Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Analyser une situation éducative en référence aux théories et aux approches méthodologiques résultant des développements en sciences de l'éducation.
• Analyser et modéliser une action éducative en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques, y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
• Elaborer ou accompagner un dispositif d'éducation, le mettre en oeuvre et l'évaluer.
• Maîtriser les connaissances sur les différents dispositifs d'éducation ainsi que sur leur mise en oeuvre.
• Analyser de manière critique la portée et les limites des différents dispositifs d'éducation.
• Elaborer de manière rigoureuse et justifiée un dispositif d'éducation, y compris des outils, en prenant en compte l'ensemble des éléments pertinents dans un contexte donné.
• Mettre en oeuvre un dispositif d'éducation en référence à des modèles et en tenant compte des spécificités de la situation rencontrée, qu'elle implique des professionnels ou non.
• Evaluer un dispositif d'éducation.
• Ajuster un dispositif d'éducation.
• Communiquer et échanger des informations de manière structurée et adaptée au but poursuivi et au public concerné.
• Présenter et structurer des données de manière claire, précise, neutre, non-orientée.
• Présenter (à l'oral et à l'écrit) une synthèse personnelle et adaptée au public concerné (à des collègues, des non-spécialistes, des commanditaires ou la hiérarchie), qu'elle résulte de productions propres ou non.
• Utiliser de manière pertinente des supports de présentation.
• Travailler efficacement avec différents acteurs dans le cadre d'une équipe ou d'un réseau de professionnels.
• Mettre en place les moyens de collaboration les plus efficaces dans une situation donnée.
• Partager des connaissances et des données pour réaliser un projet commun.
• Etre à l'écoute des membres de l'équipe, des partenaires. Susciter l'expression d'un avis partagé. Accepter et discuter un autre point de vue que le sien.
• Identifier les réseaux professionnels, interagir et collaborer avec eux, rechercher l'expertise externe si nécessaire.
• Agir de manière éthique et déontologique.
• Se référer à des principes éthiques pour délimiter le cadre de sa pratique professionnelle.
• Agir dans le respect des cadres législatifs spécifiques et les dispositions particulières relatives au contexte (code déontologique, projets éducatifs, etc.).
• Adopter des attitudes professionnelles (faire preuve d'esprit critique, mettre à distance ses préjugés, etc.).
• Evaluer et poursuivre un développement professionnel et personnel.
• Adopter une posture réflexive par rapport à ses compétences et à sa pratique et réguler son action.
• Maintenir une veille en termes de connaissances, d'approches méthodologiques et d'outils afin de faire évoluer sa réflexion et sa pratique.
• Continuer à se former et à se perfectionner.
• Maîtriser la démarche scientifique au niveau de la recherche en sciences de l'éducation.
• Maîtriser les différentes étapes pour mener à bien une recherche en sciences de l'éducation.
• Construire un cadre de référence, formuler des questions ou des hypothèses à partir de l'analyse de la littérature scientifique.
• Choisir adéquatement et mettre en oeuvre des méthodes de recherche.
• Récolter des données et les analyser.
• Interpréter adéquatement des résultats en tenant compte du cadre de référence au sein duquel la recherche s'est développée.

Acquis d'apprentissage de l'UE

Identifier et expliciter avec rigueur les concepts socles de l’IA : algorithme, jeu de données, apprentissage automatique, apprentissage profond, modèles génératifs et probabilistes, afin de construire un vocabulaire technique partagé entre pédagogues et informaticiens.
Développer une littératie des données appliquée à l’enseignement : comprendre comment se collectent, se nettoient, se stockent et se valorisent les données d’apprentissage, puis interpréter leurs limites (biais, représentativité, validité).
Modéliser et schématiser les principales architectures d’IA (réseaux de neurones, arbres de décision, modèles de langage, systèmes hybrides), pour être capable d’en expliquer le fonctionnement à divers publics (étudiants, collègues, décideurs).
Analyser de façon critique les solutions d’IA éducative existantes : comparer tuteurs intelligents, plateformes adaptatives, LLM et learning analytics prédictifs au regard de preuves empiriques, de critères d’alignement pédagogique et de soutenabilité environnementale.
Formuler des questions de recherche pertinentes en Sciences de l’éducation sur l’usage de l’IA : élaborer des protocoles méthodologiquement solides (quasi-expérimentaux, études de cas, analyses mixtes) et interpréter les résultats dans le cadre théorique approprié.
Concevoir et planifier des séquences d’apprentissage assistées par IA : aligner objectifs, stratégies (espacement, retrieval, métacognition), outils IA et modalités d’évaluation, tout en garantissant l’accessibilité et l’inclusivité des apprentissages.
Configurer, paramétrer et itérer des systèmes d’IA pour des contextes d’enseignement réels : ajuster les hyper-paramètres, entraîner ou affiner un modèle, et documenter les choix techniques en langage clair pour la communauté éducative.
Mesurer l’efficacité pédagogique et l’impact socio-affectif des dispositifs IA : collecter indicateurs d’usage et de performance, appliquer des méthodes statistiques de base, interpréter les effets sur la motivation, l’autorégulation et l’équité.
Élaborer un cadre éthique robuste et opérationnel : intégrer GDPR, respect de la vie privée, transparence algorithmique, responsabilité sociétale et empreinte carbone dans des chartes institutionnelles ou des guides d’usage.
Communiquer et former différents publics à l’IA responsable : produire micro-modules, ateliers ou ressources multimédias pour étudiants, enseignants et parents, favorisant une appropriation critique et créative des outils.
Piloter le changement et la collaboration interdisciplinaire : animer des équipes mixtes (pédagogues, data scientists, juristes) pour déployer, évaluer et améliorer durablement les innovations appuyées sur l’IA.
Développer une posture réflexive et un plan de développement professionnel continu : tenir un journal de bord ou portfolio, identifier ses propres zones d’ombre conceptuelles ou techniques, et planifier une veille scientifique régulière pour rester à jour dans un domaine en évolution rapide.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

1. Expliquer les fondements de l'IA appliquée à l’éducation (Littératie de l’IA en éducation) : définir les concepts clés de l'IA, set se familiariser avec ses principes fondamentaux. Définir et décrire les mécanismes de base, tels que les algorithmes, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, ainsi que leurs applications dans l'éducation. Mieux comprendre les fonctions et les limites de l'IA dans divers contextes d’utilisation pédagogique.2. Analyser les usages actuels de l'IA en éducation : évaluer les technologies d'IA utilisées dans les environnements d'apprentissage (tuteurs intelligents, systèmes adaptatifs, etc.) et examiner les résultats des recherches les plus récentes et réfléchir à l’intégration pertinente de l'IA en contexte scolaire afin d'améliorer l'enseignement et l'apprentissage.3. Adopter une posture critique relative aux enjeux de l'IA : identifier et discuter les implications éthiques, sociales et pédagogiques de l'utilisation de l'IA en éducation. Développer une réflexion critique sur ses avantages, ses limites et les risques potentiels qu'elle entraîne.4. Utiliser des outils d'IA pour la scénarisation pédagogique : explorer et expérimenter des outils d'IA dans la conception de séquences pédagogiques. Appliquer des principes pédagogiques basés sur des preuves afin de favoriser l’enseignement et l'apprentissage à l'aide de ces outils.5. Mettre en oeuvre une approche éthique et responsable : former les étudiants à l'élaboration de cadres d'utilisation responsables de l'IA en éducation, incluant la protection des données, le respect des droits des apprenants et des enseignants, ainsi que la préservation de l’environnement, etc..

Compétences préalables

Sans objet