Quels sont les quatre approches distinctes pour enseigner le cadre de compétence en IA ?	L'approche linéaire (Délégation → Description → Discernement → Diligence), l'approche non-linéaire (commencer n'importe où et se déplacer flexiblement), l'approche ciblée (approfondir une seule compétence), et l'approche à deux boucles (processus stratégiques et tactiques imbriqués).
Quel est le double rôle du cadre de compétence en IA ?	Il fonctionne à la fois comme un modèle descriptif (décrivant ce qui se passe quand on travaille avec l'IA) et comme un guide normatif (guidant vers de meilleures pratiques).
Pour quel type d'étudiant l'approche linéaire fonctionne-t-elle le mieux ?	Pour les débutants qui ont besoin de structure et de construction séquentielle des compétences.
Quels étudiants bénéficient des approches non-linéaires ou basées sur des boucles ?	Les étudiants plus expérimentés qui reflètent la complexité du monde réel.
Quels trois éléments doivent correspondre au choix d'approche pédagogique ?	La préparation des étudiants, le temps disponible, et les objectifs d'apprentissage.
Qu'est-ce qu'il faut partager avec l'IA avant de commencer la planification pédagogique ?	Le résumé du cadre de compétence et les transcriptions vidéo expliquant les quatre approches d'enseignement.
Quelles informations essentielles doivent être décrites sur le contexte d'enseignement ?	Les antécédents des étudiants, leur expérience avec l'IA, leurs motivations, et les contraintes (temps limité, accès technologique, politiques institutionnelles).
Qu'est-ce qu'un document de contexte pédagogique et pourquoi le créer ?	Un résumé structuré du contexte d'enseignement à réutiliser dans les futures conversations avec l'IA pour établir rapidement le contexte.
Quel est l'objectif de l'approche ciblée ?	Approfondir tous les trois sous-composants d'une seule compétence (D) plutôt que d'explorer tout le cadre.
Quel sujet sera exploré dans la prochaine leçon ?	La boucle Délégation-Diligence, un cadre pour la conception responsable et la prise de décision en collaboration avec l'IA.