Atelier lauréats CAER-CAPES toutes disciplines 2025-2026

Enseigner avec l’IA générative

Mathieu Sariman
📧 m.sariman@isfec-idf.net

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Objectifs

Ce qui sera abordé / ce que vous saurez faire

Enseigner avec l’IAG

  • Respect du cadre légal et institutionnel
  • Conception de séquences
  • Conception de supports d’apprentissage
  • Prise en compte de l’hétérogénéité
    • différenciation de niveau
    • différenciation EBEP

Comment ?

  • Présentation d’une sélection d’outils IA et non IA
  • Astuces pratiques et exemples
  • 6 temps de mise en pratique (missions !)

Ce qui sera évoqué

  • Fonctionnement de l’IA
  • Le coût environnemental
  • Alternatives à l’IA

Ce qui ne sera pas abordé

  • L’enseignement de l’IA
  • L’IA pour corriger & donner des feedbacks en évaluation sommative
  • Gestion des problèmes liés à l’utilisation de l’IA par les élèves (évaluation, devoirs maison etc.)
  • Enjeux éthiques de la proflifération des usages de l’IA
  • Les enjeux philosophiques : playlist disponible dans les références pour les curieux

Référentiel métier

  • CC9 Intégrer les éléments de la culture numérique nécessaires à l’exercice de son métier
  • CC4 Prendre en compte la diversité des élèves
  • P3 Construire, mettre en oeuvre et animer des situations d’enseignement et d’apprentissage prenant en compte la diversité des élèves
  • P5 Évaluer les progrès et les acquisitions des élèves
  • CC6 Agir en éducateur responsable et selon des principes éthiques
  • CC2 Inscrire son action dans le cadre des principes fondamentaux du système éducatif et dans le cadre réglementaire de l’école
  • CC5 Accompagner les élèves dans leur parcours de formation
  • CC14 S’engager dans une démarche individuelle et collective de développement professionnel

Quelles utilisations de l’IA dans la conception de cet atelier

  • Test des 6 MISSIONS (temps de mise en pratique)
  • Production d’exemples d’outputs
    • Alimenter les comparatifs
    • Tester l’efficacité des « Prompts maisons cadeaux »
  • Vérification critique de la justesse des informations pour la partie 2 « Quelques définitions » au regard des sources institutionnelles et scientifiques
    • outils utilisés
      • ChatGPT Plus – modèle o3
      • Perplexity

Cadrage national

Document de référence

« L’IA en Education – Cadre d’usage », Ministère de l’Education nationale, 2025

Principes

  • Frugalité des usages
    • Puis-je faire sans IA ?
    • Quelle plus-value d’un outil IA vs outil TICE classique
  • Transparence
  • Privilégier solutions libres
  • Respect strict du RGPD
    • Distinguer usages persos par les élèves VS usages demandés par l’enseignant

Usage IAG avec et par les élèves

  • Autorisé à partir de la 4e
  • Encadré, expliqué, accompagné par l’enseignant
    • Données privées
    • Enjeux éthiques
    • Enjeux environnementaux
    • Esprit critique
      • Exactitude factuelle
      • Biais
  • Guidé par l’intérêt pédagogique
    • Renforcer les apprentissages
    • IA ≠ substitut à l’effort intellectuel

Devoirs et évaluations

  • Tenir compte des usages de l’IA dans la conception
  • Définir clairement le cadre
  • Eviter les logiciels de détection IA car non fiables (contrairement aux détecteurs de plagiat classique, malheureusement aujourd’hui obsolètes)

Cadrage académique

Document de référence

« Encadrer l’utilisation de l’IA dans les devoirs à la maison », Académie de Paris, 2025

Hors cadre de cet atelier mais A CONSULTER 😁

IA en Education Cadrage Ministère de l’Education nationale Juin 2025DOWNLOAD
Encadrer l’utilisation de l’IA dans les devoirs à la maison Ac Paris Mai 2025DOWNLOAD

