Autoformation en outils d’intelligence artificielle générative 

 Cet article présente une expérimentation menée à l’Université Laval auprès de 45 professionnels de l’éducation engagés dans deux cours de cycles supérieurs en technologie éducative. L’objectif principal était d’explorer comment ces concepteurs pédagogiques en activité pouvaient s’approprier progressivement les outils d’intelligence artificielle générative, en combinant une exploration autonome avec un accompagnement pédagogique structuré. Cette démarche d’autoformation guidée s’appuie sur des cadres théoriques solides, notamment l’apprentissage autonome, la zone proximale de développement et la pratique réflexive.

Les résultats de l’expérimentation révèlent une courbe d’apprentissage en trois phases : une curiosité initiale face aux capacités de l’IAg, suivie d’un questionnement et d’une remise en cause de la confiance en leur expertise humaine, puis une réaffirmation du rôle complémentaire entre intelligence humaine et intelligence artificielle. Les échanges en classe et le rôle de médiation de l’enseignante ont été déterminants pour aider les participants à dépasser leurs appréhensions, à développer une posture critique et à repositionner leur valeur ajoutée dans un environnement où l’IAg est un levier d’innovation plutôt qu’un substitut.

L’étude met également en lumière les défis rencontrés, tels que la diversité des outils, la fiabilité des contenus générés, et la nécessité d’une évaluation critique constante. Pour y faire face, les participants ont utilisé des ressources externes et des communautés d’apprentissage en ligne. 

Alors, l’IAg a été perçue comme un catalyseur de créativité et d’efficacité, tout en soulignant l’importance de maintenir un jugement humain éclairé.