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Dialogues et Pratiques de l’IA Générative en Éducation : présentation du GTnum #DPIA

Résumé

Résumé en français

Le projet GTnum #DPIA – Dialogues et Pratiques de l’IA Générative en Éducation s’inscrit dans une dynamique d’analyse et d’accompagnement des processus d’appropriation de l’intelligence artificielle générative en milieu éducatif. Porté par l’Université de Versailles Saint Quentin en Yvelines/Paris-Saclay (Laboratoire LAREQUOI), en collaboration avec le laboratoire GOCE de l’Institut Catholique de Toulouse et le Service Régional Académique pour le Numérique Éducatif (SRA-NE) de Nouvelle-Aquitaine, ce projet repose sur une approche de recherche-action collaborative. Il explore deux axes principaux : les usages pédagogiques de l’IA générative et la gouvernance des établissements éducatifs face à ces innovations. Le GTnum DPIA accompagne plusieurs terrains d’expérimentation allant de la maternelle à l’université et vise à produire des recommandations sur les conditions favorables à une intégration réussie de l’IA en éducation.

Résumé en anglais

The GTnum #DPIA – Dialogues and Practices of Generative AI in Education project aims to analyze and support the adoption processes of generative artificial intelligence in educational environments. Led by Université de Versailles Saint Quentin en Yvelines/ Paris-Saclay (LAREQUOI Laboratory) in collaboration with the GOCE Laboratory of the Institut Catholique de Toulouse and the Regional Academic Service for Digital Education (SRA-NE) in Nouvelle-Aquitaine, this project is based on a collaborative action research approach. It focuses on two main axes: the pedagogical uses of generative AI and the governance of educational institutions in the face of these innovations. The GTnum DPIA supports several experimental sites, from preschool to university, with the objective of producing recommendations on the conditions favorable to the successful integration of AI in education.

Résumé en espagnol

El proyecto GTnum #DPIA – Diálogos y Prácticas de la IA Generativa en la Educación busca analizar y acompañar los procesos de apropiación de la inteligencia artificial generativa en los entornos educativos. Liderado por la Universidad de Versailles Saint Quentin en Yvelines/Paris-Saclay (Laboratorio LAREQUOI) en colaboración con el laboratorio GOCE del Instituto Católico de Toulouse y el Servicio Regional Académico para la Educación Digital (SRA-NE) de Nueva Aquitania, este proyecto se basa en un enfoque de investigación-acción colaborativa. Se centra en dos ejes principales: los usos pedagógicos de la IA generativa y la gobernanza de las instituciones educativas ante estas innovaciones. El GTnum DPIA apoya varios sitios experimentales, desde la educación infantil hasta la universidad, con el objetivo de generar recomendaciones sobre las condiciones favorables para una integración exitosa de la IA en la educación.

Auteurs

  • Hervé Chomienne (Université de Versailles Saint Quentin en Yvelines/Paris-Saclay, LAREQUOI)
  • Stela Raytcheva (Université de Versailles Saint Quentin en Yvelines/Paris-Saclay, LAREQUOI)
  • Brian Bèque (Cergy Paris Université, Laboratoire EMA, doctorant)
  • Isabelle des Bourboux (ICT, PSR GOCE)
  • Marie-Christine Monnoyer, (ICT,PSR GOCE)
  • Christelle Guillin, (ICT, PSR GOCE)
  • Sébastien Gouleau (SRA-NE Nouvelle-Aquitaine)
  • Pascal Bouzin (SRA-NE Nouvelle-Aquitaine)
  • Pierre Duplaa (SRA-NE Nouvelle-Aquitaine)

Membres du GTnum

Le GTnum #DPIA regroupe des chercheurs, enseignants et acteurs académiques engagés dans l’exploration des usages de l’IA générative en éducation. Il inclut des représentants des laboratoires LAREQUOI (Université de Versailles Saint Quentin en Yvelines/ Paris-Saclay) et GOCE (Institut Catholique de Toulouse), ainsi que du Service Régional Académique pour le Numérique Éducatif (SRA-NE) de Nouvelle-Aquitaine.

Programme d’actions et axes de travail

Programme d’actions et axes de travail

Notre groupe de travail se donne pour mission d’explorer les dynamiques d’intégration de l’intelligence artificielle générative (IAGé) dans le domaine de l’éducation en articulant ses analyses autour de deux axes complémentaires : d’une part, les usages pédagogiques et le positionnement des acteurs impliqués ; d’autre part, la gouvernance des structures éducatives face à ces innovations.

