Principes d’utilisation de l’IA dans l’enseignement au sein de la HES-SO
Après une première ligne de
parole publiée en janvier 2023, le Dicastère Enseignement propose un
positionnement plus précis en matière d’utilisation d’IA générative dans
l’enseignement au sein de la HES-SO. Ce positionnement diffusé le 20 décembre 2023 se décline en huit grands principes détaillés ci-dessous. Le document complet est disponible ici et à la fin de cette section.
1. Transparence : Des règles claires pour les cours et les évaluations
Les descriptifs de modules mentionnent explicitement l'utilisation de l'IA générative au sein des dispositifs d’apprentissage et/ou d’enseignement, les objectifs de cette utilisation et l’impact de cette dernière sur l’organisation des enseignements et les évaluations.
Les modalités selon lesquelles l’IA générative pourrait être utilisée dans une évaluation doivent être transparentes et accessibles aux étudiant·es dès le début du cours.
2. Modalités d’évaluations adaptées : Ajuster l’utilisation de l’IA générative en fonction du type d’activité
Les barèmes d'évaluation doivent être flexibles, adaptés à chaque type d'activité et tenir compte du rôle de l'IA générative dans le processus d’évaluation. Ils doivent permettre de distinguer les compétences disciplinaires de l’étudiant·e de ses capacités d’utilisation de l’IA générative. (Steiner, 2023)
La marge de manœuvre laissée aux étudiant·es en matière d’utilisation d’outils IA génératives lors d’une évaluation peut être déterminée par l’enseignant·e en fonction du niveau d'activité cognitive à évaluer, en suivant par exemple la Taxonomie de Bloom révisée par Anderson et Krathwohl puis Munn (Munn, 2023).
3. Travail de Bachelor/Master : Clarifier l'utilisation de l’IA générative dans les guides et consignes
Les étudiant·es doivent être sensibilisé·es à leur responsabilité dans l'utilisation de l'IA générative. Le travail de sensibilisation doit également inclure la question des biais inhérents aux IA génératives. Toute production générée avec l’aide une IA générative reste sous la responsabilité de l’utilisateur-trice, qui doit à la fois vérifier sa véracité et sa conformité avec les règles d’éthique et de propriété intellectuelle.
Les guides et consignes des travaux de Bachelor/Master spécifient comment l'IA générative peut être utilisée par les étudiant·es et suggérer des pistes d’utilisation judicieuse.
Le suivi continu des travaux d’étudiant·es par l'équipe pédagogique peut permettre d’assurer une utilisation adéquate de l'IA générative tout au long de leur progression, ce qui implique en parallèle d’adapter les critères d'évaluation.
4. Responsabilisation : Responsabilisation des auteurs, relation à l’outil et protection des données personnelles
La sensibilisation à la dépendance aux IA génératives doit également être abordée avec les étudiant·es afin d’assurer que les utilisateurs et utilisatrices des IA génératives restent en maîtrise de leur relation à l’outil.
L’utilisation d’une IA générative dans un contexte d’enseignement ou d’évaluation doit respecter les normes de protection des données personnelles et sensibles ainsi que, le cas échéant, les règles de propriété intellectuelle et industrielle.
Quand vous vous connectez avec votre login HES-SO à l'outil Copilot, Microsoft indique que vos données sont protégées. La déclaration de confidentialité se trouve ici.
5. Intégrité académique : Citer ses sources
Pour les activités pédagogiques ou évaluatives autorisant l’utilisation d’une IA générative, les règles de citation sont précisées (déclaration d’utilisation simple, fourniture des prompts, etc.). Des règles spécifiques sont appliquées afin de faciliter la citation de l’utilisation d’’IA générative dans le cadre des cours et des évaluations.
En cas de non-respect des règles de citation ou d’utilisation indue d’outils IA génératives lors des évaluations, des sanctions peuvent être appliquées. Ces dernières sont communiquées à l’avance aux étudiant·es.
6. Éthique : Utilisation d’une charte éthique, notamment lors des évaluations
Les étudiant·es doivent être sensibilisé·es à l’éthique de l’IA. Une charte éthique dédiée à l’utilisation de l’IA générative est mise à disposition et signée par l’étudiant·e.
Cette charte met l’accent sur la prise de décisions éthiques, le respect des consignes, la transparence et la responsabilité dans l’utilisation de l’IA générative. Dans ce cadre, il est également important de rappeler l’impact écologique du numérique.
7. Pratiques professionnelles : Sensibilisation aux outils actuels dans les enseignements et les évaluations
Les programmes académiques peuvent intégrer des éléments qui préparent les étudiant·es aux outils d'IA pertinents dans leurs domaines professionnels.
Les évaluations peuvent inclure des composants qui évaluent la capacité des étudiant·es à utiliser ces outils de manière professionnelle.
Il reste néanmoins recommandé de réaliser des évaluations closed-bot, ne serait-ce que pour évaluer la maîtrise par les étudiant·es de compétences indépendantes de l’IA générative, dont celles qui leur permettront d’exercer leur expertise critique à l’égard de la production de contenus par l’IA générative.
Les démarches d’exploration d’outils IA génératives, notamment comme partenaire d’apprentissage sont encouragées. (OPEN AI, 2023)
8. Équité et Accessibilité dans l'Utilisation des Technologies d'IA génératives
Des mesures sont mises en place afin de réduire les barrières (telles que financières) liées à l'utilisation de technologies d'IA génératives.
La HES-SO met par exemple l'outil Microsoft Copilot à disposition de tout.es les étudiant.es et enseignant.es
Des alternatives pédagogiques sont développées pour les étudiant·es qui ne peuvent pas utiliser les outils d'IA génératives, garantissant ainsi une expérience éducative équivalente pour toutes et tous. (OPEN AI, 2023)
Une mise à jour régulière des ressources sera effectuée via ce canal dédié.
Dans cette partie vous trouverez des règles de citation de l’utilisation d’IA générative dans le cadre des cours, des évaluations et tous types de travaux écrits nécessitant de citer des sources (mémoires, rapports, articles…)