Formation continue des directions d’établissement d’enseignement et intelligence artificielle : recension des écrits
Bibliographic record
Abstract
L’intelligence artificielle (IA) influence de plus en plus le secteur éducatif, offrant de nombreuses possibilités de transformation pédagogique et administrative. L’article étudie comment les activités de formation continue peuvent aider les directions d’établissement d’enseignement à développer les compétences nécessaires pour intégrer l’IA dans leurs écoles. La méthodologie adoptée comprend une recension systématique des écrits selon la méthode du EPPI-Centre (Evidence for Policy and Practice Information and Co-ordinating Centre) (EPPI-Centre, 2010), complétée par un chainage bibliographique. L’analyse thématique de contenu a été appliquée aux écrits retenus (n = 13). Les résultats révèlent que les directions d’établissement doivent développer trois types de compétences pour intégrer l’IA : des compétences dans les domaines technologiques et numériques, en leadeurship et gestion du changement, ainsi qu’en pédagogie et éthique. Le développement de ces compétences repose sur l’apprentissage indépendant, la participation à des réseaux professionnels et le mentorat, mais demeure freiné par une méconnaissance de l’IA, des limites d’infrastructures et des enjeux de protection des données.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".