
Apprendre à converser avec une IA en révisant la notion de modélisation en SVT
Les Travaux Académiques Mutualisés (TraAM) sont un dispositif visant à concevoir et à tester en classe des séquences pédagogiques sur des thèmes émergents du numérique éducatif.
Pour l’année scolaire 2024-2025, l’un des thèmes proposés était : « Éthique et formation à l’esprit critique dans l’utilisation des intelligences artificielles en Sciences de la Vie et de la Terre ».
L’accès à l’ensemble des TraAM SVT 2024-2025 est accessible ici.
Publié le 25/05/2025 | Modifié le 03/06/2025
Niveau : 1ere spécialité SVT
Compétences et/ou capacités travaillées :
- Utiliser des outils et mobiliser des méthodes pour apprendre.
- Comprendre, développer un esprit critique.
Compétences CRCN pour l’élève :
- Interagir.
- Traiter des données.
- S’insérer dans le monde numérique.
Compétences CRCN pour le professeur :
- Agir en faveur d’un numérique professionnel et responsable.
- Engager les apprenants.
- Développer les compétences numériques des apprenants.
Objectif notionnel
Remobiliser la notion de modélisation.
Intérêt/ plus-value de l’utilisation de l’IA
Développer l’esprit critique : mettre en place une réflexion sur une réponse générée par une IA. L’objectif est de travailler la façon d’interagir avec une IA conversationnelle afin d’en tirer le meilleur parti. Il s’agit également de comprendre qu’une IA conversationnelle peut être perfectible dans ses réponses, aussi la faire travailler sur un sujet déjà vu en classe permet non seulement de revoir des notions en SVT, mais également facilite le développement de l’esprit critique des élèves.
Le fait de converser avec une IA peut également développer la créativité dans le réalisation d’un modèle analogique, tout en se posant de réelles questions sur le fait que le choix de tel ou tel matériau est-il en accord avec la réalité ?
Description du scénario ou de l’activité :
Une classe de première en spécialité SVT.
Nous sommes à la fin de l’année scolaire et toutes les requêtes proposées à l’IA sont des sujets qui ont déjà été traités en classe.
Nécessite l’accès à une IA conversationnelle par binôme.
Retour réflexif sur le scénario ou l’activité après mise en œuvre avec les élèves :
L’IA générative propose des solutions aux problèmes posés mais qu’il faut la guider au cours d’une conversation :
- Pour certains élèves : découverte que l’IA est perfectible et qu’il faut donc déjà avoir une idée assez précise de ce que l’on veut pour utiliser efficacement une IA générative.
- Les questions posées à l’IA doivent être spécifiques si l’on veut obtenir des analogies pertinentes.
- Avec les IA conversationnelles, il y a nécessité de reprendre la question de départ afin de la préciser si l’on se rend compte que la réponse proposée n’est pas celle réellement attendue (c’est souvent le cas avec des modèles analogiques).
Exemple de réponse fournie par l’IA conversationnelle à un groupe d’élève et qui est peu clair notamment au niveau du schéma :
Il y une réelle plus-value à utiliser l’IA dans ce cadre car cela engendre une réflexion chez l’élève sur ce que génère l’IA, l’élève étant acteur de la construction du modèle. Cela doit bien évidemment être également le résultat d’une interaction avec l’enseignant et l’autre membre du binôme. On développe également l’esprit créatif de l’élève, la réflexion sur les matériaux utilisés pour le modèle étant nécessaire (en général on propose toujours des matériaux lors des TP, ici le choix est fait par les élèves).
Ressources :
Fiche TP élève :
Un exemple de production d’élève :
Expérimentation réalisée par Christophe LEJEUNE, Lycée François Villon, Beaugency (45)