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Quelles représentations les élèves se construisent-ils de l’IA ? Comment ces représentations, ainsi que leurs usages, évoluent‑ils après une année scolaire ? Quel rôle joue les dispositifs pédagogiques mis en place par les enseignants auprès de ces jeunes ?
Pour mieux le comprendre et vous proposer les formations qui répondent à vos besoins d’enseignants, Melina Solari Landa et Lucie Pottier, chargées d’études et d’innovation chez Réseau Canopé, ont lancé une étude sur le sujet des représentations des IA chez les jeunes.
Pendant l’année scolaire 2022-2023, une première analyse des représentations de l’IA chez les lycéens a été réalisée au sein de la cité scolaire Paul-Valéry de Paris. Puis une autre étude réalisée auprès de deux classes de 4e dans le même établissement au cours de l’année scolaire 2024-2025 : une classe expérimentale et une classe contrôle. À la différence de la classe contrôle, la classe expérimentale est accompagnée dans le processus d’acculturation à l’IA, avec six enseignants dans un dispositif pédagogique centré sur les médias et l’utilisation de l’IA. Le projet Campus IA se poursuit cette année auprès d’élèves d’un lycée agricole de l’académie de Besançon.
Les résultats de la dernière étude viennent d’être publiés. Conclusion : la fascination initiale des élèves pour l’IA s’atténue lorsque les élèves bénéficient d’un accompagnement pédagogique structuré et collectif. Dans la classe expérimentale, qui a bénéficié d’un dispositif autour de l’IA, les représentations évoluent vers une conception plus abstraite et fonctionnelle, intégrant des logiques de complémentarité et d’assistance.
Dans notre rapport nous vous livrons les conclusions de cette étude et formulons quelques recommandations comme : favoriser une dynamique pédagogique à l’échelle de l’établissement et penser la formation des enseignants de manière plus collective, accompagner la réflexion des élèves en libérant la parole quant à leurs pratiques réelles, scénariser des activités qui questionnent l’utilisation « passive » de l’IA générative et accompagner l’expérimentation de l’IA comme outil de réflexion et de révision.