Ne nous voilons pas la face : nos élèves utilisent l'IA. Pour rédiger une introduction, résumer un texte ou structurer un plan, ChatGPT est devenu leur premier réflexe.
Aujourd'hui, l'urgence n'est plus d'empêcher l'usage de l'IA, mais de redonner du sens à nos évaluations. Comment vérifier que l'étudiant apprend réellement quand la machine peut "faire" à sa place ? La réponse se trouve peut-être dans un grand classique de la pédagogie, revisité.
Depuis les années 50, la pyramide de Bloom guide les enseignants pour classifier les objectifs d'apprentissage, du plus simple au plus complexe. Pour rappel, elle se compose de 6 niveaux cognitifs :
Connaissance : Mémoriser et restituer des informations.
Compréhension : Interpréter et expliquer ces informations.
Application : Utiliser les connaissances dans un cas concret.
Analyse : Décomposer un tout pour en comprendre les liens.
Synthèse / Création : Produire quelque chose de nouveau.
Évaluation : Porter un jugement critique.
Traditionnellement, l'école passait beaucoup de temps sur la base de la pyramide (les savoirs) avant de monter vers le sommet.
L'arrivée de l'IA générative a créé un séisme dans cette hiérarchie. Pourquoi ? Parce que les Intelligences Artificielles excellent littéralement sur les premiers niveaux de Bloom.
Niveaux 1 et 2 (Mémoriser/Comprendre) : L'IA est une encyclopédie infinie. Lui demander de "définir", "citer" ou "résumer" est un jeu d'enfant pour elle. Évaluer un élève uniquement là-dessus aujourd'hui, c'est prendre le risque d'évaluer sa capacité à prompter plutôt que ses connaissances.
Niveaux intermédiaires (Appliquer/Analyser) : Même ici, l'IA devient redoutable. Elle peut résoudre des équations, traduire des textes ou analyser la structure d'un poème en quelques secondes.
Si nos évaluations restent ancrées sur la restitution de savoirs bruts, elles deviennent obsolètes. Nous devons déplacer le curseur.
Alors, faut-il jeter Bloom à la poubelle ? Au contraire. Il faut l'adapter.
L'Université du Québec à Montréal (UQAM) a produit une ressource visuelle brillante qui permet de repenser chaque étage de la pyramide en intégrant l'IA. Cette infographie agit comme une véritable boussole pour l'enseignant.
Elle propose une lecture en deux colonnes pour chaque niveau cognitif :
Ce que l'IA peut faire : par ex: générer des idées, corriger la syntaxe, résumer des données.
Les capacités humaines spécifiques : c'est là que se joue notre valeur ajoutée.
L'infographie met en lumière que plus on monte dans la complexité, plus l'humain redevient indispensable pour :
Contextualiser l'information (sensibilité culturelle, éthique).
Vérifier la véracité des faits (esprit critique).
Apporter une touche émotionnelle et personnelle.
Utiliser cette infographie permet de concevoir des évaluations "IA-Proof" (résistantes à l'IA) ou "IA-Included" (intégrant l'IA). L'objectif n'est plus de demander à l'élève de faire ce que la machine fait mieux que lui, mais de l'entraîner à superviser, critiquer et dépasser la machine.
https://collimateur.uqam.ca/a-la-une/la-taxonomie-de-bloom-revisitee-a-lere-de-lia/
Munn, Y. (2023). La taxonomie de Bloom revisitée pour un apprentissage significatif à l’ère de l’IA, Le Carrefour UQAM (enseigner.uqam.ca), adaptée de Bloom’s Taxonomy Revisited par Oregon State University, CC BY 4.0