Quels usages concrets de ChatGPT dans l’enseignement?

chat gpt

Ce document, complémentaire au texte Risques et opportunités de ChatGPT pour l’enseignement : premiers éléments d'analyse, a pour but de proposer des usages possibles dans un contexte scolaire, selon trois catégories : emploi par l’enseignante ou l’enseignant, utilisation autonome de l’élève et usage en classe avec les élèves.

Version 2 – décembre 2024


Généralités : limites des agents conversationnels

En préambule, il importe de souligner que les agents conversationnels, malgré leurs capacités surprenantes, ont des limites. A ce jour du moins, ils ne fournissent pas d’informations suffisamment fiables. Ils n'ont par ailleurs ni l'expertise pédagogique, ni celle de la discipline enseignée. Surtout, les informations qu’ils fournissent peuvent être biaisées en fonction des choix culturels, sociaux ou éthiques des concepteurs de l’outil. Tout ce qu’un LLM écrit doit donc être vérifié avec soin. Cet aspect constitue d’ailleurs une opportunité pour en faire une utilisation responsable dans un contexte scolaire. 

Emploi par l’enseignante ou l’enseignant

Il nous semble essentiel que le corps enseignant puisse se familiarise avec l'IA générative pour construire leur propre opinion sur ce type d'outils et leurs capacités. Il s’agit de les tester pour comprendre leur manière de fonctionner, en posant des questions tantôt simples, tantôt complexes. Cette familiarisation permettra non seulement d’envisager des usages spécifiques, mais sera également utile pour aider à repérer, par la suite, les éventuels travaux ou réponses d’élèves réalisés avec une IA générative. La rapidité des avancées technologiques étant telles qu'il importe de s'y confronter régulièrement, afin de constater leur évolution.

Les LLM peuvent aussi être directement utilisés par l’enseignante ou l’enseignant comme outil pour réaliser certaines tâches. Pour en tirer pleinement profit, il vaut mieux ne pas se contenter de la première réponse fournie, mais interagir avec l’outil afin d’améliorer le résultat. Plus les questions seront précises et détaillées, meilleur sera le résultat. Au-delà de ChatGPT, d’autres services peuvent être privilégiés selon les besoins.

Pour les élèves et le personnel enseignant, les recommandations aujourd’hui se porteraient principalement sur :

  • Perplexity, car il travaille sur la base des sources web et les cite ;

  • DuckDuckGo AI Chat, un outil respectueux des données personnelles et qui ne nécessite pas de connexion à un compte.

Le tableau ci-dessous fournit un comparatif plus complet :

Service

Avantage

DuckDuckGO AI Chat

Simple à utiliser, respectueux des données personnelles, ne nécessite pas de connexion préalable et permet d’utiliser plusieurs modèles de langage.

Huggingface

Open Source, disponible sur plusieurs plateformes. Sur hugging chat, attention portée à la confidentialité des données.

Perplexity

Moteur de recherche résumant les résultats et donnant accès aux sources

ChatGPT

Très bon, notamment pour les créations littéraires, le raisonnement

Claude.ai

Excellent notamment pour le code informatique

Consensus.app

Consensus sur des questions scientifiques, avec des sources scientifiques

Les lignes qui suivent détaillent quelques cas d’utilisation possible.

► Aider à la production et la rédaction d’exercices

Un LLM tel que Perplexity peut se montrer utile pour aider le corps enseignant à créer des questionnaires à choix multiples, des textes à trous, ou tout autre exercice sur le modèle questions/réponses. Ce type de fonctionnement est un des points forts des LLM, même s’il est évident qu’une vérification du résultat produit s’avère à chaque fois nécessaire.

Exemples de saisie :

Propose un QCM sur l’accord des adjectifs, pour des élèves de 10 ans. (Rappel : n’hésitez pas à poursuivre la conversation en fonction de la réponse afin d’affiner les résultats).

Propose des idées d’activités de découverte du théorème de Pythagore pour des élèves qui ne l’ont jamais vu. Ils savent reconnaître un triangle rectangle et connaissent les mots « hypoténuse » et « catètes ».

