Cadre du curriculum éducatif

La technologie transforme rapidement notre quotidien. Il est essentiel, pour la réussite future des personnes apprenantes, de savoir naviguer, interagir et travailler dans l’environnement numérique. C’est pourquoi les systèmes éducatifs évoluent pour s’adapter à ces changements.

L’éducation numérique au Nouveau-Brunswick repose sur les principes suivants :

• La technologie doit soutenir et améliorer la pédagogie ainsi que les résultats des programmes scolaires.
• Les compétences technologiques s’inscrivent dans un continuum. Toutes les personnes apprenantes et le personnel éducatif sont capables d’améliorer leurs compétences technologiques.
• Les outils numériques et d’intelligence artificielle doivent enrichir, et non remplacer, la réflexion et la créativité humaines.
• Une participation éthique, sûre et responsable aux environnements numériques est essentielle.
• Les personnes apprenantes ont besoin d’occasions équilibrées d’utiliser, de comprendre, de créer et d’examiner de manière critique les technologies numériques et d’intelligence artificielle.
• Les compétences en matière de littératie numérique sont transférables et durables, même à mesure que les technologies spécifiques évoluent.

Pour le personnel éducatif :

Qu’est-ce que la littératie numérique?

La littératie numérique se définit comme l’ensemble harmonieux des compétences, des attitudes et des comportements numériques qui aident les personnes apprenantes à atteindre leurs objectifs et à devenir des membres de la société réfléchis et compétents, contribuant ainsi à l’amélioration de la société et au bien commun. Dans le système éducatif du Nouveau-Brunswick, la littératie numérique comprend six composantes :

• Citoyenneté numérique
• Santé et bien-être numériques
• Esprit critique et construction du sens
• Créativité, conception et résolution de problèmes
• Communication et collaboration
• Pensée computationnelle

Qu’est-ce que la littératie en IA?

La littératie en IA s’appuie sur la littératie numérique. Elle permet de développer les connaissances et l’esprit critique dont les personnes apprenantes ont besoin pour comprendre, utiliser, remettre en question et mettre en pratique l’intelligence artificielle. L’objectif est d’acquérir les bases nécessaires pour évaluer ce que les systèmes d’IA peuvent et ne peuvent pas faire, et pour reconnaître à la fois leurs limites et leur potentiel.

La littératie en IA implique de comprendre les répercussions sociales, culturelles, environnementales et économiques de l’IA. L’objectif est de préparer les personnes apprenantes, le personnel éducatif et les responsables éducatifs à prendre des décisions éclairées dans un monde où l’IA façonne de plus en plus l’information, les relations, les opportunités et les processus démocratiques. La littératie en IA aide les personnes apprenantes à comprendre que les systèmes d’IA sont des technologies conçues par des humains qui nécessitent un jugement et une responsabilité humains permanents.

(AI Literacy Framework for Elementary and Secondary Education in Canada, Digital Moment, 2026)

Quatre modes d’apprentissage avec l’IA

Un cadre pour la conception pédagogique de l’enseignement de la maternelle à la 12e année

L’intelligence artificielle fait partie intégrante de la culture numérique contemporaine ; elle aide toutes les personnes apprenantes à acquérir les connaissances, les compétences et le discernement nécessaires pour prospérer dans un monde riche en technologies.

Les personnes apprenantes tirent profit d’une approche variée et équilibrée de l’IA :

• un apprentissage avec l’IA comme support à la réflexion et à la création
• un apprentissage par le biais d’environnements basés sur l’IA, tels que des outils adaptatifs et des simulations
• un apprentissage sur l’IA à la fois en tant que technologie et en tant que sujet de réflexion critique, éthique et sociétale
• un apprentissage sans l’IA afin de renforcer le raisonnement autonome et le développement des compétences

Le Cadre de référence en matière de littératie numérique du Nouveau-Brunswick décrit comment s’effectue l’intégration efficace des technologies numériques et de l’intelligence artificielle dans les salles de classe de la maternelle à la 12e année au Nouveau-Brunswick. Il sert de référence commune à tous les titulaires de droits en matière d’éducation, alors que la province s’efforce de promouvoir une innovation numérique réfléchie, équitable et durable dans le domaine de l’éducation.