IA au sens Système d’IA

  • Machine pouvant produire des « résultats comparables à ceux obtenus par l’activité cognitive humaine » (« IA en éducation, cadre d’usage », Ministère de l’EN)
    • Compréhension du langage naturel
    • Raisonnement
    • Résolution de pb complexes
    • Prédictions
  • Apprentissage
    • Caractéristiques
      • Vaste ensemble de données
      • Adaptabilité
      • Amélioration autonome des performances
    • Mécanismes
      • Machine Learning / apprentissage automatique : le modèle apprend des régularités à partir de données pour réaliser des prédictions / décisions sans être programmé explicitement pour chaque cas rencontré.
        • 3 grandes familles : apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement
      • Deep learning / apprentissage profond : sous-ensemble du machine learning basé sur des réseaux de neurones profonds qui apprennent automatiquement des représentations à partir de très grandes quantités de données
Université de Genège, 2024

IA générative

Définition

Type de système d’IA

  • Production de contenus originaux : Texte, image, vidéo, musique
  • Fonctionnement / apprentissage
    • Initialement statistique : prédiction probabiliste de la suite d’une séquence (token)
    • Autoapprentissage, auto-évaluation, auto-correction
    • Renforcement par feedback humain (RLHF)
    • Renforcement par feedback d’autres modèles IA (RLAIF)
  • Comportements émergents = comportements / capacités complexes initialement non prévues
Philippe Piekoszewski-Cuq
Université de Genève, 2024

LLM – Large Language Model

Définition & principe

  • Sous catégorie d’IAG de texte
  • > 1 milliards de paramètres (jusqu’à plusieurs centaines de milliers de milliards pour les modèles actuels)
  • Entraîné sur de grandes quantités de texte

Agents conversationnels

  • Application d’un LLM
  • Interactions dialoguées en langage naturel
    • Prompt
    • Itérations

Points d’attention

Hallucinations

Modèles américains / chinois

  • Stockage des données & RGPD ⚠️
  • Spécificités des attentes didactiques et pédagogiques pour l’enseignement en France
  • Reproduction des biais humains.

Impacts environnementaux

YouTube player

« IA : data centers vs climat ? », Arte, décembre 2026

Attention aux raccourcis

Prudence avec les définitions et conclusions hâtives et tranchées dans la mesure où il n’y a pas de consensus scientifique (technique, neurosciences, philosophie) sur un certain nombre de questions :

  • IA = Intelligence ou non ?
  • Une conscience possible dans le futur ?
  • LLM = simples perroquets ?
  • Seulement outils probabilistes de prédiction du prochain mot / token ?

Pourquoi ?

  • Gain de temps
  • Stimulation créativité enseignant
  • Personnalisation
  • Rétroaction immédiate (IA comme tuteur)
  • Multimodalité : texte, audio, visuel

Pour quoi ?

  • Différenciation des supports & contenus
    • Supports : adaptation, simplification, alternatives
    • Activités
    • Clarification / simplification consignes
  • Différenciation des processus
    • Outils / aide
    • Degré de guidage
  • Différenciation des productions
    • Assistant créatif / idéation

Choix des outils

1ère question à se poser : AI or not AI ?

Vie privée

Professeurs

  • Duck AI Chat : My Data is Mine!
    • Multi- modèles
    • Anonymisation
  • Mistral AI : The French Touch
  • Autres
  • ⚠️ Ne jamais fournir de données personnelles des élèves dans les conversations
    • ⚠️ Rédaction des bulletins ⚠️

Elèves

  • Solutions RGPD compatibles
    • Pas d’inscription / connexion requise
      • à défaut :
        • compte classe
        • Pseudonymes anonymisés
    • Hébergement dans l’UE quand possible
    • Solutions Open Source à privilégier quand possible
    • Informer les élèves des bonnes pratiques
  • Duck AI Chat
  • Vittascience 💝
    • IAG texte
    • IAG image
    • + Contenus pédagogiques sur l’IA : vidéos, tutos, activités interactives

Prompting

Clarté & précision

Matrice efficace

Rôle : Tu es professeur de _____,

Contexte : … en classe de _ en France. Dans le cadre d’une séquence sur _, …

Tâche : … … prépare / reformule / écris / trouve / etc. _______________

Format / contraintes : la réponse doit être sous forme de ______ / respecte le format suivant : _____ / etc.

