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Ruses, Mensonges et masques - Anthologie

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Le Loup dans les fables - Jean de La Fontaine

Téléchargez  gratuitement le livret pédagogique de l'anthologie Le Loup dans les Fables de La Fontaine pour accompagner vos élèves dans l’étude de ces textes intemporels.

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Quatre fabliaux du Moyen-Age

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Demandez le programme 2024-2025 !
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Demandez le programme 2024-2025 !

N° 108 – Septembre 2024 Visages du romantisme La pièce de Musset, On ne badine pas avec l’amour , désormais au programme en 1 re , engage à travailler sur le romantisme. La séquence de 2 de sera consacrée au personnage noir dans les œuvres romantiques. En miroir de cette œuvre, il sera aussi question d’une nouvelle édition scolaire de Récitatif , un récit passionnant et accessible de Toni Morrison. N° 109 – Décembre 2024 Formes courtes du théâtre contemporain Sketches, pièces radiophoniques, formats brefs : dans ce numéro, on s’écartera des formes classiques du texte théâtral pour s’intéresser à la manière d’occuper la scène aujourd’hui. C’est dans ce contexte que s’inscrira l’étude de Pour un oui ou pour un non , une pièce que Nathalie Sarraute a d’abord écrite pour la radio. N° 110 – Mars 2025 Mensonge et comédie, mensonge romanesque Le thème du mensonge sera décliné dans deux genres. Révélateur d’une face sombre de l’homme dans un roman contemporain, le mensonge est au théâtre un moteur de la comédie. C’est le cas dans Le Menteur de Corneille, au programme cette année. N° 111 - Mai 2025 Ce que la littérature dit de l'intolérance religieuse Centré sur la classe de 2 de , ce numéro cherchera à montrer comment la littérature est peut-être le meilleur moyen de traiter la question de l’intolérance religieuse : en écoutant des poètes relater les conflits religieux au XVI e siècle, en littérature d’idée bien sûr, mais en choisissant également un détour par la fiction. Pour vous abonner, rendez-vous sur le site rubrique  Abonnement .

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La Farce du cuvier

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Les Fourberies de Scapin, un valet maître du jeu

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Fiche élève

Les Fourberies de Scapin, un valet maître du jeu

Personnage de farce irrésistible, le valet des Fourberies de Scapin est un maître de la tromperie et de la ruse. La séquence est focalisée sur ce personnage dont elle tente de dégager les subtilités.

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Traduire l'« humanité ordinaire » de George Orwell - Entretien avec Stéphane Labbe, traducteur
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Traduire l'« humanité ordinaire » de George Orwell - Entretien avec Stéphane Labbe, traducteur

