Résumé

Résumé en français

Webinaire du cycle des Regards croisés de l’Observatoire national des usages pédagogiques avec l’intelligence artificielle (juin 2026) : comment garantir une évaluation équitable des apprentissages dans un contexte où les élèves peuvent avoir recours à des outils d’intelligence artificielle ? L’enjeu n’est pas de réduire systématiquement l’usage de l’IA à une démarche de triche, mais bien de repenser les conditions, les objets et les traces de l’évaluation : démarche de l’élève, choix effectués, interactions avec l’outil, vérifications, reformulations, ajustements et capacité à porter un regard critique sur son propre travail.

Résumé en anglais

Webinar from the National Observatory on Pedagogical Uses of Artificial Intelligence’s “Cross-Perspectives” series (June 2026): how can fair assessment of learning be ensured in a context where students may use artificial intelligence tools? The challenge is not to automatically equate the use of AI with cheating, but rather to rethink the conditions, subjects, and evidence of assessment—including the student’s process, choices made, interactions with the tool, verifications, reformulations, adjustments, and the ability to take a critical look at one’s own work.

Résumé en espagnol

Seminario web de la serie Perspectivas cruzadas del Observatorio Nacional de Usos Pedagógicos con Inteligencia Artificial (junio de 2026): ¿cómo garantizar una evaluación justa del aprendizaje en un contexto donde los estudiantes pueden usar herramientas de inteligencia artificial? El reto no consiste en reducir sistemáticamente el uso de la IA a un método para hacer trampa, sino más bien en repensar las condiciones, los objetos y las huellas de la evaluación: el enfoque del estudiante, las decisiones tomadas, las interacciones con la herramienta, las comprobaciones, las reformulaciones, los ajustes y la capacidad de examinar críticamente el propio trabajo.

Présentation générale

Le quatrième et dernier webinaire du cycle des Regards croisés de l’Observatoire national des usages pédagogiques avec l’intelligence artificielle.

 

Ce webinaire vient clôturer un mois riche d’échanges, de formation et de réflexion autour des grands enjeux de l’IA en éducation.

La question posée est essentielle : comment garantir une évaluation équitable des apprentissages dans un contexte où les élèves peuvent avoir recours à des outils d’intelligence artificielle ?

L’enjeu n’est pas de réduire systématiquement l’usage de l’IA à une démarche de triche, mais bien de repenser les conditions, les objets et les traces de l’évaluation : démarche de l’élève, choix effectués, interactions avec l’outil, vérifications, reformulations, ajustements et capacité à porter un regard critique sur son propre travail.

Pour croiser les regards de l’institution, de la recherche et du terrain, ce webinaire a réuni :

– Alice Volkwein, inspectrice générale de l’éducation, du sport et de la recherche ;

– Vanda Luengo, professeure à Sorbonne Université, responsable de l’équipe MOCAH du LIP6 ;

– Pascal Mériaux, professeur d’histoire-géographie, formateur et chargé de mission à la DRANE Auvergne-Rhône-Alpes.

Comme pour les précédents Regards croisés, ce webinaire s’inscrit dans un micro-parcours en trois temps : un atelier préparatoire, un webinaire, puis un corpus de ressources pour poursuivre la réflexion.

Accéder au micro-parcours : https://partage01.magistere.apps.education.fr/course/view.php?id=2429

Les précédents webinaires et micro-parcours restent disponibles pour être vus ou revus : https://partage02.magistere.apps.education.fr/mod/page/view.php?id=175153

Extraits

Référence

Observatoire des usages pédagogiques de l’IA. (2026, juin 24). Regards croisés de l’Observatoire des usages pédagogiques de l’IA – Évaluation des apprentissages à l’ère de l’intelligence artificielle. PodEduc. https://podeduc.apps.education.fr/video/153066-regards-croises-de-lobservatoire-des-usages-pedagogiques-de-lia-evaluation-des-apprentissages-a-lere-de-lintelligence-artificielle/

A consulter aussi

Allouche, E. (2026, avril 16). Intelligence artificielle et éducation : Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques : Repères pour l’action – édition 2026 [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://doi.org/10.58079/16327

DNE-TN2. (2024, septembre 16). IA générative et apprentissages : Évaluer la production ou le processus ? (Cao & Dede, 2023) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://doi.org/10.58079/12b2i

IGESR. (2025, juin 18). L’intelligence artificielle dans les établissements scolaires. Ministère de l’Education nationale. https://www.education.gouv.fr/igesr/l-intelligence-artificielle-dans-les-etablissements-scolaires-465627

MENESR. (2025, juin 14). Cadre d’usage de l’IA en éducation. Ministère de l’Education Nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche. https://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-en-education-450647

Ministère de l’Éducation nationale. (2025, novembre). Observatoire national des pratiques pédagogiques avec l’intelligence artificielle. Éduscol. https://eduscol.education.fr/4294/observatoire-national-des-pratiques-pedagogiques-avec-l-intelligence-artificielle

Région académique Grand-Est. (2025). Observatoire de l’IA. Observatoire de l’IA. https://observatoireiage.site.ac-strasbourg.fr/

Région académique Grand Est. (2026, juin). Observatoire de l’IA – Région académique Grand Est—Rapport 2026. Observatoire de l’IA – Région académique Grand Est. https://observatoireiage.site.ac-strasbourg.fr/usages-ia/

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