Exemples :

Anglais

Rôle : Tu es professeur d’anglais…

Contexte : … en classe de 2nd dans un lycée français. Dans le cadre d’une séquence sur les femmes Maoris dans la vie politique néo-zélandaise, …

Tâche : … prépare 3 exercices de difficulté progressive contenant chacun 10 questions ancrées dans le thème de la séquence.

Format et contraintes : Exercice 1 : Mots à réordonner. Objectif : entraîner à maîtriser la structure du Present Perfect Progressive). Exercice 2. Texte à trous à 4 choix (1 bonne réponse ; distracteurs = temps/aspects inadéquats ou formes incorrectes). Objectifs 1) entraîner à maîtriser la structure du Present Perfect Progressive 2) Savoir choisir entre le present perfect progressive, le past simple et le present simple. Exercice 3. Texte à trous sans propositions. Objectifs 1) entraîner à maîtriser la structure du Present Perfect Progressive 2) Savoir choisir entre le present perfect progressive, le past simple et le present simple

Mathématiques

Rôle : Tu es professeur de mathématiques.

Contexte : Classe de Seconde, en France. Séquence sur les fonctions affines (coefficient directeur, ordonnée à l’origine, lecture graphique).

Tâche : Rédige 8 questions progressives (niveau Seconde) sur une même situation concrète (tarif, abonnement, distance, etc.) pour faire déterminer puis interpréter une fonction affine.

Format / contraintes : 1) Donne un corrigé très bref sous chaque question (une ligne). 2) Liste numérotée 1→8. 3) 2 questions doivent demander une justification en une phrase.

Histoire-Géographie

Rôle : Tu es professeur d’histoire-géographie.

Contexte : Classe de Première, en France. Thème : métropolisation / inégalités socio-spatiales.

Tâche : À partir du document ci-joint, écris 5 questions qui vont de “repérer” à “expliquer”, puis donne les réponses attendues en 1–2 phrases.

Format / contraintes : 1) Corrigé immédiatement après chaque question. 2) Q1–Q2 : repérage / définition. 3) Q3–Q4 : explication / mise en relation. 4) Q5 : nuance / limite.

Physique-Chimie

Rôle : Tu es professeur de physique-chimie.

Contexte : Classe de Seconde, en France. Chapitre : vitesse de réaction (température, concentration, catalyse).

Tâche : Crée 6 QCM (4 choix chacun) sur les facteurs qui influencent la vitesse d’une transformation chimique.

Format / contraintes : Crée 6 QCM (4 choix chacun) sur les facteurs qui influencent la vitesse d’une transformation chimique. 

 Format / contraintes : 1) le placement de la bonne réponse parmi les 4 choix doit être aléatoire. 2) 2 distracteurs par question doivent correspondre à une confusion fréquente d’élèves.  3) Indique la bonne réponse + une justification très courte (10–15 mots). 

Assistants rédaction prompts

ACTIF

Assistant prompt pour l’éducation

  • Simple
  • Rapide

Générateur de prompt b-ready

  • Très personnalisable

Assistants IA générateurs de prompts

  • Frugalité ?

You’re the experts!

Guidage serré du LLM

Corpus de travail / base de connaissances nourri par vos contenus

Mission 1

Rédigez un prompt efficace, en utilisant une ou plusieurs des matrices proposées, pour créer une activité d’entraînement ou de révision pertinente dans votre discipline SANS ITERATION ! 

Vous pouvez : 

  • utiliser un ou plusieurs LLMs différents pour comparer 
  • affiner votre prompt jusqu’à obtenir un résultat correct dès la première réponse. 