Propos recueillis par Claire Beilin-Bourgeois Soixante-dix ans après sa mort le 21 janvier 1950, George Orwell fait une entrée tonitruante dans le domaine public. Sa lucidité, ses projections troublantes, son talent formidable de conteur justifient les rééditions de ses œuvres. Stéphane Labbe, qui a traduit Peter Pan de James Barrie, propose aux éditions Le Livre de poche jeunesse une nouvelle version de La Ferme des animaux . Traducteur, est-ce un métier, est-ce votre métier ? Traducteur, c’est évidemment un métier, mais ce n’est pas le mien… Je suis avant tout professeur de français en collège et lycée. Mais particulièrement intéressé par la littérature de langue anglaise. J’ai déjà traduit le Peter Pan de James Barrie, écrit un livre et une foule d’articles sur les sœurs Brontë… Dans quelles circonstances avez-vous entrepris la traduction de La Ferme des animaux ? C’est un essai de Jean-Pierre Martin ( L’Autre Vie d’Orwell ) dont j’ai fait la critique pour une revue qui m’a fait sentir l’humanité d’Orwell. Mes lectures de lycée m’avaient laissé l’image d’un écrivain un peu sec, et j’ai voulu le relire. J’ai eu l’impression, le relisant, de le découvrir. Bien sûr, il y a du pamphlet, de la politique dans les récits d’Orwell mais il y a aussi, avant tout, une véritable célébration de l’humanité ordinaire. Avez-vous besoin d’aimer un texte pour le traduire ? Bien sûr. J’étais un inconditionnel de James Barrie dont on méconnait la modernité et je suis devenu un inconditionnel d’Orwell dans lequel on voit aujourd’hui, et à juste titre, une figure de prophète. Je crois en outre qu’ Animal Farm est son meilleur livre. Il illustre déjà tous les mécanismes que met en place une dictature pour asseoir son autorité : réécriture de l’histoire, double pensée. Tout ce qu’il va développer et théoriser quelques années plus tard dans 1984 . Pour La Ferme des animaux , le fait qu’il s’agisse d’une édition pour la jeunesse vous a-t-il influencé ? Absolument pas. Je suis professeur de français et j’estime que la littérature doit se lire à tout âge. Shakespeare peut fonctionner en Quatrième et en Terminale. C’est au professeur d’exercer son savoir-faire et de montrer la valeur de telles œuvres. La Ferme des animaux est un texte subtil, j’espère lui avoir rendu hommage mais je n’aurais pas voulu l’affaiblir en appauvrissant le lexique par exemple. Avez-vous travaillé à partir d’autres traductions ? La traduction de Jean Quéval est la troisième, il y a d’abord eu celle de Sophie Dévil, puis une traduction anonyme de chez Gallimard et enfin celle de Jean Quéval. J’ai traduit le texte chapitre par chapitre sans m’y référer. Mais à la fin de chaque chapitre j’allais voir ce qu’avaient fait mes prédécesseurs. Sophie Dévil est souvent très littérale, alors que Jean Quéval s’éloigne beaucoup du texte pour parvenir à une langue très littéraire. Disons que je me tiens entre les deux. Qu’avez-vous fait des noms des personnages ? Chez Sophie Dévil et son successeur, Napoléon devenait… César ! Sans doute s’agissait-il de ne pas heurter l’admiration des Français pour leur figure légendaire. J’ai longtemps hésité : maintenir les noms anglais ou les traduire ? C’est la seule concession que j’ai faite à un public jeune. J’ai opté pour une traduction quasi littérale des noms. Squealer, le porte-parole des cochons (Brille-Babil dans la traduction de Quéval) est devenu Cafteur. Clover (Douce chez Quéval) est devenu  Anthyllis, un synonyme de « trèfle ». Napoléon et Boule de Neige ont gardé leur nom mais Boxer (Malabar chez Quéval), qui se rattache très fortement à la mythologie du boxeur dans les années quarante, est devenu Boxeur. À votre avis, qu’est-ce qu’il ne faut surtout pas rater dans le récit d’Orwell ? Dans La Ferme des animaux , Orwell joue énormément avec l’ironie dramatique. Il oppose la candeur des animaux à la perversité des cochons. Je crois donc qu’il faut rendre sensible cette dimension. Que le lecteur comprenne très vite le parti-pris et s’indigne du comportement des cochons. Orwell disait que la confiscation du lait par les cochons était le premier acte de la marche forcée qui conduit à la dictature ; il avait évidemment raison. Plus on avance dans le récit, plus les mensonges des cochons sont gros. Le lecteur le comprend, pas les animaux, qui représentent la « décence ordinaire », cette vertu du peuple qu’aimait Orwell. C’est ce mécanisme qu’il faut rendre sensible. NRP - Janvier 2021

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Le Roman de Renart

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Héros, d'Homère à Hugo - Anthologie

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L’IA générative : une révolution technologique qui devient pédagogique ?
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L’IA générative : une révolution technologique qui devient pédagogique ?

