Un article récent publié dans la Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire (RITPU) présente les résultats d’une expérimentation d’autoformation guidée aux outils d’intelligence artificielle générative (IAg). Cette étude, menée par Nadia Naffi et Cindy Susana Montufar de l’Université Laval, s’est déroulée dans deux cours de cycles supérieurs du programme de technologie éducative et impliquait 45 personnes professionnelles de l’éducation en formation continue.
L’expérimentation visait à explorer comment des personnes conceptrices pédagogiques en activité pouvaient s’approprier progressivement l’IAg en combinant exploration autonome et accompagnement structuré.
Méthodologie et cadre théorique
L’étude s’appuie sur trois cadres théoriques fondamentaux : l’apprentissage autonome selon Knowles (1975), la zone proximale de développement de Vygotsky (1978), et la pratique réflexive selon Schön (1983/1994).
L’expérimentation s’est déroulée pendant 15 semaines (janvier-avril 2024) avec une activité d’autoformation représentant 10% de la note finale des cours. Les personnes participantes devaient tester entre deux et quatre outils d’IAg en fonction de leurs intérêts, puis documenter leur démarche à travers des réflexions écrites, analysant leurs stratégies, leur engagement et leur capacité à surmonter les défis rencontrés.
Résultats clés
L’analyse des données a révélé trois phases distinctes dans l’appropriation des outils d’IAg :
- Une curiosité initiale : Les premières interactions avec l’IAg ont suscité un enthousiasme face aux capacités de ces outils, perçus comme transformateurs pour la pratique professionnelle.
- Un ébranlement de la confiance : Rapidement, plusieurs personnes étudiantes ont ressenti un sentiment de dévalorisation, remettant en question leur propre expertise face aux capacités de l’IAg. Une personne étudiante avec 15 ans d’expérience a notamment commencé à douter de la valeur de son expertise face à la rapidité et la précision des contenus générés par ChatGPT.
- Une réaffirmation du rôle professionnel : Le tournant décisif s’est produit lors des échanges en classe, qui ont permis aux personnes étudiantes de verbaliser leurs doutes et de redéfinir la complémentarité entre leur expertise et l’IAg.
Une étude de cas particulièrement significative montre comment une personne étudiante a utilisé ChatGPT-4 pour générer des personas fictifs lorsqu’elle n’avait plus accès à une population cible pour une analyse des besoins. Cette expérience illustre comment l’IAg peut être intégrée dans le processus de conception pédagogique pour surmonter des contraintes méthodologiques, tout en révélant ses limites, notamment son incapacité à capturer pleinement les nuances émotionnelles et comportementales propres aux interactions humaines réelles [nos emphases].
Recommandations
Les auteures proposent des recommandations à deux niveaux [nos emphases]:
Pour l’enseignement supérieur :
- Accepter l’IAg comme membre de l’équipe, avec ses forces et ses limites
- Structurer des espaces de réflexion et d’échanges critiques
- Intégrer l’IAg dans des projets pédagogiques authentiques
- Développer les compétences en évaluation critique des productions générées
Pour les personnes conceptrices pédagogiques :
- Considérer l’IAg comme une collaboratrice dans les équipes
- Repositionner leur rôle à l’ère de l’IAg, en évoluant vers celui d’architectes de l’apprentissage
- Expérimenter activement l’IAg pour en comprendre les potentialités et les limites
Implications pour la pratique
Cette étude met en lumière l’importance d’une autoformation encadrée, où l’exploration individuelle des outils d’IAg est soutenue par un cadre pédagogique structurant. Loin d’être une menace, l’IAg apparaît comme un catalyseur d’innovation qui redéfinit la conception pédagogique, à condition que son adoption s’accompagne d’une montée en compétence continue et d’une réflexion critique sur ses usages [nos emphases].
L’avenir de la conception pédagogique ne repose pas sur l’IA seule, mais sur l’intelligence humaine qui la pilote, la questionne et l’oriente vers des usages éducatifs innovants et responsables – une perspective qui invite toutes les personnes actrices de l’éducation à repenser leur rôle dans un environnement technologique en constante évolution.
Référence
Naffi, N. et Montufar, C. S. (2025). Autoformation en outils d’intelligence artificielle générative : un levier pour guider et optimiser la conception pédagogique. Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire, 22(1), article 5. https://doi.org/10.18162/ritpu-2025-v22n1-05