Rassemblez ICI vos résultats, en incluant dans votre publication : 

  • votre prompt
  • la première réponse donnée par l’agent conversationnel

TITRE DE LA PUBLICATION = votre MATIERE + NIVEAU

Travail sur corpus avec NotebookLM

Principe

Itération / génération sur corpus multi-format modulable

  • Discuter avec / sur le corpus
  • Produire à partir / dans le cadre du corpus

Synthèses multi-formats de corpus

  • Ecrites
  • Cartes heuristiques
  • Audios (type podcast)
  • Vidéos

Composer son corpus

Docs de cadrage

  • Programmes & compléments de programme
  • Volume complémentaire CECRL

Docs personnels

  • Plan de séquence
  • Objectifs
  • Traces écrites
  • Lexique, RSL etc.

Docs authentiques de la séquence

Textes et audios / vidéos

Cas d’usage

Avec docs de cadrage

  • Idéation / remue-méninges
    • Thèmes / focus
    • Problématisation
    • Projet pédagogique
    • Scénarisation
  • Objectifs pédagogiques

Avec docs de cadrage + docs persos

  • Conformité programme / retours critiques
  • Ajustement / affinement

Avec docs persos + docs authentiques

  • Ajuster projet VS réalité des docs trouvés
  • Assistant de création d’activités en prenant en compte
    • spécificité des docs
    • objectifs de la séquence

Méthode 1 : I’m in complete control

  • Recherche sourcée avec LLM spécialisé
    • Prompt à utiliser : problématique de la séquence
    • Output attendu : synthèse avec sources
    • And then ?
      • Analyse et sélection des sources pertinentes
      • Itérations si besoin de recentrer
  • Outils conseillés
    • Perplexity 😍 : le plus polyvalent
    • Sources académiques
      • Consensus
      • Scispace
      • ⚠️ Accès aux articles souvent limité
        • Possibilité de filtrer la recherche aux articles en accès libres au format PDF (« Open Acess PDF« )
  • Cas d’usage
    • Enseignement de spécialité
    • Cycle Terminal

Méthode 2 : My time is so precious

  • Confection d’un corpus thématique cohérent et adapté au niveau des élèves
  • Outils conseillés
    • ChatGPT 😍
      • Connexion (compte gratuit) nécessaire pour des résultats plus pertinents (déconseillé via Duck.ai pour cet usage)
      • Comptes gratuits limités : souvent plusieurs itérations nécessaires
    • Mistral : peu efficient
  • Le prompt maison cadeau
    • Rôle : Tu es professeur de ___________ en France en classe de _________
    • Contexte : Dans le cadre d’une séquence pédagogique dont la problématique est la suivante : « ____________ » / d’une séance sur le thème de_____ / d’une chapitre sur ______,
    • Tâche : trouve XXX documents réels en langue ______ (XXX documents textuels et XXX documents audio ou vidéo) disponibles en ligne et produit par le monde FRANCOPHONE / ANGLOPHONE / HISPANOPHONE / GERMANOPHONE / ITALOPHONE.
    • Format / contrainte : Ta réponse doit être sous forme d’une liste qui présente pour chaque document : la référence du document, le lien permettant d’accéder au document, le sujet du document, sa pertinence pour traiter le thème de la séquence, et une très courte mise en perspective critique de la source et ses biais.
  • Le point DIFFERENCIATION : différenciation des supports
    • Une fois le corpus défini, recherche d’un document alternatif plus simple d’accès (ou plus exigeant !)
    • PROMPT : définir très précisément
      • Niveau des élèves (plus faible VS meilleur)
      • Informations / aspects du thème traité
        • similaire au document pour les autres élèves
        • ou complémentaire si travail en classe en puzzle. Dans ce cas, on met en place une différenciation des contenus et des processus : à complexité linguistique comparable ou différenciée, les documents présentent des facettes complémentaires d’un même thème avec des niveaux d’abstraction et d’implicite qui peuvent être différents.