► Aider à la réalisation de séquences d’enseignement

Il est possible d’utiliser l’outil pour établir des séquences d’enseignement utilisables en classe. Il importe d'être précis car l'algorithme d’un LLM prend en compte l'ensemble des mots de la demande pour fournir une réponse contextualisée. Elément intéressant, l’outil peut tenir compte du niveau du destinataire final de son message. On peut donc donner l’instruction de fournir une réponse adaptée à un élève du primaire ou du cycle d’orientation par exemple.

Exemple de saisie :

Propose-moi un plan de cours sur les énergies renouvelables. Il y aura trois séquences de 45 minutes et le cours s’adresse à des élèves de 15 ans. Il faut que le cours soit interactif.

► Aider à la production de corrigés

Les LLM peuvent s’avérer utile pour fournir des corrigés d’épreuves ou d’exercices que l’enseignante ou l’enseignant serait amené à distribuer aux élèves ou à projeter en classe. Il est néanmoins évident que la qualité et l’exactitude du corrigé réalisé par l’outil devront être soigneusement vérifiées.  

Exemple de saisie :

Propose un corrigé de l’exercice suivant […]. Explique soigneusement les étapes les plus difficiles.

Il serait tentant de soumettre des travaux d’élèves à une IA générative pour faciliter leur correction. Mais cette pratique doit être évitée parce que :

  • donner à l’IA un travail, anonymisé ou non, pourrait constituer une atteinte à la protection des données et au droit d’auteur ;
  • aucune IA ne constitue une source fiable et possède des biais liés aux choix des données d’entraînement. Si elle affiche une forme d’équité dans la mesure où elle ne favorise aucun élève, elle n’est pas objective car elle véhicule la façon de penser de ses conceptrices et concepteurs ;

l'IA ne tient pas compte du contexte dans lequel une évaluation a été faite : éléments parcourus en classe, attentes formulées par l’enseignante ou l'enseignant, plans d’étude, etc.

Utilisation autonome par l’élève 

Il s’agit non pas ici de recommandations adressées aux élèves, mais de conseils pour le corps enseignant concernant l’usage autonome, hors cadre scolaire, de l'IA par les élèves.

► Tenir compte du fait que les LLM existent

Les outils d’intelligence artificielle (IA) font désormais partie de l’environnement numérique avec lequel il faut composer. On estime que la grande majorité des élèves utilisent l'IA en Suisse. A Genève, un sondage réalisé par un formateur du SEM auprès d'élèves de 1ère année de l'ESII indique que 80% d'entre eux l'utilisent. Il importe donc d’aborder ces questions en classe, tant pour les aspects pratiques qu'éthiques qu'elles soulèvent.

► Valoriser le fait d’apprendre

Le personnel enseignant devrait, plus que jamais, valoriser l’acquisition de connaissances et de savoir-faire. La dignité de l’apprentissage implique certes un effort mais constitue un investissement durable pour l’élève. Il peut être important d’impliquer celui-ci davantage dans un sens de construction pour soi et d’acquisition d’outils pérennes pour la suite de son cursus plutôt qu’un pseudo effort, sans valeur propre, fourni par un robot conversationnel. En demandant à une IA de faire le travail à leur place, les élèves n’apprennent pas. Et ils doivent avoir conscience que, tôt ou tard, l’imposture intellectuelle sera démasquée. Par ailleurs, en n’étant plus les auteurs des productions, les élèves n’entraîneraient plus des compétences essentielles à leur développement personnel et intellectuel.

► Accompagner les élèves

Il importe d’accompagner les élèves au-delà l’impression de fascination que ces modèles de langage suscitent. Il importe ainsi de faire avec eux :

  • l'analyse des résultats produits ;

  • la pesée rigoureuse des qualités et défauts des réponses fournies par l'IA ;

  • la prise en compte de la nécessité de garder un regard et une distance critique face à l'IA.

► Orienter vers des utilisations appropriées

En tant que moteur de conversation, l’IA générative est performante. Ainsi, il est possible de conseiller aux élèves d'en faire un usage sur la forme, pour organiser leurs propos et l'orthographe par exemple. Toutefois, les contenus doivent rester au cœur du processus pédagogique, non seulement pour les raisons évoquées ci-dessus, mais également pour éviter que les élèves ne se retrouvent face à des contenus erronés.

Exemple de saisie :

Voici un texte que j’ai rédigé en réponse à la question […]. Peux-tu me signaler les améliorations que je pourrais apporter sur la forme ? Ne corrige pas directement mais donne-moi des pistes pour que je le fasse moi-même car j’aimerais que ça reste mon texte.

