Deux membres de Périscope gagnent au Coopérathon 2017 à Québec


Le 11 décembre 2017

 

Durant le mois d’octobre 2017, Michelle Deschênes et Séverine Parent ont participé au Coopérathon. Durant 25 jours, elles ont travaillé à développer une solution innovante à un enjeu concret de société : les enseignants ont besoin de données pour faire les meilleures interventions au meilleur moment auprès de leurs étudiants.

Depuis plusieurs années, les chercheuses avaient en tête un tableau de bord de la réussite qui serait utile aux étudiants, aux enseignants et aux autres intervenants pédagogiques. L’outil est en partie inspiré du doctorat de Séverine Parent qui a documenté dans sa thèse la variation de l’engagement des étudiants sur une base trimestrielle au collégial.

Avec une petite équipe, elles ont validé leurs hypothèses auprès d’enseignants et produit un outil qui vise à donner une voix aux étudiants. La formule a convaincu les gens présents lors des présentations puisque l’équipe a remporté le prix cœur de cœur du public !

L’outil, nommé FOVEA, permet aux étudiants de partager leur perception du cours :

  • l’enseignant s’inscrit, ajoute des groupes et leur assigne des questionnaires basés sur un thème pour lequel il souhaite en savoir davantage
  • l’étudiant reçoit des notifications à la fin d’un cours pour lui demander de répondre à une ou deux questions
  • l’enseignant consulte les résultats du groupe et de chacun des étudiants

Dans les prochains mois, l’équipe poursuivra le développement et mettra en place une équipe afin de documenter l’utilisation et le développement de l’outil.

Lancement sous peu de PÉRO, le robot conversationnel sur la PRS qui puise uniquement aux publications des chercheur·es du réseau PÉRISCOPE

Lancement sous peu de PÉRO. Ce robot conversationnel de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) a été conçu par le réseau PÉRISCOPE pour soutenir les processus de recherche, de formation et de coélaboration des connaissances. Grâce à son architecture hybride, il combine la puissance générative des modèles de langage avec la précision du repérage d’informations dans la base de données constituée notamment des publications des chercheur·es du réseau ou de son corpus scientifique interne. Il est ainsi capable de formuler des réponses contextualisées, fondées sur des sources fiables. Il facilite l’accès aux savoirs sur la PRS, répond aux interrogations de praticien·nes, soutient la formulation de problématiques, la veille stratégique et l’écriture scientifique. C'est dire qu'il a été entraîné sur des contenus propres aux chercheur·es du réseau, ce qui lui confère sa pertinence, notamment en contexte québécois. 


L'enseignement explicite en débat : regards croisés de chercheurs

À la suite de la publication récente de deux articles sur l'enseignement explicite dans les Cahiers pédagogiques, le réseau PÉRISCOPE a partagé ces contributions sur ses réseaux sociaux - d'abord l'article de Stéphane Allaire, puis celui de Philippe Meirieu. En réponse à l'intérêt suscité par ces publications, nous avons préparé une analyse qui croise les perspectives de ces deux chercheurs. Notre article examine comment, malgré leurs contextes différents, leurs analyses convergent sur plusieurs points fondamentaux concernant l'enseignement explicite et ses applications. Suivre ce lien.


Balado sur le livre blanc Rapports aux savoirs et système éducatif québécois : des tensions surmontables ?

 

 
 
Balado réalisé à partir d'une IA de type RAG ("Retrieval-Augmented Generation") qui offre un aperçu du contenu du livre blanc. Un RAG fonctionne à partir de contenus choisis et, dans ce cas-ci, le livre blanc et un document complémentaire original produit par le comité éditeur. Suivre ce lien.


Rapports aux savoirs et système éducatif québécois : des tensions surmontables ?

 

Dans la foulée du colloque du réseau PÉRISCOPE lors du congrès de l'ACFAS 2024, ce livre blanc examine les tensions actuelles dans les rapports aux savoirs des agent·es du système éducatif québécois. Suivre ce lien


NotebookLM : une plateforme d’IA générative pour l’enseignement et la recherche

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NotebookLM est une plateforme d’IA générative pour les enseignant·es, chercheur·es et étudiant·es qui veulent explorer, analyser ou synthétiser rapidement des documents qu'ils et elles soumettent sur cette plateforme. En combinant intelligence artificielle et interaction humaine, cette plateforme peut s'avérer fort utile. Suivre ce lien pour accéder au guide préparé par Clarence Pomerleau, étudiante au doctorat, suivre ce lien.