Cette recherche analyse l’impact de l’IA générative sur la conception et les pratiques de formation à distance dans le Master IPN, entièrement en ligne depuis 2024. À partir d’une SAE immersive co construite avec étudiants et formateurs, l’étude explore les dispositifs mobilisés, les stratégies pédagogiques émergentes, les compétences développées et l’appropriation de l’IAg par les enseignants. Elle combine analyses de traces, entretiens et études qualitatives pour identifier les usages, leviers et freins, et proposer des recommandations pour concevoir des environnements d’apprentissage immersifs intégrant l’IAg.

Participants

Membres du laboratoire

Membres extérieurs

  • Xavier NICOLAS (INSPE - Université Clermont Auvergne)
  • Mickaël TOUZET (INSPE - Université Clermont Auvergne)

Présentation


Le développement rapide de l'IA générative interroge profondément les dispositifs de formation à distance et les compétences nécessaires pour apprendre dans ces environnements numériques instrumentés. Le Master IPN, organisé en mode 100% distanciel depuis 2024, constitue un terrain privilégié pour observer comment les équipes pédagogiques conçoivent des situations d'apprentissage immersives, articulant scénarisation de SAE, ressources numériques et usages raisonnés d'outils d'IA générative.

Cette opération de recherche s'appuie sur un retour d'expérience détaillé concernant la conception d'une SAE immersive en Master IPN, co construite avec les étudiants et les formateurs. Elle vise à documenter et analyser :
  • Les dispositifs et ressources mobilisés pour soutenir l'engagement et la collaboration à distance ;
  • Les stratégies pédagogiques émergentes face à l'usage de l'IA générative dans les activités d'étude et de production ;
  • Les compétences développées par les étudiants dans ce contexte hybride IA apprentissages (compétences informationnelles, réflexives, éthiques, métacognitives, d'autonomie) ;
  • L'engagement et l'appropriation de ces outils par les formateurs, ainsi que les effets sur les modalités d'évaluation et d'accompagnement.

La méthodologie combinera analyse de traces de formation (supports pédagogiques, scénarios, productions étudiantes, traces de plateformes), entretiens et/ou focus groups avec formateurs et étudiants, ainsi que des analyses qualitatives des contenus des productions accompagnées par l'IA.

Les résultats attendus sont : la caractérisation de profils d'usage de l'IA générative en contexte de formation à distance ; l'identification de leviers et freins à l'engagement des formateurs et des apprenants ; des recommandations concrètes pour la conception de SAE immersives et de dispositifs distanciels centrés sur le développement de compétences pour apprendre avec l'IA.

En savoir plus

Cadre(s) théorique(s) / Méthode(s) / Méthodologie(s)

  • Approches de l'ingénierie pédagogique et des EIAH : scénarisation de l'activité, instrumentation numérique, orchestration des apprentissages.
  • Théories de l'apprentissage en environnement numérique : apprentissage distanciel, engagement et autorégulation des apprenants, affordances des outils numériques.
  • Approches du développement de compétences et de la professionnalisation : compétences professionnelles, formation initiale des enseignants, des ingénieurs pédagogiques numérique.
  • Méthodologie de type recherche intervention / design-based research : approche participative sur un terrain de formation authentique, itérations et co construction avec les acteurs.
  • Méthodes qualitatives et mixtes : analyse de traces pédagogiques, entretiens semi directifs, focus groups, analyse thématique de contenus.