Évaluer les apprentissages avec le numérique tout en favorisant l'équité
Le projet ÉCRAN (Évaluation collaborative réussie des apprentissages par le numérique), auquel collaborent neuf chercheur·e·s du PÉRISCOPE et plusieurs partenaires, est démarré. Le Conseil supérieur de l'éducation s'y est déjà intéressé de même que l'École Branchée et différents regroupements d'enseignant·e·s.
Le projet ÉCRAN se réalise en codesign avec des sites-partenaires. Travailler en codesign repose sur l'énonciation des objectifs réels des partenaires puisqu'il s'agit d'en arriver à penser et à faire ensemble. Deux modes de traitement des connaissances s'appliquent (Bereiter & Scardamalia, 2003):
-
Mode “croyance” (adhésion): réfère aux façons dont on arrive à décider de ce qu'il faut croire (pensée critique)
- Mode conception ("design"): réfère à l'amélioration continue d'une idée (pensée créative).
Alterner d'un mode à l'autre est essentiel et les partenaires de cette recherche-action s'y appliquent. Qui plus est, le mode de pensée "design" est à la base du travail de collaboration entre les élèves qui se voient encouragés à améliorer leurs idées par rapport à la compréhension d'un problème, voire sa résolution. Cette infographie détaille ces deux modes.
Références:
Bereiter, C. & Scardamalia, M. (2003). Learning to work creatively with knowledge. Dans E. De Corte, L. Verschaffel, N. Entwistle, & J. van Merriënboer (dir.), Unravelling basic components and dimensions of powerful learning environments. EARLI Advances in Learning and Instruction Series (p. 55-68). (Advances in Learning and Instruction Series). Elsevier Science.
Scardamalia, M. et Bereiter, C. (2017). Two modes of thinking in knowledge building. Revista Catalana de Pedagogia, 11, 61-83. https://doi.org/10.2436/20.3007.01.95
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 ?
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
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.