Replay IAG en mouvement

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Portfolio · Ingénierie pédagogique

Replay IAG, Pedago Lab UMAY

Étude de cas animée, lecture ≈ 1 min · modèle ADDIE

Étude de cas · Université de Mayotte · Moodle

Concevoir un replay qui fait passer à l'action

« L'IA générative : comment et pour(quoi) en faire ? », une page Moodle du Pedago Lab qui transforme un webinaire de 1h25 en parcours court : ressources, activités, production.

Enseignants et personnels pédagogiquesAsynchroneMoodle · mod/page
AAnalyse
DDesign
DDéveloppement
IImplémentation
EÉvaluation
A Analyse du besoin

Un public pressé, curieux, et vigilant sur ses données

Public

Enseignants et personnels

Niveaux hétérogènes face à l'IA. Peu de temps entre cours et recherche.

Besoin

Gagner du temps, enrichir les cours

Des usages concrets, éthiques et immédiatement transférables.

Contraintes

Données et esprit critique

Protéger les données de recherche, garder la validation humaine.

Découvrir le fonctionnement des IA génératives Comprendre leurs capacités Identifier des usages efficaces

Objectifs de sensibilisation : niveaux « se souvenir » et « comprendre » de Bloom, avec une ouverture vers « appliquer » par les défis.

D Design · scénarisation de la page

Sept blocs, un fil : comprendre, essayer, s'engager

Objectif · Public · Duréeaccroche
Pourquoi ce replay est importantmotivation
Points clés à retenirressource
Passez à l'action : 2 défisactivité
Voir le replay (1h25)ressource
Ressources complémentairesressource
Et maintenant ? question ouverteproduction

Ressources : ce que l'apprenant consulte. Synthèse avant la vidéo pour lui permettre de choisir sa profondeur.

Activités : placées avant le replay. On essaie d'abord, on approfondit ensuite.

Production : un engagement de pratique qui clôt la page et prépare le transfert.

D Développement · médiatisation des ressources

Médiatiser : choisir le bon support pour chaque intention

Vidéo

Replay du webinaire

1h25 · approfondissement

Texte structuré

Trois points clés

  • Gemini, assistant du quotidien
  • NotebookLM sur ses propres PDF
  • Éthique et protection des données
Liens experts

Pour aller plus loin

  • Google for Education · AI First Steps
  • Blog officiel NotebookLM

Choix de médiatisation : pictogrammes repères, découpage en blocs courts, synthèse écrite qui dispense de visionner l'intégralité pour retenir l'essentiel.

D Développement · médiation par l'activité

Deux micro-défis : cinq minutes pour passer de spectateur à praticien

Défi Gemini
2 min

Avec son compte universitaire, demander 3 QCM sur le sujet de son prochain cours de Licence.

Défi NotebookLM
3 min

Créer un carnet, y déposer le PDF de son dernier cours, générer le podcast audio.

Médiation : la consigne porte sur son propre cours. Le transfert commence dans l'activité, pas après.

Leviers : microlearning chronométré, ancrage dans le contexte réel, usage du compte institutionnel pour un cadre de données sécurisé.

D Développement · la production de l'apprenant

Chaque participant repart avec un artefact utilisable

Entrée

Le sujet du prochain cours, un PDF de cours

Outil IA

Gemini ou NotebookLM, compte institutionnel

Premier jet

QCM, synthèse, podcast

Validation humaine

L'enseignant relit, corrige, s'approprie

3 QCMprêts pour un cours de Licence
1 podcastgénéré à partir de son support
1 engagement« Qu'allez-vous tester ? »
I·E Implémentation et évaluation

Diffusé sur Moodle, mesurable à trois niveaux

Réaction
Réponses à « Et maintenant ? »
Apprentissage
QCM produits pendant le défi
Transfert
Usage déclaré en cours à J+30

Indicateurs à instrumenter dans Moodle : vues de la page, achèvement d'activité, taux de réponse à la question finale, défis déclarés réalisés.

Lecture inspirée de Kirkpatrick. Les longueurs de barres illustrent l'entonnoir attendu, ce ne sont pas des données mesurées.

E Regard critique · version 2

Ce que j'améliorerais à la prochaine itération

Rigueur du message

« zéro hallucination »

Nuancer : NotebookLM s'appuie sur les sources fournies, ce qui réduit fortement le risque sans l'annuler.

Accessibilité

Ajouter sous-titres et transcription du replay, conformément aux exigences RGAA.

Données

Collecter la question finale via un forum ou un Feedback Moodle pour exploiter les réponses.

Finition

Relecture orthographique du titre et du chapeau, harmonisation de la graphie « IA ».

Synthèse

Ressources, activités, production : un seul alignement

RessourcesVidéo, synthèse, liens experts
Activités2 défis chronométrés en contexte réel
ProductionQCM, podcast, engagement de pratique
Analyse des besoinsScénarisationMédiatisation multimodaleMédiation et transfertÉvaluation data-drivenÉthique et données

Lassina Jamal Traoré · Learning Architect

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Fiche portfolio

Ce que montre ce cas

Page « Replay pédagogique » du Pedago Lab, hub numérique de l'Université de Mayotte sur Moodle. Rôle : conception de l'architecture du hub, intégration technique, pilotage et rédaction des contenus. Le cas illustre la différence entre médiatiser (mettre un contenu en forme sur un support) et médier (organiser la relation de l'apprenant au savoir par l'activité et l'accompagnement).

Phase ADDIEDécision de conceptionTrace sur la page
AnalysePublic enseignant contraint par le temps, enjeu de protection des donnéesBandeau Objectif · Public · Durée
DesignActivités placées avant la vidéo, synthèse en amont, clôture réflexive7 blocs balisés par pictogrammes
DéveloppementMultimodalité : vidéo, texte structuré, liens experts, défis de 2 et 3 minutesPoints clés, Passez à l'action, Ressources
ImplémentationDiffusion asynchrone sur Moodle, comptes institutionnelsActivité Page Moodle
ÉvaluationTrois niveaux : réaction, apprentissage, transfert ; plan d'amélioration v2Question « Et maintenant ? »

Ressources

  • Replay de 1h25
  • Synthèse en 3 points clés
  • 2 ressources externes de référence

Activités

  • Défi Gemini, 2 minutes
  • Défi NotebookLM, 3 minutes
  • Consignes ancrées dans le cours réel

Production

  • 3 QCM pour un cours de Licence
  • Un podcast issu de son support
  • Un engagement de pratique

Indicateurs présentés à titre de plan d'évaluation : aucune donnée de fréquentation réelle n'est affichée. Le cas est structuré selon le modèle ADDIE.