621 - Dispositifs numériques et systèmes intelligents pour soutenir la formation ou l’apprentissage

Conférences de l’avant-midi

• Communication orale 09 h 15
  Co-développement d’un outil de soutien à la décision dans l’élaboration du plan d’intervention par l’intelligence artificielle pour l’amélioration de l’enseignement à la diversité
  Johannes Ayena (TÉLUQ - Université du Québec), Marine Blondeau (Université de Montréal), Maria Grullon (Université de Montréal), Karim Loulou (TÉLUQ - Université du Québec), Neila Mezghani (Université TÉLUQ), Youssef Ouakrim (TÉLUQ - Université du Québec), Nathalie Trépanier (UdeM - Université de Montréal)

  L’élaboration des plans d’intervention (PI) individualisés occupe une préoccupation importante dans le milieu scolaire. Ce travail d’élaboration requiert une excellente maîtrise des éléments constitutifs du PI, mais aussi des diverses variables à considérer lors de la prise de décision aux différentes étapes d’élaboration. Toutefois, la pénurie actuelle engendre un important manque de formation qui favorise les difficultés rencontrées par les personnes impliquées dans ce processus. Cette situation génère le besoin de développement professionnel relatif à la forme et au fond du plan d’intervention, mais aussi de soutien à la décision aux différentes étapes du processus. Lors de notre conférence, nous présenterons comment un projet de co-développement (impliquant une équipe de recherche et le personnel de l’éducation) d’un outil de soutien à la décision dans l’élaboration du PI par l’IA contribue à l'intégration de l'intelligence artificielle dans l'amélioration de l'enseignement à la diversité.

• Communication orale 09 h 50
  Le processus de conception centré utilisateur mobilisé pour développer des agents intelligents pour les personnes enseignantes, étudiantes et professionnelles
  Michel Desmarais (Polytechnique Montréal), Bruno Poellhuber (UdeM - Université de Montréal), Floriane Ronzon (UdeM - Université de Montréal)

  Dans le cadre du projet LAVIA, nous avons développé des tuteurs intelligents destinés à assister les personnes enseignantes dans la conception d’un plan de cours, les personnes étudiantes dans leurs études dans des cours de biologie cellulaire au collégial, et des responsables de programme pour réaliser des analyses curriculaires.

  Conçus grâce à une collaboration interdisciplinaire et misant sur une approche de conception centrée utilisateurs où les utilisateurs sont intégrés à l’équipe, ces tuteurs reposent sur une infrastructure AWS canadienne et mobilisent des techniques avancées d’intelligence artificielle générative, notamment la rédactique et le Retrieval-Augmented Generation (RAG) qui font appel à une base de documents validés pour leur pertinence, ce qui permet d’assurer la pertinence des réponses. Notre processus de conception peut se résumer en cinq grandes étapes : 1) identification des besoins et la documentation de scénarios d’interaction par les personnes utilisatrices; 2) développement et validation de maquettes ; 3) développement de prototypes testés par l’équipe de conception dans une approche de prototypage rapide; 4) tests utilisateurs formels, d’abord menés par des membres de l’équipe de conception, puis auprès de la clientèle cible; 5) évaluation de la performance des agents par des métriques supplémentaires.

• Communication orale 10 h 25
  Conception d’une formation: Apports de H5P et de la simulation avancée par l’IA pour créer un pont entre le milieu professionnel et académique
  Geneviève Lavoie-Fournier (Cégep du Vieux Montréal), Carine Nassif-Gouin (Cégep du Vieux Montréal), Philippe Tousignant (Initiative Ecohesia), Djeinaba Yall (Cégep du Vieux Montréal)

  Les institutions d’enseignement postsecondaires proposent différentes formations pour les personnes professionnelles en exercice. Dans le cadre d’un projet visant un rehaussement de compétences (Tardif, 2006), une formation collégiale a été développée pour soutenir le changement d’une pratique professionnelle. Dans ce cadre, les personnes infirmières en exercice ont été invitées deux fois par semaine sur six mois à se positionner sur leur pratique. Pour renforcer leur réflexivité (Schön, 1993), la conception de cette formation est axée sur l’utilisation de supports technologiques et numériques ainsi que sur l’intelligence artificielle.

  Par le biais d’un retour d’expérience, nous présenterons

  1. Le processus de conception de simulations avancées facilité par l'utilisation de H5P et d’un agent conversationnel de manière responsable et écologique ;
  2. Les outils créés pour permettre la réflexivité entre les réalités professionnelles et les espaces de simulations en salle de classe;
  3. Une mise en lumière des résultats de la démarche pédagogique pour renforcer le développement de compétences dans un environnement sûr et contrôlé.

