Formation du jugement professionnel enseignant dans une expérience avec l’intelligence artificielle générative

Résumé

Cette étude explore comment l’Intelligence Artificielle Générative (IAG), à travers un modèle personnalisé orienté vers la conception de plans pédagogiques, contribue au développement du jugement professionnel chez de futures enseignantes de l’éducation préscolaire. Une approche qualitative, exploratoire et longitudinale a été adoptée. Quatre étudiantes de sixième semestre d’une école normale du nord-ouest du Mexique ont été sélectionnées comme cas. Des entretiens semi-directifs ont été réalisés à deux moments. L’analyse de contenu a été menée de manière déductive, à partir de sept catégories liées au jugement professionnel : efficacité, contextualisation, créativité, séquence logique, innovation, reconnaissance de son propre apprentissage et agentivité. Les résultats indiquent que l’IAG ne remplace pas la pensée pédagogique, mais l’active et la met à l’épreuve. Le jugement professionnel s’est renforcé de deux manières : par l’évaluation critique de la pertinence des réponses de l’IAG et par l’intégration de nouveaux éléments pour enrichir la planification. Dans l’expérience, l’IAG n’a pas remplacé l’autorité pédagogique de l’enseignante titulaire du groupe où se déroule la pratique professionnelle, mais s’est intégrée comme soutien complémentaire renforçant la confiance des étudiantes dans la mise en œuvre du plan. Il ressort que le développement de modèles personnalisés constitue une solution pratique pour promouvoir l’usage critique de l’IAG en éducation, et que ces outils doivent être orientés avant tout vers la personnalisation de l’apprentissage. En conclusion, l’intégration de modèles personnalisés représente une voie prometteuse pour renforcer le jugement professionnel dans la formation initiale des enseignants.