Par Emmanuel Pasquier, Directeur du développement institutionnel et des partenariats stratégiques On parle beaucoup d’IA générative, de son utilisation par les enseignants, et de la façon dont les élèves peuvent l’utiliser. De nombreuses craintes accompagnent cette évolution, qui ressemble davantage à une révolution. On s’inquiète : quel sera le travail de l’enseignant si l’IA sait générer des leçons, corriger des copies, suivre individuellement chaque élève ? Les étudiants deviendront-ils passifs, perdront-ils la curiosité d’apprendre laissant ChatGPT chercher les informations et écrire à leur place ? Sans nier le bouleversement que suppose l’accès à des IA de plus en plus puissantes, ni le vertige qu’une IA omnisciente peut entraîner, on peut aussi envisager ces outils avec lucidité, sans passion. Un outil pour tous, et pour les enseignants Sachant qu’on peut leur demander d’inventer une chanson dans le style de Claude François aussi bien que d’analyser et d’interpréter des images médicales, on ne peut douter de l’aide que les IA peuvent apporter aux enseignants dans leur travail préparatoire. Qui voudrait faire progresser ses élèves en orthographe en leur proposant un petit rituel de dictée peut demander à l’IA de générer des textes de plus en plus longs, de plus en plus en plus complexes, voire d’échanger avec des agents conversationnels. Ces IA contiennent aussi très clairement un volet de facilitation des tâches préparatoires, qu’elles soient administratives ou pédagogiques. Une IA peut par exemple envoyer des alertes automatiques selon des paramètres définis par le professeur principal (absence, note, comportement), fluidifier la communication avec les parents, faciliter le remplissage du cahier de textes en faisant une synthèse de documents ou encore planifier et faciliter les périodes où l’activité administrative se densifie, comme celle des conseils de classes. Les enseignants et les autres membres du personnel éducatif ne sont pas toujours conscients que, comme dans d’autres professions, l’adoption des approches proposées par l’intelligence artificielle deviendra inévitable, et les résistances céderont, comme en d’autres temps elles ont cédé face à l’usage des outils informatiques. L’École ne pourra pas rester hermétique à ce bouleversement. Ces évolutions présentent des enjeux significatifs en matière de formation et d’acculturation, et il y aura là forcément quelque chose d’un peu coercitif. Cependant, il ne faut pas perdre de vue que l’IA peut représenter un gain considérable de temps et d’énergie, permettant ainsi de se recentrer sur le coeur de la mission éducative. En ce sens, l’IA constitue une réelle opportunité. La qualité d’une IA repose sur deux choses. La puissance et l’intelligence de la machine d’une part, et la quantité et la qualité de données auxquelles elle a accès de l’autre. Cet avantage peut s’avérer un frein dans le domaine de l’éducation, quand le plus important demeure la transmission de savoirs fiables et vérifiés. ChatGPT répond à une question, souvent sans modalisation, et peut donner pour vraie une réponse absolument fausse. Si on le lui fait remarquer, l’IA présente de plates excuses et tente de se corriger. C’est d’ailleurs d’abord comme ça que les IA ChatGPT et Bard se sont fait connaître : de manière un peu scandaleuse, parce qu’elles véhiculaient sous la forme d’informations des erreurs, des fautes ou des mensonges, comme le Pape et sa doudoune blanche, ou des biographies d’hommes et de femmes publics truffées d’inexactitudes. La palme va d’ailleurs à ChatGPT, grand baratineur, qui se montre toujours très persuasif, quelles que soient les âneries qu’il profère. Cette méfiance bien légitime à l’égard des contenus générés via une IA ne doit pas nous priver d’une technologie qui permet d’ouvrir de nouvelles possibilités éditoriales, créatives et pédagogiques. Encore faut-il, pour en faire bon usage, en maîtriser les grands principes, et les contenus sources sur laquelle elle s’appuie. La grande question inhérente à celle de l’IA est relative aux contenus sources. Si les IA produisent des fake news, si des erreurs se glissent dans leurs réponses, c’est que les contenus dans lesquels elles vont moissonner les ont nourries de ces erreurs. Un usage éducatif d’intelligences artificielles requiert des garanties, une transparence sur les fonds documentaires dans lesquels vont puiser ces IA, contrairement à ce que font Bard ou ChatGPT par exemple. Si l’on circonscrit les ressources à partir desquelles l’IA est invitée à générer du contenu, leur utilisation devient extrêmement intéressante