Outils pour sauvegarder vos documents

Pages webs => PDF : PrintFriendly

Vidéos (hors YouTube) : Video Download Helper

Vidéos YouTube : Logidownload by la Digitale

Adapter le niveau de difficulté d’un texte

Réduction par coupes

  • Sans IA : Text Compactor (algorythme)
    • résultats limités, à retraiter obligatoirement
  • Avec IA, modèles conseillés :
    • Claude Haiku 3.5 (via Duck.ai)
      • Coupes équilibrées
      • Cohérence texte ++
      • Mise en forme ++
    • ChatGPT : résultats corrects avec compte gratuit (testé en juillet 2025, avant mise à jour vers GPT-5 !)
    • Modèles à éviter : NotebookLM, Mistral
    • Le prompt maison cadeau
      • Rôle : Tu es un professeur de _______dans l’enseignement secondaire en France
      • Contexte : Je vais te fournir un texte source trop long pour mes élèves en classe de _____(ajout profs LV: avec un niveau ______sur l’échelle CECRL).
      • Tâche : Raccourcis le texte pour qu’il fasse maximum ________ mots.
      • Format / contrainte : Respecte à tout prix ces règles de coupe : 1) Règle absolue : respecte le nombre maximum de mots du texte de sortie précisé ci-dessus. 2)Tu ne peux pas paraphraser, reformuler, substituer ou ajouter des mots. 3) Tu peux supprimerdes mots individuels, des groupes de mots, des phrases, ou des paragraphes entiers. 4) Tu dois absolument indiquer in situ les suppressionsen utilisant trois points entre crochets comme ceci : […]. 5) Le texte réduit doit rester en langue _____, et contenir suffisamment d’information pour transmettre les messages principauxdu texte original. 6) Ne fais aucun commentaire, résumé ou quoique ce soit d’autre dans ta réponse, fournis uniquement le texte réduit.

Simplification

  • LLM généralistes
    • Plus efficaces que les outils spécialisés (si prompt = précis)
    • Modèles conseillés (ok via Duck.ai)
      • GPT 5
      • ChatGPT 4o Mini
      • Claude Haiku 3.5
    • Le prompt maison cadeau
      • Rôle : Tu es un professeur d’______ dans l’enseignement secondaire en France
      • Contexte : Je vais te fournir un texte source trop long pour mes élèves en classe de _____ (ajout profs LV : avec un niveau ______ sur l’échelle du CECRL).
      • Tâche : Adapte le texte pour qu’il fasse : 1) maximum ________ mots. 2) Qu’il soit plus facile d’accès pour mes élèves compte tenu de leur niveau (profs LV : sur l’échelle du CECRL.)
      • Format / contraintes : Tu dois : 1) conserver la langue du texte source (_____) 2) prioriser les coupes en supprimant des mots individuels, des groupes de mots, des phrases, et des paragraphes entiers. 3) Limiter les paraphrases, reformulation, substitutions ou ajouts de mots à ce qui est strictement nécessaire pour que le texte soit accessible au niveau de mes élèves. 4) Respecter cet ordre de priorité dans les adaptations : coupes / suppression de mots > substitution de mot > reformulation / paraphrase > ajout de mots. 5) Tenter de respecter le style de l’auteur. De plus, ne fais aucun commentaire, résumé ou quoique ce soit d’autre dans ta réponse, fournis uniquement le texte réduit. Est ce compris ?

Cas d’usage

  • Didactisation hors différenciation
  • DIFFERENCIATION des supports : 1 même document en plusieurs versions
  • Consultez un exemple ICI

Adapter un texte pour les EBEP – Dyslexie

TTSMaker : synthèse vocale basée sur l’IA

Avantages par rapport aux outils de synthèse vocale classiques

  • Voix naturelles / vivantes : émotions, intonation
  • Choix des accents

Cas d’usage

  • CE avec version audio
    • QR code sur le texte
    • l’élève lit et écoute en même temps
  • Génération de versions audios des TE

Hébergement de l’audio généré

Quoi & Pourquoi ?

