Ces activités, portées par le LaboSES Numérique de l’académie, ont été développées dans le cadre des Travaux Académiques Mutualisés (TraAM) 2025-2026 et du projet « S’autoévaluer avec l’IA : exercices pour progresser et améliorer ses compétences en SES (Axe 4 : Auto-évaluation : apprendre de ses erreurs avec l’IA ).
Outils utilisés : ChatGPT, Melchior IA, Mizou.
La démocratisation des outils d’IA générative relance la question du travail personnel de l’élève hors la classe. Si, d’un côté, les élèves peuvent utiliser des outils d’IA à la maison, de l’autre, les enseignants sont la cible privilégiée de publicités pour de nouveaux logiciels qui permettent de corriger des copies : « Scannez vos copies manuscrites, l’application les corrige en quelques secondes ». Pour lever cette impasse pédagogique, il est possible d’interroger ces nouvelles pratiques en nous plaçant du côté de l’élève. C’est l’occasion de développer une utilisation éthique et responsable de l’IA. Il est possible d’imaginer des scenarios pédagogiques autour de l’auto-évaluation en insistant non pas sur le résultat final mais sur la procédure et les compétences que l’élève peut développer autour des épreuves de baccalauréat. Des scénarios pédagogiques peuvent permettre aux élèves de mieux appréhender les compétences attendues aux épreuves terminales en produisant pour eux-mêmes des feedback immédiats et personnalisés sur leurs copies de dissertation, de mobilisation de connaissances, d’étude de documents, de raisonnement ou encore dans le cadre de leur préparation au Grand oral.
Une activité de remédiation et d’auto-correction d’un paragraphe argumenté
L’activité présentée s’appuie sur le questionnement : »Comment lutter contre le chômage ? « .
Après avoir corrigé des copies d’une dissertation ou d’une EC3, le professeur ou la professeure soumet aux élèves un paragraphe argumentatif comportant des erreurs de méthode, sur le plan des connaissances ou de la forme. Les élèves sont invités à rédiger un prompt efficace pour améliorer la qualité du paragraphe en question avec l’aide de l’IA. Ils travaillent à la fois sur un paragraphe « avec des défauts à identifier » mais également sur la rédaction d’un prompt permettant d’expliciter les attendus. Un travail de mise en commun des prompts (ou requêtes) permettra de les critiquer et de les améliorer. Dans un second temps, les élèves appliquent cette démarche à leur propre production en soumettant tout ou partie de leur copie à l’IA à l’aide d’un prompt qu’ils ont conçu. Ils analysent alors de manière critique les propositions formulées par l’IA : les connaissances mobilisées sont-elles exactes et conformes au programme ? Les améliorations proposées répondent-elles réellement aux attentes méthodologiques et au sujet traité ? Le résultat obtenu correspond-il à l’objectif recherché ? Si ce n’est pas le cas, quelles sont les limites du prompt ou de la réponse produite par l’IA ? Cette phase de recul critique est essentielle pour développer l’autonomie des élèves et leur capacité à évaluer la pertinence des productions générées par l’intelligence artificielle.
Voici la fiche pour cette activité.
Un jeu sérieux pour apprendre de ses erreurs
Ce scénario pédagogique s’appuie sur le questionnement : « Comment les agents économiques se financent-ils ? ».
Objectifs : afin de se familiariser avec les attentes des épreuves EC1 et EC2, les élèves vont devoir « jouer » avec les erreurs les plus communes… (oublier de mobiliser des concepts attendus, de définir, d’expliciter, d’illustrer, faire des erreurs dans l’interprétation de données, …).
Dans une première étape, les élèves co-construisent plusieurs cartes erreurs avec l’aide d’une IA. Par exemple, voici un extrait d’un prompt proposé : « Je suis élève en spécialité SES en première et je dois rédiger une réponse de mobilisation de connaissances de l’épreuve composée […] Peux-tu rédiger une réponse possible en incluant cette erreur : tu oublieras de définir les termes clefs de la question ? »
Dans une deuxième étape, le jeu rassemble 4 joueurs répartis en deux équipes (les deux membres de la même équipe sont assis côte à côte). Une première équipe (équipe A) tire une carte au hasard. L’équipe adverse (équipe B) tente de deviner l’erreur commise. Les rôles sont ensuite inversés. Pour finir, chaque équipe devra trouver l’erreur cachée en lien avec la grille. L’équipe gagnante est celle qui aura réussi à trouver le plus d’erreurs.
Voici la fiche d’activité et le retour d’expérience qui correspondent à cette activité.
Une aide pour corriger son introduction de dissertation
L’activité s’appuie sur le questionnement « Quelle action publique pour l’environnement ? ».
A partir de l’agent conversationnel Mizou, les élèves reçoivent une aide pour corriger pas à pas une introduction de dissertation (aussi valable pour une EC3).
Exemple de sujets de dissertation en lien avec le questionnement : Les instruments dont disposent les pouvoirs publics pour préserver l’environnement sont-ils efficaces ? Dans quelle mesure les instruments dont disposent les pouvoirs publics pour faire face aux externalités négatives sur l’environnement sont-ils efficaces ? Comment les questions environnementales sont-elles devenues un problème public ? Comment les pouvoirs publics peuvent-ils lutter contre le changement climatique ? À quelles limites et contraintes l’action publique et les négociations internationales pour la préservation de l’environnement se heurtent-elles ? … Lien URL vers la ressource : https://mizou.com/login-thread?ID=0ysHvIoxZHYHS1jJ8y5NO9ml0uRRXDjo-sJD18EMkZs-105681
Pour aller plus loin
- Les technologies évoluent vite aujourd’hui, le projet Novapeda Didak’bot semble une alternative plus intéressante pour construire un chatbot : https://novapeda.eu/didakbot3.php
- Sensibilisez les élèves au cadre d’usage de l’IA : les 10 règles à respecter avec l’IA Télécharger le poster (en PJ le poster sur l’IA)