Les LLM peuvent également se révéler être des outils puissants pour soutenir l’apprentissage. Un élève peut par exemple demander à un agent conversationnel de l’aider à réviser une notion en lui posant des questions ouvertes et en corrigeant ses réponses, ou en proposant des questions à choix multiples.

Exemple de saisie :

J’aimerais réviser [...]. Propose-moi des questions à choix multiples pour m’aider.
(puis, après avoir proposé ses propres réponses). Corrige-moi en détaillant un peu chaque élément.

► Changer la nature des travaux demandés hors cadre scolaire

L'arrivée d'outils tels que ChatGPT compromet certains travaux à domicile, puisque l'on ne peut plus s'assurer que l'élève en est à l'origine. Il convient par conséquent de repenser certaines modalités de travail hors temps scolaire. Par exemple, en mettant l’accent sur le travail de suivi et la soutenance orale des travaux.

En outre, pour rappel, un travail exécuté par un tiers (même par une machine), sans qu’il soit présenté comme tel, constitue du plagiat.

Usage en classe devant les élèves

Utilisation en classe entière depuis le poste maître :

► Réfléchir à l’impact de l’IA sur la société

Au-delà des robots conversationnels, il est certain que l’intelligence artificielle va modifier notre société dans quasiment toutes ses dimensions. L’utilisation de l’outil peut être un point d’ancrage pour amener les élèves à réfléchir aux atouts et limites des LLM et de l’IA en général, sur les impacts sur l’école, l’apprentissage, le monde du travail et la société entière.

► Analyser de façon critique les productions de l'IA

Rarement sourcés, les contenus produits par des IA génératives sont sujets à caution. Pour s'en rendre compte, proposons l'exercice suivant :

  1. demander à l'IA de produire un texte sur un sujet donné (toutes les disciplines s'y prêtent) ;

  2. demander aux élèves de réaliser une vérification du contenu proposé, sur la base de leurs propres connaissances ou en allant chercher des sources fiables à même de confirmer ou infirmer ce que dit le robot conversationnel ;

  3. les rendre attentifs au biais de confirmation qui consiste à favoriser inconsciemment les informations qui confortent nos hypothèses.

► Informer sur les fake news

Les LLM rédigent des messages dont la qualité formelle est excellente, au point que ces messages sont difficilement discernables de textes écrits par des humains. Les élèves (et les adultes !) devraient avoir conscience des risques liés à la proportion accrue de textes générés par des IA dans le paysage informationnel. Cette prise de conscience pourra également être salutaire pour rendre les élèves attentifs aux mails frauduleux, hier facilement repérables, aujourd’hui copies presque conformes de courriels officiels.

Un exercice intéressant à faire en classe dans ce cadre est de mélanger des réponses courtes d’élèves et d’IA et de demander à reconnaître celles produites par les IA.

Usage en classe par les élèves

Pour un usage en salle informatique par les élèves, on recommande l’utilisation de solutions Open Source telles que DuckDuckGo AI Chat.

► Faire utiliser un LLM pour réaliser un exposé

Puisque les LLM sont une réalité dans le quotidien d’une partie de nos élèves, il peut être pertinent de les faire manipuler ces outils dans un cadre scolaire avec le regard et l’accompagnement de l’enseignant ou de l’enseignante qui pourra les rendre attentifs à la fiabilité limitée des résultats et explorer avec eux des pistes pour vérifier l’information.

► Faire utiliser un LLM pour réaliser une image

Rédiger un prompt pour la réalisation d’une image demande une certaine maîtrise de la description. Un exercice typique pourrait être de demander aux élèves de réaliser une image aussi proche que possible d’une photo illustrant une réalité.

Conclusion

Plutôt que d’ignorer complètement une évolution technologique et sociétale à la fois majeure et incontournable, il semble important que le corps enseignant soit dans un premier temps conscient des impacts que ces nouveaux outils ont dans l’apprentissage. Sur cette base, les professionnels de l’éducation seront alors à même de déterminer les pratiques qui doivent être adaptée, ainsi que celles qui peuvent évoluer pour permettre aux élèves de naviguer dans la société d’aujourd’hui et de demain.


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