Cas d’usage

Points d’attention

  • Seulement à partir de la 4e
  • Les élèves doivent utiliser un pseudonyme anonymisé
  • Usage supervisé en classe conseillé (obligatoire au collège)
  • Si usage à la maison (au lycée) : prévoir temps de sensibilisation des élèves aux bonnes pratiques (sécurité des données privées)

Outils conseillés (compatibles RGPD)

  • School Hub 😍
  • 1cours1bot
    • Options d’accessibilité
      • Grands caractères
      • Police OpenDyslexic
    • Choix des modèles d’IA
    • 1 seul chatbot public à la fois (mais possibilité de créer 100 chatbots)
    • Bibliothèque très fournies dans toutes les matières
  • Mizou
    • Un des premiers à offrir ce service
    • Vieux modèle ChatGPT 3.5
    • Lenteurs

Comment ?

Rédiger un System Prompt

  • Complexe
    • Nécessité d’expérimenter par de nombreux essais / erreurs
    • Astuce pour une adéquation optimale avec projet péda et objectifs
      • Plan de séquence ➡️ LLM ➡️ System Prompt
  • Ne pas oublier : scénarisation / gamification

Le GPT maison cadeau : assistant rédaction Prompt Système IA

Nourrir le GPT avec :

  • Niveau des élèves
  • Thèmes et objectifs de la séquence : plus les objectifs grammaticaux et lexicaux seront précis, meilleur sera le System Prompt (et donc le Chatbot)
  • Un scénario pour ancrer la discussion dans le réel

DIFFERENCIER ?

  • Niveau
    • Créer plusieurs Chatbots personnalisés
    • Intégrer dans le system prompt
      • « Choose your level! » au début de la conversation : le prompt doit dans ce cas définir précisément les caractéristiques de chaque niveau
      • Forcer l’adaptation du modèle aux réponses de l’élève
  • Dyslexie / dysorthographie

MISSION 5

1) Choisir objectif du Chatbot : entraînement projet final / révisions connaissances / réflexion sur un thème / construction du discours etc.

2) Rédigez un prompt système intégrant :

  • détails de séquence ou séance => niveau / projet / objectifs
  • vos contraintes spécifiques
  • exemples : erreurs de langue liées aux objectifs de séquence systématiquement corrigées / exiger que l’élève rédige des phrases entières / ne pas donner la réponse à l’élève directement mais l’aider à trouver lui même ; donner la bonne réponse après 3 tentatives infructueuses etc.)

3) Testez le résultat et affinez jusqu’à obtenir un Chatbot pertinent

4) Partagez !

  • Titre de la capsule = matière / niveau / chapitre du programme
  • Corps de la capsule :
    • lien de partage pour accéder au Chatbot
    • system prompt final

Mémorisation et entraînement

Culture, lexique, grammaire

IAG + LearningApps / H5p / Wooclap

Principe

  • Nourrir LLM (téléversement ou dans le prompt) avec
    • Objectifs de séquence
    • Docs de la séquence
    • TE +/- RSL
    • Liste de vocab
  • Générer des activités
    • Personnalisées avec le contenu de la séquence
    • Dans un format facilement exportable dans des actv LearningApps (ou H5P)
  • Solution à privilégier (par rapport aux solutions tout IA) car
    • Frugalité : LLM utilisé uniquement à la création des activités
    • Stabilité / réutilisation
    • Systématisable
    • Gamification / engagement des élèves

Progressivité des activités LearningApps

  • Classer par paire (visuel) – IA inutile
  • QCM
    • QCM simple
    • Jeu du millionnaire
    • Course de chevaux (à plusieurs !)
  • Texte à trous
    • Liste déroulante
    • Rédaction

Cas d’usage

  • En classe ou à la maison
  • Entraînement
  • Remédiation
  • Evaluation
  • Exemples à projeter pendant l’atelier

Modèles IA intéressants

  • Avec Dcuk.ai : Haiku 3.5 😍
  • ChatGPT / Mistral avec compte gratuit
  • Possible avec NotebookLM, mais :
    • Itérations laborieuses
    • Souvent moins pertinent

