Résumé
Cet atelier participe à l’objectif de favoriser et développer les travaux à l’intersection des communautés EIAH et didactiques.
Le domaine de recherche des EIAH est par essence interdisciplinaire. Pourtant, pour diverses raisons, un certain nombre de travaux autour des EIAH sont abordés au travers d’un prisme unique (ou fortement dominant). Par exemple, les spécificités et connaissances relatives aux savoirs travaillés sont peu ou pas prises en compte. De même, certains travaux menés en didactique mobilisent des EIAH sans pour autant qu’ils soient pris en compte en tant qu’objets de recherche. Le développement de davantage de travaux menés avec le double regard didactique et EIAH (i.e. des travaux avec une entrée EIAH qui intègrent la dimension didactique ou des travaux de didactique qui intègrent certaines dimensions non didactiques des EIAH produits, utilisés ou analysés) permettrait un enrichissement scientifique mutuel, que ce soit pour développer un EIAH, étudier des usages ou produire des modèles.
Au nombre des apports mutuels possibles, on peut notamment citer :
- L’intégration d’une expertise sur les savoirs objets d’apprentissage dans les EIAH, peut non seulement contribuer à l’élaboration de modèles, mais aussi limiter le risque que les effets observés, ou absents, lors de l’exploitation des EIAH ne soient pas directement imputables à l’EIAH mais à des visions trop naïves ou erronées de l’apprentissage des savoirs mobilisés
- La production de données d’un volume important avec articulation des méthodes et d’approches pour les analyser. Ceci permettant à la fois de questionner un certain nombre d’hypothèses didactiques, et aussi de fournir des clés d’analyse, de guidage et de compréhension des analyses produites par des modèles informatiques (learning analytics ou data science)
- Créer des conditions permettant des expérimentations à large échelle et / ou leur reproductibilité
- De nombreuses questions mobilisant des IA, génératives ou non, nécessitent une double expertise domaine du savoir / intelligence artificielle
Cet atelier débutera par la présentation et l’analyse de différents travaux pour illustrer les apports, mais aussi les difficultés, liés à une approche mêlant recherche en EIAH et recherche en didactique. La suite de l’atelier permettra d’identifier des moyens et étapes permettant ce renforcement des liens.
Si les témoignages et travaux présentés portent essentiellement sur des contenus mathématiques, les didactiques des autres disciplines et des projets en EIAH mobilisant d’autres savoirs que mathématiques, sont évidemment invités à participer et à enrichir les échanges lors de l’atelier.
L’atelier, qui se veut une première étape vers un renforcement des intersections entre deux communautés, a pour objectifs d’identifier les apports mutuels, les conditions pour favoriser des collaborations et de préparer des prochaines étapes de travaux communs.
Programme prévisionnel des interventions :
Quatre présentations “longues”
- Iza Marfisi, professeure des Universités en Informatique au LIUM
La présentation portera, dans un premier temps, sur le projet SMART-Fractions, dans lequel nous avons conçu un jeu en Réalité Mixte pour l'apprentissage des Fractions avec une équipe d'informaticiens, de didacticiens des Mathématiques et d’enseignants. J’aborderai ensuite les atouts et les défis de ce type de collaboration entre informaticiens et didacticiens de façon large, en me basant sur mon expérience d’autres projets pluridisciplinaires.
Références :
Sofiane Touel, Iza Marfisi-Schottman, Sébastien George, Lucas Hattab, Nicolas Pelay. Le Chaudron Magique : un jeu en Réalité Mixte pour l'apprentissage des fractions en autonomie. Environnement Informatique pour l'Apprentissage Humain (EIAH), Jun 2023, Brest, France. pp.121-132. ⟨hal-04133364⟩
Iza Marfisi-Schottman. Designing Serious Games, Mobile Learning and Extended Reality Applications for and with teachers. HDR, Informatique. Le Mans Université, 2023. (juste l’Introduction) ⟨tel-04302536v2⟩
- Cécile Ouvrier-Buffet, professeure des universités en didactique des mathématiques, Université Paris-Est Créteil (UPEC) - Laboratoire de Didactique André Revuz (LDAR)
En appui sur le recul pris sur les EIAH, les recherches internationales sur les technologies dans les apprentissages en mathématiques en appellent à une structuration pluridisciplinaire des travaux pour analyser les usages et apports des assistants de preuve (notés AP) dans l’apprentissage de la preuve. Les AP, utilisés par les mathématiciens, sont des logiciels libres open-source vérifiant une démonstration : il en existe plusieurs, en mode textuel ou point-and-click notamment. Leur adaptation pour l'enseignement et leurs usages dans les apprentissages posent de nombreuses questions pour la recherche en éducation, aussi bien au niveau informatique, qu'aux niveaux mathématique, ergonomique, et didactique. Des exemples et questionnements seront proposés pour engager la discussion à la rencontre EIAH - didactique(s). De premiers résultats du projet APPAM pourront être également présentés.
