Créer et utiliser des évaluations formatives grâce à l’intelligence artificielle et Moodle/Eléa
Julien Pargade, professeur d'histoire géographie au collège Victor Schoelcher d'Ensisheim propose une approche qui combine l'IA générative (création rapide de QCM avec feedbacks personnalisés, la plateforme Moodle/Eléa (gestion des tests et suivi des résultats) et l'analyse des données (identification des difficultés collectives). Elle favorise l'autonomie des élèves dans leurs révisions tout en permettant à l'enseignant d'optimiser son temps et d'améliorer sa pratique pédagogique.
Conformément au cadre d'usage de l'IA en éducation, l'IA n'est pas utilisée par les élèves mais uniquement par l'enseignant et les données sont anonymisées avant d'être traitées par une IA. L'exemple de mise en application concerne le niveau 5e mais la démarche est facilement transposable à tous les niveaux du collège et du lycée.
Objectifs détaillés
Pour les élèves :
- Identifier les parties maîtrisées et celles en cours d'acquisition dans une séquence déjà révisée.
- Organiser leurs révisions de manière autonome et ciblée.
Pour l'enseignant :
- Identifier facilement les parties du cours moins bien maîtrisées par les élèves.
- Mettre en œuvre une remédiations ciblée avant l'évaluation sommative.
- Gagner du temps dans la création d'évaluations formatives.
- Améliorer la séquence pédagogique pour l'année suivante.
Déroulement du scénario pédagogique
1. Préparation enseignant - Création du QCM avec l'IA
L'enseignant utilise une lA générative pour créer un QCM basé sur les ressources du cours. Le prompt demande de couvrir l'ensemble des parties de la séquence (environ 20 questions), avec des feedbacks personnalisés pour chaque réponse : indication de la partie à réviser pour les réponses incorrectes, information complémentaire pour les réponses correctes. Le format d'export demandé à l'IA (XML ou GIFT) permet l'import direct dans Moodle/Eléa.
2. Préparation enseignant - Configuration Moodle/Eléa
Import des QCM dans la banque de questions Moodle et création du test. Paramètres conseillés : possibilité de refaire le test, test masqué jusqu'à la fin de la séquence, récapitulatif en fin de test.
3. En classe - Présentation aux élèves
Une semaine avant l'évaluation sommative, l'enseignant rend le test visible sur Moodle/Eléa et demande aux élèves de le passer à la maison. Il explique le principe de l'évaluation formative et précise que le résultat ne sera pas noté.
4. À la maison : Passation et auto-évaluation
Les élèves passent le test en autonomie sur Moodle/Eléa. Ils notent les parties à réviser indiquées dans les feedbacks et ciblent leurs dernières révisions en conséquence.
5. Exploitation des résultats (facultatif)
L'enseignant peut analyser les résultats avec l'IA pour identifier les difficultés collectives et mettre en place différentes formes de remédiation.
- Extraction des résultats de tous les élèves (sous la forme d'un fichier csv) à partir de Moodle/Eléa.
- Anonymisation des résultats.
- Analyse des résultats généraux du groupe à l'aide d'une lA générative afin d'identifier les parties les moins bien maîtrisées par les élèves.
Mise en application sur le niveau 5e
- Prompts utilisés pour créer l'autotest et analyser les résultats
- Exemple d'autotest réalisé avec Claude (Anthropic) sur La naissance de l'islam à la prise de Bagdad: pouvoirs,sociétés, cultures (5ème)
- Exemples d'encarts remplis par des élèves
- Analyse des résultats anonymisés par l'IA Claude
Prolongements possibles
| Suite A | Suite B | Suite C |
| Remédiation entre pairs | Activité pédagogique ciblée | Amélioration de la séquence |
| Répartition en groupes d'élèves complémentaires par l’IA : tous peuvent peuvent ainsi aider et être aidé. Les élèves s'interrogent et révisent ensemble. | L'enseignant propose une activité ciblant les parties les moins bien maîtrisées par l'ensemble du groupe. | Pour l'année suivante : l'enseignant améliore le dispositif pédagogique sur les parties identifiées comme peu maîtrisées. |