Prompting

  • TIPS
    • Construire une bibliothèque personnelle de prompts pour
      • Chaque format d’activité
      • Chaque type d’objectif
    • Inclure des contraintes de formatage pour s’assurer de l’adéquation output LLM vs input LearningApps
      • QCM
        • Sauter des lignes entre chaque proposition
        • Ne pas numéroter les questions / les propositions
        • Propositions dans un ordre aléatoire
        • Ne pas indiquer sur la ligne la réponse correcte
      • Texte à trous
        • Inclure les consignes de formattage précisés sur la page du LearningApp
          • Texte à trous
            • Utilisez -1-, -2- etc. pour indiquer les blancs dans votre texte. Vous pouvez utiliser le même chiffre plusieurs fois (par exemple, si vous avez plusieurs fois la même réponse dans votre texte).
          • Trous
            • Sélectionner : indiquer le mot correct pour chaque blanc. Si vous voulez proposer un choix de plusieurs mots, écrivez-les à la suite en les séparant par un « ; » (point-virgule).
            • Ecrire : Vous pouvez indiquer plusieurs bonnes réponses en les séparant par un « ; » (point-virgule).
  • Matrice de prompt maison cadeau A PERSONNALISER / ADAPTER absolument
    • Rôle : Tu es un professeur d’anglais en classe de _______ en France
    • Contexte : Dans le cadre d’une séquence sur _______________________ (dont les objectifs sont en pièces jointes / dont les objectifs sont les suivants : _______),
    • Tâche : prépare une exercice pour entraîner les élèves à l’acquisition des objectifs ____________________
    • Format / contraintes : L’exercice doit être : 1) entièrement rédigé en anglais, avec des phrases plutôt courtes et un niveau de langue adapté au niveau CECRL visé dans les objectifs. 2) de type __________________________ . 3) composé de _______________ questions ancrées dans le thème culturel de la séquence.

MISSION 6

Cadre

Créez 2 activités interactives LearningApps

  • Entraînement d’UN des objectifs (linguistiques ou culturels) définis en MISSION 1
  • Difficulté croissante

10 min 😱🤯

Déroulé

STEP 1 : Générez vos activités avec un LLM

  • Prompt précis pour générer un output adapté aux activités LearningApps désirées

STEP 2 : Transformez les en LearningApps

  • Juste copier-coller si format de l’output bien paramétré

STEP 3 : Les regrouper dans une collection LearningApp

Solutions IA tout-en-un

Points d’attention

  • Gratuité non garantie sur le long terme
  • Contrôle moindre
  • Activités proposées moins pertinentes dans l’enseignement des LV que dans d’autres matières ☹️

LLM seul – utilisation par élève

Option 1 : NotebookLM partagé

  • Nourri par prof : TE, RSL, documents authentiques
  • Annoté par prof & par l’IA : FAQ, podcast, carte heuristique
  • Tuteur pour l’élève
    • Elève pose des questions
    • Réponses uniquement basées sur cours
  • Possibilité de proposer 2 versions du Notebook (DIFFERENCIATION des processus) : une version anglaise, une VF

Option 2 : un LLM nourri par l’élève en autonomie

  • Fournir plan de séquence précis en PDF
  • Prévoir une séance de formation des élèves
  • Développement autonomie

Option 3 : Chatbot personnalisé

Points d’attention : usage frugale et raisonné ? pas du tout…

Autres outils : quelques pépites

  • History Timelines
  • Twinpics.ai : Challenge PE (rituel début / fin cours !)
  • Transcription audio (à partir de fichiers vidéos ou audios)
    • Vibe 😍
      • En local ! (logiciel à installer)
      • Gratuit
      • Aucun compte
      • Aucune donnée partagée
    • Riverside
      • Gratuit
      • Aucun compte

Collections de ressources

Lectures

Rapides

Plus longues

Visionnages

YouTube player

« IA : l’école est finie ? Avec Rafael Pinot, chercheur », L’Etudiant, Février 2025

Playlist de vulgarisation scientifique et philosophique sur l’IA : « Intelligence artificielle », Monsieur Phi (Playlist YouTube)

YouTube player

« L’IA générative en éducation : Comprendre pour mieux enseigner et apprendre », Ismail BADACHE, Académie Aix-Marseille, avril 2025

YouTube player

« IA : data centers vs climat ? », Arte, décembre 2026

Références

Publié le :

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