et précise. Dans la tech, de nombreuses entreprises françaises s’y intéressent, avec une IA capable de puiser dans les contenus d’un manuel par exemple pour produire de nouveaux cours, des quiz, des exercices, des réponses à des questions, des diaporamas… ou bien associer des thèmes, des concepts liés à la requête de l’utilisateur pour favoriser la découvrabilité* des contenus. L’enseignant, qui serait alors aux commandes, pourrait, en fonction de ses besoins, personnaliser son manuel de manière extrêmement fine. Il peut non seulement réorganiser les ressources comme c’est déjà le cas avec les outils de granularisation*, mais encore demander à l’IA de s’adapter à sa situation d’enseignement. Il peut lui demander de simplifier si sa classe rencontre des difficultés ou d’approfondir si, au contraire, les élèves sont à l’aise avec une notion. L’IA peut en quelques secondes produire un parcours d’apprentissage adapté aux contraintes, aux besoins d’un élève ou en créer deux ou trois qui traitent du même sujet à des rythmes différents, pour la différenciation. Plateformes « classiques » vs IA générative Ce que fait l’IA, d’une certaine manière, le numérique « classique » le faisait déjà, à partir de graphes, d’inférences, d’algorithmes* de web sémantique* (on parle d’IA symbolique*). L’IA est guidée, orientée avec des limitations plus fortes certes, mais souvent « à la main » de l’enseignant qui pilote, déclenche ou stoppe le support de l’IA. Ces plateformes imposent des réflexions qualitatives beaucoup plus profondes sur la didactique, sur l’usage qui en sera fait et par qui, en relation avec l’acquisition des notions (connaissances et compétences). Elles répondent donc fortement à des critères éthiques (by design*), de transparence, de confidentialité et de sécurité. Elles imposent en revanche des temps de développement et des moyens plus conséquents pour aboutir à de véritables bénéfices pédagogiques. D’un autre côté, le machine learning – et l’IA générative est une de ses branches – vient bouleverser cette approche en offrant des capacités de traitement gigantesque, d’amélioration en continu des modèles, de précision des résultats voire de prédiction. L’addition des 2 voies de l’IA (IA symbolique d’un côté et machine learning de l’autre) permet d’entrevoir des bénéfices très intéressants pour l’utilisateur. À la fois une « usine à production » basée sur l’IA générative qui vient compléter, enrichir, ouvrir de nouveaux territoires de création en puisant dans des corpus de données fiables et reconnus, et de l’autre l’IA symbolique, « un GPS » qui vient créer le parcours le plus adapté et direct vers la réussite. Sous la supervision de l’enseignant. Reste un impératif et un défi : l’IA explicable. Assurer la confiance dans ces nouveaux outils, a fortiori dans l’Éducation, passe par une IA compréhensible dont les choix sont transparents. La vérification de la provenance des données, l’analyse des données d’entrées et de sorties, et le caractère déterministe ou non de l’algorithme utilisé sont des leviers majeurs d’adoption. La collaboration ici entre les laboratoires, les développeurs, les entreprises et les utilisateurs est indispensable. Les enseignants ont un grand rôle à jouer pour bâtir ces outils qui pourront mieux les aider encore au quotidien. Quel que soit le chemin, le corps enseignant doit comprendre ces nouveaux enjeux car ils vont structurer à terme nos façons de produire, de communiquer, d’interagir, qu’on le veuille ou non. Ni technophile, ni technophobe : juste un principe de réalité qui peut, si nous le prenons à bras-le-corps, ouvrir de nouvelles voies (et vocations ?) pour la réussite de chaque élève. Lexique *Découvrabilité : capacité d’un contenu à être découvert sur Internet, au sein d’une base de données, d’un catalogue par exemple. *Granularisation : procédé visant à découper un contenu en plusieurs petits grains indépendants qui peuvent être ensuite réassemblés au sein d’un parcours pédagogique. *Algorithme : ensemble de règles, d’instructions informatiques permettant de systématiser une tâche et de résoudre un problème défini. *IA symbolique ou « rule based AI » : branche de l’intelligence artificielle basée sur des suites logiques de règles prédéfinies. *Web sémantique : communément appelé le Web 3.0, le web sémantique est un Internet où les informations ne sont pas seulement liées, mais où leur sens est aussi traité. *Ethic by design : fait d’intégrer, dès la conception d’un nouveau produit ou service, des valeurs et des principes déontologiques. *Prédiction : action de prévoir, annoncer par avance.