  Pour finir, nous ferons une démonstration d’une des simulations avancées grâce à l'intelligence artificielle, utilisée de manière éthique et inclusive.

  Cette présentation intéressera toutes personnes travaillant dans le milieu de l’éducation et qui aimeraient renforcer des compétences grâce à H5P et l’intelligence artificielle.

• Communication orale 11 h 00
  Développement d’un assistant d’IA pour l’apprentissage des statistiques au collégial : Enjeux techniques, éthiques et méthodologiques
  Patrick Charland (UQAM - Université du Québec à Montréal), Ivan Ivanov (Cégep Vanier College), Olivier Lapointe (Université du Québec à Montréal), Sandi Mak (Cégep Vanier College), Christian Stahn (Cégep Vanier College)

  Dans le cadre d’un financement du programme Novascience du ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec, cette communication explore les enjeux liés au développement d’un assistant d’intelligence artificielle destiné à soutenir l’apprentissage des statistiques au collégial. D’un point de vue technique, nous examinerons les défis liés au choix du modèle d’IA, de la plateforme et des technologies utilisées dans un contexte spécifique à la résolution de problèmes mathématiques. Ces choix influencent la capacité du système à interagir efficacement avec les apprenants et à s’adapter à leurs besoins. Par ailleurs, la communication abordera les considérations éthiques qui orientent ces décisions technologiques. La protection des données, la transparence des algorithmes et les risques d’influence sur les apprentissages seront discutés afin d’anticiper les impacts sur les étudiants et les enseignants. Enfin, nous présenterons les orientations méthodologiques d’un projet de recherche visant à évaluer les effets de cet assistant sur l’apprentissage des étudiants et sur les pratiques pédagogiques du personnel enseignant. Ce projet contribuera à une meilleure compréhension des opportunités et limites de l’IA en éducation, en particulier dans l’enseignement des mathématiques.

Pause dîner

Conférences de l’après-midi

• Communication orale 13 h 15
  L’IA générative : un outil pour favoriser la différenciation pédagogique
  Hugo G. Lapierre (UdeM - Université de Montréal)

  La différenciation pédagogique consiste à déployer des pratiques pédagogiques adaptées aux caractéristiques variées des apprenants, tout en maintenant les mêmes attentes et critères d’évaluation pour tous (Leroux et Paré, 2016). Or, la planification et la mise en œuvre de ces pratiques peuvent s’avérer exigeantes pour la personne enseignante. L’IA générative, désormais accessible sous diverses formes, peut contribuer à faciliter la mise en place des pratiques de différenciation, en soutenant à la fois la planification initiale et l’adaptation en temps réel, tout en intervenant sur les quatre axes de la différenciation (contenus, structures, processus et productions).

  Cette présentation vise à explorer le potentiel de l’IA générative pour la différenciation pédagogique, à travers deux exemples. Le premier concerne l’utilisation de ChatGPT. Ce dernier peut d’une part contribuer à produire plusieurs versions graduées d’un même contenu (concept du tiering; Tomlinson, 2001) pour soutenir différents profils d’apprenants. D’autre part, ChatGPT peut également offrir un soutien ponctuel aux apprenants lorsqu’adéquatement entrainé sur des données relatives au contenu enseigné. Enfin, il sera question de l’utilisation d’un générateur vocal pour élargir les modalités d’apprentissage en offrant plus facilement des contenus audios aux apprenants.

  L’ensemble de ces pistes invitent à une réflexion sur les conditions d’intégration à privilégier, afin d’en maximiser la portée pédagogique.

• Communication orale 13 h 50
  Stratégies adaptatives pour la formation et l’intégration professionnelle des personnes autistes : des environnements immersifs à l’accompagnement des pratiques
  Caroline Brassard (Université TÉLUQ), Jocelyne Kiss (Université Laval), Dominique Michaud (Université Laval), Jonathan Proulx-Guimond (Université Laval), Valéry Psyché (Université TÉLUQ), Alejandro Reyes (Université Laval)

  Le taux d’employabilité des personnes en situation de vulnérabilité, notamment des personnes autistes, demeure faible, tant au Québec qu’à l’échelle internationale. Malgré les efforts déployés pour favoriser l’inclusion, l’accès au marché du travail reste limité par des défis liés aux compétences techniques et aux interactions sociales. Ce projet vise à faciliter la formation à distance et l’adaptation au travail des personnes autistes en développant des environnements immersifs et interactifs, conçus pour renforcer leur confiance et leur autonomie. À travers des dispositifs numériques, nous avons conçu des scénarios d’apprentissage permettant d’expérimenter progressivement des situations professionnelles, d’anticiper les interactions sociales et de mieux gérer la charge cognitive et émotionnelle. Ces outils offrent un cadre structuré et ajustable aux besoins des travailleurs neurodivergents, en tenant compte de leurs parcours et des défis d’intégration professionnelle.