Le premier axe s’intéresse à la manière dont l’IAGé transforme les pratiques pédagogiques et redéfinit les rôles des différents acteurs de l’éducation – enseignants, élèves, parents, institutions publiques. À travers une série d’expérimentations, nous chercherons à identifier les conditions nécessaires pour que ces outils ne soient pas de simples substituts technologiques, mais bien des leviers d’émancipation professionnelle pour les enseignants et de développement des capacités des apprenants. L’enjeu est ainsi de favoriser des usages centrés sur l’humain et porteurs de valeur éducative. Par cette approche, nous souhaitons également contribuer à enrichir la littérature scientifique en documentant les différentes modalités d’intégration de l’IA dans les pratiques éducatives. Nos analyses s’appuieront notamment sur les travaux de Ray & Sikdar (2023), Wyatt-Smith et al. (2021) et Stiegler (2008), tout en intégrant les enseignements tirés de la diversité des terrains et des dispositifs explorés.

Le second axe porte sur la gouvernance des établissements et des organisations éducatives dans un contexte d’appropriation de l’IAGé. Cette technologie constitue en effet un « wicked problem » (Rittel & Webber, 1973), c’est-à-dire une problématique complexe nécessitant une approche interdisciplinaire et systémique. Nous nous attacherons ainsi à comprendre comment les structures éducatives peuvent mettre en place des stratégies de co-construction et de dialogue avec les parties prenantes afin de favoriser une appropriation réflexive de ces outils.

Deux méthodes principales guideront ce travail. D’abord, une revue de littérature interdisciplinaire permettra d’établir un état des lieux des défis, des freins et des conditions de réussite liés à l’intégration des IAGé dans les organisations éducatives et publiques. Ensuite, une approche de recherche collaborative sera développée à travers l’analyse de 21 terrains d’expérimentation, allant de la maternelle à l’université. Cette démarche nous permettra de mieux comprendre les conditions favorisant des appropriations collectives de ces outils et d’identifier les compétences nécessaires à leur adoption à l’échelle organisationnelle. En nous appuyant sur les travaux de Pichault et al. (2021), Pettigrew (1985), Van Noordt, Medaglia & Tangi (2023) et Nicolini (2009), nous chercherons à éclairer les dynamiques institutionnelles à l’œuvre dans ces processus d’appropriation et à proposer des pistes d’accompagnement adaptées aux réalités du terrain.

En conjuguant ces deux axes, notre démarche vise à offrir une analyse complète et ancrée dans les pratiques, afin de mieux comprendre les enjeux liés à l’intégration des IAG en éducation et d’identifier les leviers d’une adoption réfléchie et bénéfique pour l’ensemble des acteurs concernés.

Programme prévisionnel des journées d’études

  • Janvier 2025 : Séminaire inaugural sur les enjeux de l’IA générative en éducation
  • Avril 2025 : Pratiques enseignantes et IA générative : premiers retours d’expérience
  • Juin 2026 : IA et gouvernance des établissements : stratégies d’accompagnement
  • Septembre 2027 : Clôture du projet et recommandations pour une intégration durable de l’IA

Références

  • Pettigrew, A. (1985). The awakening giant: Continuity and Change in ICI. Oxford: Basil Blackwell.
  • Pichault, F., Castro, J.L., Chevalier, F. (2021). Gestion du changement: Vers un management polyphonique. Louvain-La-Nauve: DeBoeck.
  • Ray, S. et Sikdar, D. (2023). Artificial intelligence in education: Navigating the nexus of innovation and ethics for future learning landscapes. International Journal of Research – GRANTHAALAYAN, 11 (12), p. 163-174.
  • Stiegler, B. (2008). Prendre soin: De la jeunesse et des générations. Flammarion.
  • Van Noordt, C., Medaglia, R. et Tangi, L. (2023). Policy Initiatives for Artificial Intelligence-enabled Government: An analysis of National Strategies in Europe. Public Policy and Administration, p. 1-39.
  • Wayatt-Smith, C., Lingard, B., Heck, E. (2021). Digital disruption in teaching and testing: Assessments, big data, and the transformation of schooling. New York: Routledge.
  • Nicolini, D. (2009). Zooming In and Out: Studying Practices by Switching Theoretical Lenses and Trailing Connections. Organization Studies, 30 (12), p. 1391-1418.
  • Rittel, H., & Webber, M. (1973). Dilemmas in a general theory of planning. Policy Sciences, 4(2), p. 155-169.

OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
DNE-TN2 (17 mars 2025). Dialogues et Pratiques de l’IA Générative en Éducation : présentation du GTnum #DPIA. Éducation, numérique et recherche. Consulté le 11 mai 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/13hrd


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