Références :
Hanna, G., Reid, D.A., & De Villiers, M. (2019). Proof technology in mathematics research and teaching. Springer.
Ouvrier-Buffet, C. (2024). Teaching and learning proof in mathematics at university: new perspectives in education with proof assistants? Preprint https://hal.science/hal-04838823
et le projet APPAM : "Les assistants de preuve pour les apprentissages mathématiques - Diagnostiquer, Analyser, Concevoir, Expérimenter, Evaluer” (https://appam.icube.unistra.fr/)
- Fabien Emprin, professeur des universités en didactique des mathématiques, URCA, INSPé, CEREP
Le travail présenté concerne l’utilisation d’un RAG (génération augmentée de récupération) basé sur un corpus didactique (RDM, grand N, Copirelem) comme outil de formation des étudiants Professeurs des Écoles. Il s’agit d’une IA générative qui utilise un LLM (Large Language Model) mais basé sur une source de donnée fiabilisée. Ce travail part du constat que les enseignants et futurs enseignants utilisent les IA génératives dans leur travail de préparation de classe ou pour obtenir des réponses concernant les pratiques de classe. Le RAG est installé sur un ordinateur personnel en local, avec ou sans connexion avec Internet grâce à un logiciel gratuit (MSTy, GPT4ALL, Ollama,...), ainsi la démarche peut être utilisé par les étudiants ou enseignants chez eux, sur des corpus qu’ils construisent eux même. Nous sommes actuellement en phase de test avant de l’expérimenter en formation. Dans cette phase de test nous utilisons deux démarches, le RAG vs l’analyse du corpus par une analyse lexicométrique avec la méthode Reinert. En formation les scénarios expérimentés porteront sur la conception de séances avec les étudiants avec comparaison des réponses entre chatgpt, perplexity, Copilot et le RAG. Les premiers résultats seront mis en regard des résultats du GTNum #IA2GE sur les usages des IA génératives.
Références :
Emprin, F., & Richard, P. R. (2023). Intelligence artificielle et didactique des mathématiques : état des lieux et questionnements. Annales de Didactique et de Sciences Cognitives. Revue internationale de didactique des mathématiques, (28), 131-181
Reinert, M. (2008). Mondes lexicaux stabilisés et analyse statistique de discours. Actes de la JADT 2008, 981-993.
DNE-TN2 (14 février 2024). IA génératives et établissements scolaires du Grand-Est : présentation du GTnum #IA2GE. Éducation, numérique et recherche. Consulté le 17 avril 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/vu1d
- Amel Yessad, maîtresse de conférences en informatique, LIP6, Sorbonne Université
L’apprentissage automatique de politiques de décision des feedbacks épistémiques relève plusieurs défis (démarrage à froid des modèles, finalités de la décision, explicabilité de la décision, modélisation de l’apprenant) que nous tentons de relever en travaillant étroitement avec des collègues en didactique.
À travers deux projets différents, l’un en apprentissage des mathématiques (projet MindMath) et l’autre en apprentissage de la programmation (projet AlgoPython), je présenterai mon regard de chercheure en informatique sur les enjeux, les opportunités et les difficultés d’une recherche pluridisciplinaire issue de la collaboration entre informaticiens et didacticiens.
Référence :
S. Jolivet, A. Yessad, M. Muratet, E. Lesnes‑Cuisiniez, B. Grugeon‑Allys, V. Luengo : “Rétroactions dans un environnement numérique d’apprentissage : Modèle de description et décision”, STICEF (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation), vol. 29 (2), (ATIEF) (2022)
Trois présentations plus courtes
- Pierre Laforcade, maître de conférences en informatique au LIUM, autour du projet AdapTABLES, dédié à la conception et au développement d’un jeu d'entraînements individualisés aux tables de multiplication. La présentation mettra en avant le travail relatif à la didactique des mathématiques, les différents rôles impliqués dans le projet et présentera des perspectives orientées didactique.
- Thierry Geoffre, professeur à l’Université du Luxembourg, autour du projet CompréhenMaths de conception d’un EIAH à la croisée de la didactique du français, de la didactique des mathématiques et de l’informatique.
- Fabien Emprin autour de la conception et de l’utilisation de simulateurs ainsi que de leur intégration dans des ingénieries didactiques.
