Appel à participer à l’atelier
EIAH et didactique(s) : collaborations et apports mutuels ?
(ou : on ne peut pas être expert.e en tout mais on peut travailler avec des gens qui sont expert.es de ce qu’on ne maîtrise pas…)
Atelier organisé par Sébastien Jolivet (Université de Genève) et Nathalie Guin (Université Lyon 1) et soutenu par l’ARDM et l’ATIEF
Chères et chers collègues,
Le mardi 10 juin après-midi, à l’occasion de la journée d’ateliers organisée dans le cadre de la conférence EIAH 2025, nous vous proposons un après-midi d’échanges, de réflexions et de constructions autour des interactions et des apports mutuels entre les communautés EIAH et didactiques (des mathématiques en particulier dans cette édition, mais sans exclusive).
Cet atelier bénéficie du soutien conjoint de l’ARDM (www.ardm.eu) et de l’ATIEF (www.atief.fr).
Les enjeux et apports mutuels des collaborations entre EIAH et didactiques sont décrits sur la page de l’atelier : https://eiah2025.sciencesconf.org/resource/page/id/23
La séance sera organisée autour de trois temps :
- des interventions de quatre intervenant.es permettant, au-delà des spécificités des projets présentés, d’identifier des terrains, des thématiques, des apports et des difficultés lors de travaux portant sur des EIAH avec une prise en compte du didactique
- pour enrichir ces premières présentations, et élargir encore le panorama, quelques présentation brèves d’autres travaux
- un moment d’échanges et de construction pour identifier et construire les leviers permettant d’aller dans le sens d’un renforcement des liens entre communautés.
Les différentes présentations permettront d’illustrer une grande diversité des contextes et des potentialités :
- en termes de sujets et de niveaux scolaires (à l’école primaire : fractions, résolution de problèmes, tables de multiplication ; au collège : algèbre et géométrie ; au lycée et dans le supérieur : assistants de preuve ; en formation des enseignants : simulateurs) ;
- en termes d’enjeux liés aux EIAH : modélisation du savoir et/ou de l’apprenant ; adaptive learning ; rétroactions ; intégration d’intelligences artificielles ; etc.
- en termes de types d’EIAH considérés : exerciseurs, environnements en réalités mixtes, simulateurs, jeux sérieux ; avec ou sans IA ; etc.
L’objectif de cet atelier est d’être un premier pas (ou un pas supplémentaire après d’autres qui ont déjà eu lieu) pour le renforcement des interactions entre les communautés EIAH et didactiques. Si, dans cette édition, il est organisé autour des communautés EIAH et didactique des mathématiques, il est bien évidemment ouvert aux collègues de toutes les didactiques qui auraient un intérêt pour les EIAH, que ce soit pour leur conception ou leurs usages.
Les prochaines étapes (renforcement scientifique et structurel des liens entre communautés, projets communs, partage d’expertise, réponses à des AAP…) seront construites sur la base des besoins et envies identifiées lors de ces premiers échanges, alors n’hésitez pas à profiter de cette opportunité et venez participer !
Maintenant que vous êtes parvenu.es au bout de ce message, les deux prochaines étapes sont :
- Bloquer la date du 10 juin dans votre agenda (n’hésitez pas à consulter la page des ateliers sur le site pour en trouver un, non moins passionnant, le matin et n’hésitez pas à prolonger l’expérience en vous inscrivant à la conférence EIAH qui se déroule dans la continuité)
- Penser à vous inscrire, les inscriptions sont ouvertes, tarif early bird jusqu’au 9 mai !
Dans l’attente d’avoir le plaisir de vous rencontrer et d’échanger avec vous à Lille.
Bien cordialement,
Nathalie Guin et Sébastien Jolivet
Programme prévisionnel des interventions :
Quatre présentations “longues”
Iza Marfisi, professeure des Universités en Informatique au LIUM
La présentation portera, dans un premier temps, sur le projet SMART-Fractions, dans lequel nous avons conçu un jeu en Réalité Mixte pour l’apprentissage des Fractions avec une équipe d’informaticiens, de didacticiens des Mathématiques et d’enseignants. J’aborderai ensuite les atouts et les défis de ce type de collaboration entre informaticiens et didacticiens de façon large, en me basant sur mon expérience d’autres projets pluridisciplinaires.
