Canevas d'activité d'initiation à ChatGPT ou autres outils d'IAg
Notice bibliographique
Résumé
Ce document propose une activité d’initiation à ChatGPT, ou autres outils d’IAg, conçue pour les personnes étudiantes en enseignement supérieur. Le canevas comprend les intentions et les objectifs d’apprentissage visés, les prérequis, le déroulement de l’activité et les consignes. L’activité est adaptée aux différents contextes de formation : la formation en présence, en ligne et en comodalité. Une présentation PowerPoint est également disponible en complément, présentation qu’il est possible d’adapter au contexte de formation. Cette activité a principalement pour objectif de faire connaitre aux personnes étudiantes le potentiel des outils d’IAg conversationnels comme ChatGPT, de même que les enjeux soulevés par leurs utilisations dans les contextes académique et professionnel. Une attention particulière sera accordée aux limites de cet agent conversationnel, ainsi qu’aux biais qu’il peut véhiculer. Ainsi, au terme de cette activité, les personnes étudiantes seront en mesure de : communiquer efficacement avec les outils d’intelligence artificielle conversationnels; apprécier les opportunités qu’offrent ces outils; reconnaitre les principales limites de ces outils. Cette activité, dans sa globalité, se déroule sur une période de deux heures. Elle a toutefois été conçue de manière à pouvoir être adaptée à des durées plus courtes. Pour aller plus loin Télécharger le fichier de présentation du compte-rendu d’une expérience d’implantation dans un cours de droit de la famille Lire l'article Projet d'intégration de l'IAg dans un cours de droit
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».