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L’IA générative : une révolution technologique qui devient pédagogique ?
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L’IA générative : une révolution technologique qui devient pédagogique ?

Par Emmanuel Pasquier, Directeur du développement institutionnel et des partenariats stratégiques On parle beaucoup d’IA générative, de son utilisation par les enseignants, et de la façon dont les élèves peuvent l’utiliser. De nombreuses craintes accompagnent cette évolution, qui ressemble davantage à une révolution. On s’inquiète : quel sera le travail de l’enseignant si l’IA sait générer des leçons, corriger des copies, suivre individuellement chaque élève ? Les étudiants deviendront-ils passifs, perdront-ils la curiosité d’apprendre laissant ChatGPT chercher les informations et écrire à leur place ? Sans nier le bouleversement que suppose l’accès à des IA de plus en plus puissantes, ni le vertige qu’une IA omnisciente peut entraîner, on peut aussi envisager ces outils avec lucidité, sans passion. Un outil pour tous, et pour les enseignants Sachant qu’on peut leur demander d’inventer une chanson dans le style de Claude François aussi bien que d’analyser et d’interpréter des images médicales, on ne peut douter de l’aide que les IA peuvent apporter aux enseignants dans leur travail préparatoire. Qui voudrait faire progresser ses élèves en orthographe en leur proposant un petit rituel de dictée peut demander à l’IA de générer des textes de plus en plus longs, de plus en plus en plus complexes, voire d’échanger avec des agents conversationnels. Ces IA contiennent aussi très clairement un volet de facilitation des tâches préparatoires, qu’elles soient administratives ou pédagogiques. Une IA peut par exemple envoyer des alertes automatiques selon des paramètres définis par le professeur principal (absence, note, comportement), fluidifier la communication avec les parents, faciliter le remplissage du cahier de textes en faisant une synthèse de documents ou encore planifier et faciliter les périodes où l’activité administrative se densifie, comme celle des conseils de classes. Les enseignants et les autres membres du personnel éducatif ne sont pas toujours conscients que, comme dans d’autres professions, l’adoption des approches proposées par l’intelligence artificielle deviendra inévitable, et les résistances céderont, comme en d’autres temps elles ont cédé face à l’usage des outils informatiques. L’École ne pourra pas rester hermétique à ce bouleversement. Ces évolutions présentent des enjeux significatifs en matière de formation et d’acculturation, et il y aura là forcément quelque chose d’un peu coercitif. Cependant, il ne faut pas perdre de vue que l’IA peut représenter un gain considérable de temps et d’énergie, permettant ainsi de se recentrer sur le coeur de la mission éducative. En ce sens, l’IA constitue une réelle opportunité. La qualité d’une IA repose sur deux choses. La puissance et l’intelligence de la machine d’une part, et la quantité et la qualité de données auxquelles elle a accès de l’autre. Cet avantage peut s’avérer un frein dans le domaine de l’éducation, quand le plus important demeure la transmission de savoirs fiables et vérifiés. ChatGPT répond à une question, souvent sans modalisation, et peut donner pour vraie une réponse absolument fausse. Si on le lui fait remarquer, l’IA présente de plates excuses et tente de se corriger. C’est d’ailleurs d’abord comme ça que les IA ChatGPT et Bard se sont fait connaître : de manière un peu scandaleuse, parce qu’elles véhiculaient sous la forme d’informations des erreurs, des fautes ou des mensonges, comme le Pape et sa doudoune blanche, ou des biographies d’hommes et de femmes publics truffées d’inexactitudes. La palme va d’ailleurs à ChatGPT, grand baratineur, qui se montre toujours très persuasif, quelles que soient les âneries qu’il profère. Cette méfiance bien légitime à l’égard des contenus générés via une IA ne doit pas nous priver d’une technologie qui permet d’ouvrir de nouvelles possibilités éditoriales, créatives et pédagogiques. Encore faut-il, pour en faire bon usage, en maîtriser les grands principes, et les contenus sources sur laquelle elle s’appuie. La grande question inhérente à celle de l’IA est relative aux contenus sources. Si les IA produisent des fake news, si des erreurs se glissent dans leurs réponses, c’est que les contenus dans lesquels elles vont moissonner les ont nourries de ces erreurs. Un usage éducatif d’intelligences artificielles requiert des garanties, une transparence sur les fonds documentaires dans lesquels vont puiser ces IA, contrairement à ce que font Bard ou ChatGPT par exemple. Si l’on circonscrit les ressources à partir desquelles l’IA est invitée à générer du contenu, leur utilisation devient extrêmement intéressante