Références :
Sofiane Touel, Iza Marfisi-Schottman, Sébastien George, Lucas Hattab, Nicolas Pelay. Le Chaudron Magique : un jeu en Réalité Mixte pour l’apprentissage des fractions en autonomie. Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain (EIAH), Jun 2023, Brest, France. pp.121-132. ⟨hal-04133364⟩
Iza Marfisi-Schottman. Designing Serious Games, Mobile Learning and Extended Reality Applications for and with teachers. HDR, Informatique. Le Mans Université, 2023. (juste l’Introduction) ⟨tel-04302536v2⟩
Cécile Ouvrier-Buffet, professeure des universités en didactique des mathématiques, Université Paris-Est Créteil (UPEC) – Laboratoire de Didactique André Revuz (LDAR)
En appui sur le recul pris sur les EIAH, les recherches internationales sur les technologies dans les apprentissages en mathématiques en appellent à une structuration pluridisciplinaire des travaux pour analyser les usages et apports des assistants de preuve (notés AP) dans l’apprentissage de la preuve. Les AP, utilisés par les mathématiciens, sont des logiciels libres open-source vérifiant une démonstration : il en existe plusieurs, en mode textuel ou point-and-click notamment. Leur adaptation pour l’enseignement et leurs usages dans les apprentissages posent de nombreuses questions pour la recherche en éducation, aussi bien au niveau informatique, qu’aux niveaux mathématique, ergonomique, et didactique. Des exemples et questionnements seront proposés pour engager la discussion à la rencontre EIAH – didactique(s). De premiers résultats du projet APPAM pourront être également présentés.
Références :
Hanna, G., Reid, D.A., & De Villiers, M. (2019). Proof technology in mathematics research and teaching. Springer.
Ouvrier-Buffet, C. (2024). Teaching and learning proof in mathematics at university: new perspectives in education with proof assistants? Preprint https://hal.science/hal-04838823
et le projet APPAM : « Les assistants de preuve pour les apprentissages mathématiques – Diagnostiquer, Analyser, Concevoir, Expérimenter, Evaluer” (https://appam.icube.unistra.fr/)
Fabien Emprin, professeur des universités en didactique des mathématiques, URCA, INSPé, CEREP
Le travail présenté concerne l’utilisation d’un RAG (génération augmentée de récupération) basé sur un corpus didactique (RDM, grand N, Copirelem) comme outil de formation des étudiants Professeurs des Écoles. Il s’agit d’une IA générative qui utilise un LLM (Large Language Model) mais basé sur une source de donnée fiabilisée. Ce travail part du constat que les enseignants et futurs enseignants utilisent les IA génératives dans leur travail de préparation de classe ou pour obtenir des réponses concernant les pratiques de classe. Le RAG est installé sur un ordinateur personnel en local, avec ou sans connexion avec Internet grâce à un logiciel gratuit (MSTy, GPT4ALL, Ollama,…), ainsi la démarche peut être utilisé par les étudiants ou enseignants chez eux, sur des corpus qu’ils construisent eux même. Nous sommes actuellement en phase de test avant de l’expérimenter en formation. Dans cette phase de test nous utilisons deux démarches, le RAG vs l’analyse du corpus par une analyse lexicométrique avec la méthode Reinert. En formation les scénarios expérimentés porteront sur la conception de séances avec les étudiants avec comparaison des réponses entre chatgpt, perplexity, Copilot et le RAG. Les premiers résultats seront mis en regard des résultats du GTNum #IA2GE sur les usages des IA génératives.
Références :
Emprin, F., & Richard, P. R. (2023). Intelligence artificielle et didactique des mathématiques : état des lieux et questionnements. Annales de Didactique et de Sciences Cognitives. Revue internationale de didactique des mathématiques, (28), 131-181
Reinert, M. (2008). Mondes lexicaux stabilisés et analyse statistique de discours. Actes de la JADT 2008, 981-993.
DNE-TN2 (14 février 2024). IA génératives et établissements scolaires du Grand-Est : présentation du GTnum #IA2GE. Éducation, numérique et recherche. Consulté le 17 avril 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/vu1d
Amel Yessad, maîtresse de conférences en informatique, LIP6, Sorbonne Université
L’apprentissage automatique de politiques de décision des feedbacks épistémiques relève plusieurs défis (démarrage à froid des modèles, finalités de la décision, explicabilité de la décision, modélisation de l’apprenant) que nous tentons de relever en travaillant étroitement avec des collègues en didactique.
À travers deux projets différents, l’un en apprentissage des mathématiques (projet MindMath) et l’autre en apprentissage de la programmation (projet AlgoPython), je présenterai mon regard de chercheure en informatique sur les enjeux, les opportunités et les difficultés d’une recherche pluridisciplinaire issue de la collaboration entre informaticiens et didacticiens.
Référence :
- Jolivet, A. Yessad, M. Muratet, E. Lesnes‑Cuisiniez, B. Grugeon‑Allys, V. Luengo : “Rétroactions dans un environnement numérique d’apprentissage : Modèle de description et décision”, STICEF (Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Éducation et la Formation), vol. 29 (2), (ATIEF) (2022)
Trois présentations plus courtes
- Pierre Laforcade, maître de conférences en informatique au LIUM, autour du projet AdapTABLES, dédié à la conception et au développement d’un jeu d’entraînements individualisés aux tables de multiplication. La présentation mettra en avant le travail relatif à la didactique des mathématiques, les différents rôles impliqués dans le projet et présentera des perspectives orientées didactique.
- Thierry Geoffre, professeur à l’Université du Luxembourg, autour du projet CompréhenMaths de conception d’un EIAH à la croisée de la didactique du français, de la didactique des mathématiques et de l’informatique.
- Fabien Emprin autour de la conception et de l’utilisation de simulateurs ainsi que de leur intégration dans des ingénieries didactiques.
