L’IA générative comme alliée de l’enseignement : conception pédagogique pour l’éducation en ingénierie

Résumé

L’émergence de l’Intelligence Artificielle Générative Conversationnelle (IAGC) représente à la fois un défi et une opportunité sans précédent pour l’enseignement supérieur. Face à la nécessité de dépasser les paradigmes d’enseignement traditionnels, les enseignants ont besoin de modèles pédagogiques leur permettant d’intégrer efficacement ces outils. Cet article développe et justifie la conception d’une stratégie pédagogique fondée sur l’apprentissage actif, qui renforce le rôle de l’enseignant en tant que concepteur d’environnements d’apprentissage, en recourant à l’IAGC pour concevoir des expériences didactiques innovantes dans la formation des ingénieurs. La méthodologie s’inscrit dans l’approche de la Recherche Fondée sur la Conception (Design-Based Research). Elle a commencé par une phase diagnostique comprenant l’application des échelles de la Théorie Unifiée de l’Acceptation et de l’Utilisation de la Technologie (UTAUT) et de l’Inventaire des Styles d’Apprentissage de Kolb auprès de 80 étudiants, qui a constitué la base pour la conception des activités d’apprentissage. Le résultat est un modèle pédagogique utilisant l’IAGC sous la médiation de l’enseignant, intégrant des activités d’apprentissage actif et de ludification. Le modèle redéfinit les rôles, plaçant l’enseignant comme architecte de l’apprentissage, l’IAGC comme assistant de conception pédagogique, et l’étudiant comme agent actif et autorégulé. Il est conclu que l’intégration de l’IAGC dans l’enseignement est réalisable lorsqu’elle est centrée sur le design pédagogique. Le modèle proposé offre un guide pratique et théoriquement fondé pour aider les éducateurs à innover dans leur pratique.