Vers une littératie de l'IA : définition, cadres et implications en éducation
Notice bibliographique
Résumé
La littératie de l'intelligence artificielle (IA) est un concept crucial dans notre ère numérique, puisqu’elle permet de réfléchir aux savoirs, savoir-faire et savoir-être nécessaires pour comprendre l’IA. Cependant, il existe un grand nombre de cadres et référentiels qui rendent difficiles leurs applicabilités dans la pratique, surtout dans le secteur de l’éducation. Cette conférence vise à combler cette lacune en proposant une définition opérationnelle de la littératie de l'IA basée sur une recension systématique, tout en s’appuyant sur les concepts du Cadre de référence de la compétence numérique du Québec. Avec l'IA intégrée dans divers aspects de la vie quotidienne, il devient impératif de définir ce que signifie être "littéré" en IA, au-delà des compétences techniques, pour inclure la compréhension éthique, sociale et contextuelle, ce qui impactera l’agir enseignant dans les années à venir. La méthodologie de cette étude consiste en une recension systématique de plus de 80 écrits de la littérature, incluant une analyse des articles scientifiques, des rapports et des référentiels publiés entre 2010 et 2024. Les sources ont été sélectionnées selon des critères rigoureux, avec une orientation vers les ressources liées à l’éducation. Les résultats obtenus offriront une base solide pour une compréhension plus nuancée et intégrée de la littératie de l'IA.
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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».