Un LLM passe le contrôle
Tester un modèle, puis adapter une évaluation pour mieux voir ce que l’élève sait faire.
Et si l'IA passait le contrôle à la place des élèves ?
Voir ce que l'IA réussit, puis transformer l'évaluation pour valoriser la réflexion.
Un modèle reçoit seulement la consigne : ni document, ni récit de la classe. Peut-il proposer un texte, ou lui manque-t-il une observation ?
« Réciter la définition de la photosynthèse. »
« Rédiger une dissertation classique : pour ou contre les réseaux sociaux. »
« Raconter ce qui s’est passé pendant le TP de la semaine dernière. »
« Analyser le document distribué en classe, jamais publié en ligne. »
« Défendre son avis à l’oral en répondant aux objections de la classe. »
5 consignes — prédire pour vérifier.
La règle qui se dégage
Observer le travail de l’élève. Demander des explications, des étapes et une reprise sans aide. Aucun type de sujet n’est automatiquement « à l’abri de l’IA ».
Côté enseignant. Ce formulaire prépare l'activité. L'élève, lui, n'intervient pas dans cet onglet : ce qui lui parviendra, c'est le sujet transformé.
Prompt assemblé
Température réglée à — les réponses seront très prévisibles, presque identiques à chaque essai.les réponses seront équilibrées entre précision et créativité.les réponses seront plus créatives et variées, avec plus de risque d'erreurs.
Points de vigilance
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Comparaison multi-LLM
Grille de comparaison — Version IA (analyse automatique)
Une IA va analyser les réponses des autres modèles selon les critères du tableau. Attention : cette analyse est elle-même produite par une IA et peut contenir des erreurs !
Points de vigilance
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Références
- Paquelin, D. (2025). De la délégation à l'amplification : quand l'IA générative reconfigure nos façons d'apprendre (HAL)
- CSEN — GT8 « Développer l'esprit critique » (2025). Référentiel et grilles pour l'évaluation en classe des compétences de l'esprit critique
- Ministère de l'Éducation nationale (2025). Cadre d'usage de l'intelligence artificielle en éducation