🤖 Réinventer la pédagogie avec l’IA

Et si l’intelligence artificielle nous aidait à repenser nos cadres pédagogiques sans trahir l’essentiel ? Cette page réunit mes analyses des grands modèles éducatifs revisités à l’aune de l’IA.
🎯 Les pédagogies repensées
Collection évolutive d’analyses pédagogiques intégrant l’intelligence artificielle
📐 Le triangle pédagogique augmenté par l’IA

Points clés :
- L’IA comme catalyseur, pas comme remplaçant
- Redéfinition des flux entre les acteurs du triangle
- Tableau comparatif : ce que l’IA facilite vs ce que seul l’humain garantit
🎯 La taxonomie de Bloom revisitée avec l’IA

Points clés :
- Rôles IA/Humain définis à chaque niveau (Mémoriser → Créer)
- Applications pratiques et scénarios concrets pour la classe
- L’enseignant devient « architecte d’expériences » et « médiateur éthique »
🧠 La pensée computationnelle

Points clés :
- 4 piliers : Décomposition, Reconnaissance de modèles, Abstraction, Algorithmique
- Progression spiralée de la maternelle au lycée
- Impact transversal dans toutes les disciplines (maths, sciences, français, arts…)
🚀 Pédagogies en préparation
🔍 Cette collection s’enrichira progressivement
Chaque nouvelle pédagogie sera analysée selon le même principe : comment l’IA transforme-t-elle cette approche pédagogique tout en préservant l’humain au cœur de l’apprentissage ?
📚 Ressources complémentaires
🔧Outils IA recommandés
- IA générative : ChatGPT, Claude, Gemini pour création de contenus pédagogiques
- Programmation visuelle : Scratch, Scratch Jr pour la pensée computationnelle
- Évaluation interactive : Kahoot, Wooclap, H5P pour feedback immédiat
- Robots éducatifs : Bee-Bot pour algorithmique débranchée
- Prompt engineering : Compétence clé pour optimiser l’IA en 2025
📊Modèles de design pédagogique
- ADDIE : Analyze, Design, Develop, Implement, Evaluate – Le modèle de référence
- SAM : Successive Approximation Model – Approche itérative et agile
- Gagné (9 événements) : Structure cognitive de l’apprentissage
- Merrill’s First Principles : Approche centrée problème
- Kemp Design : Modèle non-linéaire et flexible
- Kirkpatrick : 4 niveaux d’évaluation de formation
📚Ressources de référence
- Modèles anglophones :
- • Survey of Instructional Design Models (6e édition) – 12 modèles majeurs
- • Instructional Design Theories and Models Vol. III – Reigeluth & Carr-Chellman
- • Instructional Design Central – Modèles populaires illustrés
- • EDTECH Books – 36+ modèles avec synthèses
🇫🇷Ressources francophones
- Ingénierie pédagogique :
- • EduTech Wiki – Université de Genève
- • Wikipedia – Ingénierie pédagogique
- • Sydologie – Blog spécialisé formation/pédagogie
- • EdTake – Tendances ingénierie pédagogique 2024
🤖IA et Design Pédagogique (2024)
- Recherches récentes :
- • « Utilizing Generative AI for Instructional Design » – TechTrends 2024
- • « ChatGPT for Instructional Design » – Analyses SWOT
- • « AI in Instructional Design: Reflections 2024 » – Dr. Philippa Hardman
- • « Augmented Course Design » – EDUCAUSE Review
- Applications pratiques : Création de contenus, scénarios d’apprentissage, évaluation formative
📖Bibliographie fondamentale
- Triangle pédagogique : Houssaye, J. (1988). Le triangle pédagogique. ESF éditeur
- Taxonomie de Bloom : Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing
- Pensée computationnelle : Wing, J. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM
- IA et éducation : UNESCO (2023). ChatGPT et l’éducation : repères éthiques et pédagogiques
- Design pédagogique : Dick, W., Carey, L., & Carey, J. (2015). The Systematic Design of Instruction
💡 Tendance 2025 : Le Prompt Engineering
Selon les dernières études, le prompt engineering devient une compétence clé pour les ingénieurs pédagogiques. Savoir « parler » efficacement aux IA généralistes transforme leur potentiel pour l’éducation.
💡 Votre avis m’intéresse
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- ✨ Vos expérimentations avec l’IA en classe
- 🎯 Les pédagogies que vous aimeriez voir analysées
- ❓ Vos questions et défis pédagogiques