'usage de l'IA en formation.

Prérequis

• Connaissances de base en pédagogie et numérique éducatif.
• Accès à des outils numériques compatibles avec l'IA générative.
• Environnement d'apprentissage incluant la capacité à manipuler des contenus numériques (PDF, HTML).
• Ouverture à l'exploration interdisciplinaire entre informatique, sciences de l'éducation et design pédagogique.

Aperçu des modules

• Fondements de l'IA générative: définitions, fonctionnement, enjeux liés aux données et à l'intégrité académique.
• Formuler des requêtes efficaces et utiliser des agents conversationnels avec discernement et stratégie.
• Développement d'agences numériques et appropriation critique des outils d'IA par les apprenants.
• Accessibilité visuelle et éducation inclusive: génération automatique de textes alternatifs pour les manuels scolaires.
• Analyse de pratiques professionnelles via des études sur la découverte de l'IA par les directeurs d'école primaire.
• Applications avancées: personnalisation des parcours d'apprentissage, utilisation de la génération augmentée de récupération (RAG), et création de contenus interactifs.
• Réflexions éthiques et cognitives sur l'autorité épistémique des IA conversationnelles dans les environnements éducatifs.

Applications pratiques

Ce PDF offre plusieurs cas d'application concrets de l'IA générative en contexte éducatif. On y découvre notamment l'intégration encadrée de l'IA générative dans des activités d'apprentissage par problème en école d'ingénieurs, favorisant l'acquisition simultanée de compétences techniques, linguistiques et critiques. Il présente également un cadre modulaire pour développer une posture critique face à ces technologies, avec des modules adaptés visant à renforcer l'agentivité numérique des apprenants. Enfin, il explore des outils innovants comme les systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) pour améliorer la qualité des réponses en contexte pédagogique.

Pour qui ce PDF?

Ce document s'adresse aux enseignants, chercheurs et professionnels de l'éducation souhaitant comprendre et intégrer de manière réfléchie l'IA générative dans leurs pratiques pédagogiques. Il est également pertinent pour les administrateurs de cursus, les formateurs et les étudiants avancés en sciences de l'éducation ou en ingénierie désireux d'explorer les enjeux, méthodes et outils de cette transformation numérique dans l'enseignement supérieur.

Questions fréquentes

Quelle est la finalité principale du système Student-AQG présenté dans ce cours?

Student-AQG vise à simuler le questionnement spontané d'élèves pour encourager l'apprentissage actif et la pensée critique, en générant des questions reflétant curiosité et doutes réels des apprenants.

Quels types de modèles de langage sont utilisés pour la génération des questions dans Student-AQG?

Le système utilise des grands modèles de langage (LLMs) de tailles variées, notamment GPT-4, Qwen 14B, Mistral 7B, et Gemma 2B, intégrés via une architecture modulaire HuggingFace.

Comment garantit-on l'équité et la réduction des biais dans les questions générées?

Les questions sont filtrées automatiquement avec un lexique de sensibilité et évaluées par des experts humains pour détecter et limiter les biais culturels, genrés ou stéréotypés, avec une formulation neutre des prompts.

Mis à jour le 06/04/2026