Appliquer l'expertise disciplinaire à la maîtrise de l'IA

Ce que vous apprendrez

Durée estimée : 40 minutes

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

Appliquer votre expertise disciplinaire pour créer des applications spécifiques au domaine des 4D
Collaborer avec vos collègues pour construire une compréhension partagée de la maîtrise de l'IA dans votre département

Appliquer l'expertise disciplinaire à la maîtrise de l'IA

Cette vidéo montre comment appliquer vos connaissances disciplinaires approfondies pour rendre le cadre de maîtrise de l'IA spécifique à votre domaine. Elle souligne que le développement de la maîtrise de l'IA spécifique à une discipline se fait en rendant explicites les connaissances tacites—en articulant ce que la qualité signifie, comment les experts communiquent, quels problèmes importent, et quelles normes s'appliquent. La vidéo montre comment travailler avec vos collègues pour construire une compréhension partagée de chaque D dans votre discipline : définir les critères de qualité pour la Discernement, cartographier les normes de communication pour la Description, comprendre la décomposition du travail pour la Délégation, et codifier les normes éthiques pour la Diligence. Elle souligne que ce travail disciplinaire approfondi crée une boucle de rétroaction où les étudiants qui peuvent articuler les normes de qualité peuvent mieux évaluer tout résultat, ceux qui comprennent les méthodes peuvent guider tout processus, et ceux qui ont intériorisé l'éthique peuvent naviguer toute collaboration de manière responsable. La vidéo conclut en notant que préparer les étudiants à être irremplaçables signifie développer ces capacités uniquement humaines.

Points clés à retenir

Rendre explicites les connaissances disciplinaires tacites (par exemple, les meilleures pratiques, l'éthique, les genres de recherche, etc. ) prépare les étudiants à une collaboration efficace avec l'IA
Chacun des 4D nécessite une interprétation et une application spécifiques à la discipline
Le travail collaboratif avec les collègues construit une compréhension partagée et des cadres plus solides
Les étudiants qui comprennent la qualité, les méthodes et l'éthique dans votre domaine peuvent mieux diriger l'IA
L'objectif est de préparer les étudiants à être irremplaçables en développant des capacités uniquement humaines

Exercices

Pour notre dernier exercice, nous allons donner une pause à nos partenaires IA et simplement parler à nos collègues humains !

Cependant, faire travailler tous les participants à travers l'exercice de la leçon précédente individuellement facilitera ces conversations.

De la manière qui convient le mieux à votre contexte, organisez du temps pour travailler à travers le cadre des 4D avec vos collègues.

Voici quelques sujets suggérés pour guider votre discussion :

_Pour la Discernement - « À quoi ressemble la qualité dans notre domaine ? »_

Travaillez ensemble pour articuler ce que l'excellence signifie dans votre discipline au-delà de termes vagues
Identifiez les caractéristiques spécifiques qui distinguent le travail exceptionnel du travail médiocre
Discutez de comment enseigner aux étudiants à reconnaître ces marqueurs de qualité
Documentez les critères qui pourraient aider les étudiants à évaluer à la fois le travail humain et généré par l'IA

_Pour la Description - « Comment communiquons-nous dans notre discipline ? »_

Cartographiez les produits clés de votre domaine avec précision (par exemple, pas seulement des « rapports » mais des artefacts spécifiques et pourquoi ils importent)
Documentez les processus de réflexion que les experts utilisent lorsqu'ils abordent des problèmes dans votre domaine
Identifiez les normes comportementales et les conventions qui définissent la pratique professionnelle
Explorez comment rendre ces modèles de communication explicites pour les étudiants

_Pour la Délégation - « Quel travail se fait dans notre domaine ? »_

Décomposez les tâches typiques de votre discipline en parties composantes
Identifiez les éléments qui nécessitent un jugement humain, de la créativité ou de l'expertise
Discutez de où l'IA pourrait automatiser, augmenter ou agir en tant qu'agent
Créez des cadres de décision pour quand et comment impliquer l'IA dans le travail disciplinaire

_Pour la Diligence - « Quelles sont les valeurs et les normes de notre domaine ? »_

Codifiez les cadres éthiques spécifiques à votre discipline
Clarifiez les normes de transparence et les attentes de divulgation
Discutez des normes de responsabilité et des responsabilités professionnelles
Considérez comment celles-ci s'appliquent lorsque l'IA est impliquée dans le travail

Construire un document partagé :

Compilez les interprétations spécifiques à la discipline de chaque D
Incluez des exemples concrets de votre domaine pour chaque compétence
Ajoutez les stratégies d'enseignement que les collègues suggèrent pour développer ces compétences
Identifiez les domaines où vous avez un consensus et où les perspectives diffèrent
Considérez comment partager ce travail avec les étudiants pour rendre la maîtrise de l'IA concrète
Discutez de comment intégrer ces 4D spécifiques à la discipline dans le curriculum
Considérez comment évaluer si ces cadres aident les étudiants
Convenez des prochaines étapes pour continuer la discussion et mettre en œuvre de nouvelles initiatives

Prochaines étapes

Vous avez terminé notre cours sur l'enseignement de la maîtrise de l'IA ! Passez le quiz final dans la leçon suivante pour obtenir un certificat d'accomplissement.

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 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.