Application

Méprises courantes

Considérations éthiques

Technologie, équité et considérations éthiques dans l’apprentissage numérique

Toute technologie a ses limites. Cela dit, lorsqu’elle est intégrée de manière réfléchie, la technologie peut favoriser une plus grande équité en classe en supprimant les obstacles à l’accès, en offrant de multiples moyens de représentation et d’expression, et en proposant des parcours personnalisés aux personnes apprenantes ayant des besoins divers. Lorsqu’il recourt à l’apprentissage numérique, le personnel éducatif doit tenir compte à la fois des objectifs d’apprentissage et des compétences à développer, en veillant à ce que la technologie serve de support plutôt que d’obstacle. Le personnel éducatif est encouragé à aborder l’utilisation de la technologie sous l’angle de la conception universelle de l’apprentissage (UDL), qui privilégie dès le départ une conception flexible et inclusive.

Considérations éthiques relatives à l’IA générative

L’IA générative soulève d’importantes questions éthiques qui concernent les personnes apprenantes, le personnel éducatif, les institutions et les communautés. Favoriser une compréhension commune de ces enjeux est essentiel pour garantir une utilisation responsable. Ces questions ne sont pas hypothétiques ; elles reflètent des tensions réelles auxquelles le personnel éducatif, les décideurs politiques et les chercheurs sont actuellement confrontés. Ces questions comprennent, sans s’y limiter :

• Génération d’informations biaisées, discriminatoires envers les personnes handicapées, racistes, sexistes et/ou inexactes – Les systèmes d’IA générative sont entraînés à partir de vastes ensembles de données qui reflètent les préjugés sociétaux existants. Les résultats peuvent perpétuer des stéréotypes ou produire des contenus préjudiciables ou discriminatoires, même lorsque la consigne semble neutre.
• Hallucinations et inexactitudes factuelles – Les outils d’IA générative peuvent produire des réponses fluides et assurées dans le ton, mais factuellement incorrectes, inventées ou trompeuses. Ce phénomène est parfois appelé « hallucination ». Le personnel éducatif et les personnes apprenantes doivent développer des compétences de lecture critique pour vérifier les informations générées par l’IA par rapport à des sources faisant autorité, en particulier dans les contextes de recherche, d’évaluation et de prise de décision.
• Impact sur l’environnement – La demande en énergie et en eau des systèmes d’IA à grande échelle est considérable. La formation et l’exécution de modèles d’IA générative contribuent aux émissions de carbone et sollicitent fortement les ressources en eau pour le refroidissement des centres de données, ce qui soulève des préoccupations en matière de durabilité pertinentes pour l’éducation au climat.
• Développement non réglementé – Le rythme du développement de l’IA dépasse souvent les cadres réglementaires. Les personnes apprenantes et le personnel éducatif travaillant dans cet environnement peuvent être confrontés à des outils qui n’ont pas fait l’objet d’un examen rigoureux quant à leur sécurité, leur exactitude ou leur pertinence pour une utilisation avec des mineurs.
• Dépendance excessive pour la création et la prise de décision – La dépendance vis-à-vis des outils d’IA pour l’écriture, la résolution de problèmes et la prise de décision risque de nuire au développement de l’esprit critique, de la créativité et des compétences métacognitives. Le personnel éducatif doit déterminer de manière réfléchie quand l’utilisation de l’IA soutient l’apprentissage et quand elle risque de le supplanter.
• Impact économique – L’IA générative soulève des questions concernant l’accès équitable (coûts des appareils et des abonnements), les perturbations sur le marché du travail (création et perte d’emplois) et la concentration du pouvoir technologique entre les mains d’un petit nombre d’entités privées.
• Manque de transparence sur l’utilisation et la sécurité des données – De nombreux outils d’IA ne divulguent pas clairement comment les données des utilisateurs sont collectées, stockées ou utilisées pour entraîner de futurs modèles. Cela constitue une préoccupation particulière dans le contexte de l’enseignement primaire et secondaire, où la protection de la vie privée des personnes apprenantes est primordiale.

Même s’il est difficile de résoudre pleinement ces problèmes, il est essentiel d’en prendre conscience pour atténuer les risques et prévenir tout préjudice involontaire. Le personnel enseignant est encouragé à engager avec les personnes apprenantes des discussions critiques sur ces aspects de l’IA dans le cadre d’un développement plus large de leurs compétences numériques et en matière d’IA.

(Adapté de Recommended-Approaches-to-Generative-AI.pdf, 2024)