  Une première validation expérimentale auprès de travailleurs autistes suggère une modulation de l’engagement et de l’adaptation sociale en environnement immersif. Les analyses révèlent des marqueurs physiologiques liés à la régulation émotionnelle et à la synchronie dyadique, appuyant l’hypothèse d’une adaptation progressive aux interactions professionnelles simulées. En ajustant la formation aux exigences du milieu de travail, cette approche favorise une intégration plus durable.

• Communication orale 14 h 25
  Mosaïque : instrument numérique pour l’apprentissage et la création musicale assistée par l’IA
  Dominic Thibault (UdeM - Université de Montréal)

  L’essor des outils d’intelligence artificielle dans la création musicale soulève des défis d’accessibilité et de formation pour la communauté musicale. Mosaïque est un logiciel conçu pour démocratiser l’usage de la synthèse concaténative, une technique de génération sonore, en permettant aux musicien·ne·s de manipuler des bases de sons sans nécessiter de compétences avancées en programmation.

  Cette communication explorera le rôle de Mosaïque comme outil pédagogique et son impact sur l’apprentissage des processus d’apprentissage machine par la musique. Nous aborderons comment son interface intuitive et ses fonctionnalités interactives facilitent l’appropriation des techniques en IA comme la création de bases de données, l’analyse par écoute machinique, la réduction de dimension et la navigation de l’espace latent. Le côté ludique de l’outil favorise une approche exploratoire et créative de la transformation sonore. Des études de cas et des retours d’expérience issus d’ateliers seront présentés pour illustrer les bénéfices de cette approche.

  En mettant en lumière le potentiel des dispositifs numériques intelligents pour soutenir la formation musicale, nous proposerons une réflexion sur les enjeux d’inclusion et d’apprentissage dans un contexte où l’IA devient un vecteur clé de l’innovation artistique et éducative.

• Communication orale 15 h 00
  Perceptions, préoccupations et pistes d’action de la relève en recherche sur l’utilisation intègre des outils d’intelligence artificielle
  Yan Bertrand (Université de Montréal), Maëlle Corcuff (Université Laval), Marie-Violaine D. Ponte (Université Laval), Virginie Houle (Université du Québec à Chicoutimi), Corinne Leveau (UdeM - Université de Montréal), Félix L’Heureux Bilodeau (Université Laval), Mame Mbayang Thiam (Université du Québec à Montréal), Ha-Loan Phan (HEC Montréal), Katerina Sviderska (Université de Cambridge), Simone Têtu (Université Brown), Élisabeth Viau (Polytechnique Montréal), Cynthia Vincent (Université du Québec à Montréal)

  Le nombre de personnes qui utilise les outils d’intelligence artificielle (IA) progresse à une vitesse fulgurante ! Dans ce contexte, des instances comme le Fonds de recherche du Québec (FRQ) doivent rapidement se positionner et encadrer leurs utilisations. Devant l’ampleur du sujet, le Comité intersectoriel étudiant du FRQ a sondé la relève en recherche afin de recueillir leurs perceptions, préoccupations et pistes d’action quant à une utilisation intègre de l’IA dans le milieu scientifique.

  Cette communication vise à présenter les résultats issus de groupes de discussion réalisés à cette fin. Il appert que les participant·es utilisent une variété d’outils d’IA pour alléger des tâches exigeantes et chronophages comme la recherche bibliographique, la lecture d’articles scientifiques et l’amélioration de la qualité rédactionnelle scientifique. Cependant, des préoccupations ont émergé, notamment en matière d’intégrité académique. Parmi les pistes d’action proposées figurent la création d’une instance de régulation pour encadrer l'usage des modèles d’IA en recherche et la déclaration explicite de son utilisation dans les établissements d’enseignement supérieur, non seulement pour répondre aux préoccupations éthiques, mais aussi pour maximiser le potentiel en recherche.

  Nous présenterons ces constats dans un format interactif. Nous souhaitons ainsi nourrir une réflexion collective au sujet des pratiques intègres entourant l’utilisation en recherche des différents modèles d’IA.