et précise. Dans la tech, de nombreuses entreprises françaises s’y intéressent, avec une IA capable de puiser dans les contenus d’un manuel par exemple pour produire de nouveaux cours, des quiz, des exercices, des réponses à des questions, des diaporamas… ou bien associer des thèmes, des concepts liés à la requête de l’utilisateur pour favoriser la découvrabilité* des contenus. L’enseignant, qui serait alors aux commandes, pourrait, en fonction de ses besoins, personnaliser son manuel de manière extrêmement fine. Il peut non seulement réorganiser les ressources comme c’est déjà le cas avec les outils de granularisation*, mais encore demander à l’IA de s’adapter à sa situation d’enseignement. Il peut lui demander de simplifier si sa classe rencontre des difficultés ou d’approfondir si, au contraire, les élèves sont à l’aise avec une notion. L’IA peut en quelques secondes produire un parcours d’apprentissage adapté aux contraintes, aux besoins d’un élève ou en créer deux ou trois qui traitent du même sujet à des rythmes différents, pour la différenciation. Plateformes « classiques » vs IA générative Ce que fait l’IA, d’une certaine manière, le numérique « classique » le faisait déjà, à partir de graphes, d’inférences, d’algorithmes* de web sémantique* (on parle d’IA symbolique*). L’IA est guidée, orientée avec des limitations plus fortes certes, mais souvent « à la main » de l’enseignant qui pilote, déclenche ou stoppe le support de l’IA. Ces plateformes imposent des réflexions qualitatives beaucoup plus profondes sur la didactique, sur l’usage qui en sera fait et par qui, en relation avec l’acquisition des notions (connaissances et compétences). Elles répondent donc fortement à des critères éthiques (by design*), de transparence, de confidentialité et de sécurité. Elles imposent en revanche des temps de développement et des moyens plus conséquents pour aboutir à de véritables bénéfices pédagogiques. D’un autre côté, le machine learning – et l’IA générative est une de ses branches – vient bouleverser cette approche en offrant des capacités de traitement gigantesque, d’amélioration en continu des modèles, de précision des résultats voire de prédiction. L’addition des 2 voies de l’IA (IA symbolique d’un côté et machine learning de l’autre) permet d’entrevoir des bénéfices très intéressants pour l’utilisateur. À la fois une « usine à production » basée sur l’IA générative qui vient compléter, enrichir, ouvrir de nouveaux territoires de création en puisant dans des corpus de données fiables et reconnus, et de l’autre l’IA symbolique, « un GPS » qui vient créer le parcours le plus adapté et direct vers la réussite. Sous la supervision de l’enseignant. Reste un impératif et un défi : l’IA explicable. Assurer la confiance dans ces nouveaux outils, a fortiori dans l’Éducation, passe par une IA compréhensible dont les choix sont transparents. La vérification de la provenance des données, l’analyse des données d’entrées et de sorties, et le caractère déterministe ou non de l’algorithme utilisé sont des leviers majeurs d’adoption. La collaboration ici entre les laboratoires, les développeurs, les entreprises et les utilisateurs est indispensable. Les enseignants ont un grand rôle à jouer pour bâtir ces outils qui pourront mieux les aider encore au quotidien. Quel que soit le chemin, le corps enseignant doit comprendre ces nouveaux enjeux car ils vont structurer à terme nos façons de produire, de communiquer, d’interagir, qu’on le veuille ou non. Ni technophile, ni technophobe : juste un principe de réalité qui peut, si nous le prenons à bras-le-corps, ouvrir de nouvelles voies (et vocations ?) pour la réussite de chaque élève. Lexique *Découvrabilité : capacité d’un contenu à être découvert sur Internet, au sein d’une base de données, d’un catalogue par exemple. *Granularisation : procédé visant à découper un contenu en plusieurs petits grains indépendants qui peuvent être ensuite réassemblés au sein d’un parcours pédagogique. *Algorithme : ensemble de règles, d’instructions informatiques permettant de systématiser une tâche et de résoudre un problème défini. *IA symbolique ou « rule based AI » : branche de l’intelligence artificielle basée sur des suites logiques de règles prédéfinies. *Web sémantique : communément appelé le Web 3.0, le web sémantique est un Internet où les informations ne sont pas seulement liées, mais où leur sens est aussi traité. *Ethic by design : fait d’intégrer, dès la conception d’un nouveau produit ou service, des valeurs et des principes déontologiques. *Prédiction : action de prévoir, annoncer par avance.

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Ali Baba et les quarante voleurs - Anonyme

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Ali Baba et les quarante voleurs - Anonyme

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