Bienvenue et approches pour enseigner la maîtrise de l'IA

Ce que vous apprendrez

Temps estimé : 60 minutes

À la fin de cette leçon, vous serez capable de :

Sélectionner et adapter les approches pédagogiques pour enseigner le AI Fluency Framework à vos étudiants
Concevoir des expériences d'apprentissage utilisant des approches linéaires, non-linéaires, ciblées ou basées sur des boucles

Bienvenue et approches pour enseigner la maîtrise de l'IA

Cette vidéo accueille les éducateurs qui ont déjà travaillé avec le AI Fluency Framework et sont prêts à l'enseigner à d'autres. Elle couvre la structure du cours et présente quatre approches distinctes pour enseigner le AI Fluency Framework : l'approche linéaire (progresser étape par étape de Delegation à Description, Discernment, puis Diligence), l'approche non-linéaire (commencer n'importe où et se déplacer flexiblement entre les compétences), l'approche ciblée (approfondir une seule compétence), et l'approche à deux boucles (enseigner le framework comme des processus stratégiques et tactiques imbriqués). La vidéo souligne que le AI Fluency Framework fonctionne à deux niveaux, car il décrit à la fois ce qui se passe lorsque les gens travaillent avec l'IA et les guide vers de meilleures pratiques. Comprendre cette nature duelle est crucial pour l'enseignement, car les étudiants doivent saisir à la fois comment fonctionnent les interactions avec l'IA et comment les améliorer.

Points clés à retenir

Le AI Fluency Framework sert à la fois de modèle descriptif et de guide normatif pour l'interaction avec l'IA
Quatre approches pédagogiques offrent différents points d'entrée adaptés à différents contextes étudiants et objectifs d'apprentissage
L'approche linéaire fonctionne mieux pour les débutants qui ont besoin de structure et de construction séquentielle des compétences
Les étudiants plus expérimentés bénéficient d'approches non-linéaires ou basées sur des boucles qui reflètent la complexité du monde réel, ou d'approches ciblées qui offrent une plus grande profondeur
Votre choix d'approche doit correspondre à la préparation de vos étudiants, au temps disponible et aux objectifs d'apprentissage

Exercices

Cet exercice vous aide à établir votre contexte d'enseignement et à explorer comment chaque approche pourrait fonctionner pour vos étudiants.

Étape 1 : Cartographier votre contexte d'enseignement (10 minutes)

Commencez une conversation avec Claude (par commodité, nous ferons référence à Claude dans de nombreux exemples. Cependant, il n'y a rien dans ce cours qui vous oblige à utiliser un modèle de langage spécifique ou le produit d'une entreprise particulière. Vous pouvez travailler avec votre assistant IA préféré ou en effet une combinaison de plusieurs modèles/produits différents. )

Avant de commencer :

Partagez le résumé de maîtrise joint à cette leçon avec l'IA pour qu'elle comprenne quel Framework vous visez
Partagez les transcriptions vidéo (voir ressources de la leçon 1) avec l'IA pour qu'elle comprenne les quatre approches pédagogiques

Ouverture de la conversation :

Commencez par expliquer que vous êtes un éducateur se préparant à enseigner le AI Fluency Framework
Partagez les informations essentielles sur votre situation d'enseignement et les détails du cours
Décrivez les antécédents de vos étudiants (en protégeant les données personnelles, bien sûr), leur expérience typique avec l'IA et leurs motivations pour apprendre
Discutez de toute contrainte spécifique que vous rencontrez, comme le temps de classe limité, l'accès à la technologie ou les politiques institutionnelles

Domaines clés à explorer avec l'IA :

Demandez à l'IA de vous aider à réfléchir à ce qui rend votre contexte d'enseignement unique
Discutez des forces et des défis probables de vos étudiants lors de l'apprentissage de la collaboration avec l'IA
Explorez ce que le succès signifierait pour vos étudiants après avoir suivi votre instruction
Considérez les ressources et les systèmes de soutien dont vous disposez

Créer un document de contexte d'enseignement :

Demandez à l'IA de synthétiser cette discussion en un résumé structuré de votre contexte d'enseignement
Examinez ce résumé pour vous assurer qu'il capture tous les éléments essentiels
Enregistrez ce document et réutilisez-le lors du démarrage de nouvelles conversations d'enseignement (comme celles des leçons 2 et 3) avec votre partenaire IA pour établir rapidement le contexte

Étape 2 : Concevoir avec différentes approches (20 minutes)

Continuez votre conversation pour explorer comment chaque approche fonctionnerait dans votre contexte.

Concevoir en utilisant une approche linéaire :

Travaillez avec l'IA pour esquisser comment vous enseigneriez les 4D séquentiellement (Delegation à Description à Discernment à Diligence) dans votre contexte
Demandez à l'IA de vous aider à identifier des activités spécifiques pour chaque compétence, et les transitions entre elles, qui résonnent le mieux avec vos étudiants
Discutez des défis potentiels avec l'IA concernant cette approche structurée pour vos étudiants particuliers

Concevoir en utilisant une approche non-linéaire :

Travaillez avec l'IA pour identifier quelques scénarios pertinents au sujet qui permettraient à vos étudiants de s'engager dans cette approche.
Explorez avec l'IA quel D serait le meilleur point de départ pour un scénario spécifique/vos étudiants et pourquoi
Travaillez avec l'IA pour cartographier les critères de quelle compétence aborder à différents points du flux de travail en fonction des objectifs et des contraintes de vos étudiants

Concevoir en utilisant une approche ciblée :

Identifiez quel D unique fournirait le plus de valeur compte tenu de vos contraintes
Planifiez comment approfondir les trois sous-composants de votre compétence choisie
Concevez des activités qui explorent en profondeur votre D choisi sous plusieurs angles

Notez que nous travaillerons sur la conception de leçons basées sur des boucles dans les parties 2 et 3 de cette leçon.

Prochaines étapes

Dans la leçon suivante, nous explorerons la boucle Delegation-Diligence, un framework pour la conception responsable et la prise de décision dans la collaboration avec l'IA.

Retours

Au fur et à mesure que vous progressez dans le cours, nous aimerions entendre parler de la façon dont vous utilisez les concepts du cours dans votre vie, votre travail ou vos classes et de tout retour que vous pourriez avoir. Partagez vos retours ici.

Remerciements et licence

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, et Anthropic. Publié sous la licence CC BY-NC-SA 4. 0. Ce cours est basé sur The AI Fluency Framework par Dakan et Feller. Soutenu en partie par la Higher Education Authority, Irlande, par le biais du National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning.