Apprendre à analyser de façon critique les images générées par l’intelligence artificielle Intelligence artificielle et éducation

Présentation du projet de recherche IACRIT (financement université Lyon 1 - Inspé)

Afin de dépasser les controverses médiatiques et pour mieux former les enseignants de demain, il apparaît essentiel de proposer aux étudiants des masters MEEF, dans le cadre de l’éducation aux médias et à l’information, des dispositifs d’enseignement leur permettant d’acquérir des compétences à la fois techniques (savoir-faire) et critiques (savoirs et savoir-être) vis à vis de ces nouveaux outils de création et de production.

Basée sur une pédagogie des savoirs à acquérir dite active, cette recherche se focalise sur les GenIA text to image. Elle vise à développer l’esprit critique des apprenants en leur faisant acquérir des compétences en engineering prompting.

Trois hypothèses sont émises :

1) Apprendre à concevoir des prompts peut permettre d’atteindre les trois niveaux d’apprentissage les plus élevés de la taxonomie de Bloom (révisée en 2001 par Anderson et Krathwohl,) soient l’analyse, l’évaluation et la création.

2) Apprendre à concevoir des prompts peut amener les étudiants à prendre en compte les subjectivités exogènes intrinsèques qui se manifestent dans les résultats obtenus.

3) Apprendre à concevoir des prompts peut aider les étudiants à mieux comprendre les caractéristiques des IA génératives et à mieux cerner les enjeux éthiques liés à leurs productions (désinformation, biais, hallucinations, violation du droit d’auteur, etc.).