L’école inversée, vous connaissez ? Ce modèle pédagogique est parfois considéré comme une alternative prometteuse aux techniques d’enseignement traditionnelles. Le principe est simple. Plutôt que de recevoir une leçon en classe et de faire des devoirs à la maison, les élèves étudient le contenu du cours à domicile, souvent à travers des vidéos, des lectures ou des ressources en ligne, avant de venir en classe.
Ainsi, l’enseignant peut alors focaliser sa pédagogie sur davantage d’échanges, de discussions ou encore d’exercices permettant la mise en pratique des concepts enseignés.
Relever le défi de l’employabilité
Ce modèle peut permettre de répondre aux enjeux du monde universitaire, confronté au défi de l’employabilité des étudiants, en rendant les enseignements plus concrets. Sur le modèle de l’université inversée, les enseignants peuvent créer des ressources en ligne pour que les étudiants les consultent avant le cours. En classe, ils peuvent ainsi organiser des débats, des ateliers, des projets en groupe ou des séances de résolution de problèmes. Cela favorise l’engagement actif des étudiants, la compréhension en profondeur des sujets et la discussion en classe.
Ce modèle favorise une expérience d’apprentissage plus interactive, participative et centrée sur l’étudiant.
L’université inversée permet également aux étudiants de travailler à leur propre rythme, ce qui favorise l’apprentissage en autonomie. En fait, ce modèle favorise une expérience d’apprentissage plus interactive, participative et centrée sur l’étudiant. Les activités en classe encouragent la collaboration entre les étudiants ; travailler en groupe pour résoudre des problèmes ou réaliser des projets renforce les compétences de travail d’équipe et la communication. Le collectif peut alors se focaliser sur des apprentissages en profondeur.
L’IA, un allié pour les enseignants
Avec l’avènement des intelligences artificielles et notamment le très médiatique ChatGPT, le débat sur l’université inversée a été relancé. En cause, la remise en question des exercices, devoirs et travaux personnels réalisés en dehors des heures d’enseignement et en l’absence totale de contrôle de la réalité de l’investissement de l’étudiant. De fait, le détournement fréquent du potentiel de l’IA pour bâcler le travail personnel, à l’instar du plagiat, plaide en faveur de la pédagogie inversée.
L’IA peut en outre jouer un rôle significatif dans la mise en œuvre réussie de l’université inversée, notamment en aidant les équipes pédagogiques et enseignants à créer des ressources d’apprentissage en ligne, comme des vidéos explicatives ou des quiz interactifs. L’IA facilite ainsi la préparation de contenus qui permettront ensuite d’animer les séances en classe.
Les chatbots alimentés par l’IA peuvent aussi fournir une assistance instantanée aux étudiants en ligne, répondre à leurs questions et les orienter vers des ressources pertinentes.
Autonomie, personnalisation, enrichissements pédagogiques, malgré ses atouts, l’IA a ses limites dans le modèle d’université inversée. Les interactions humaines, les discussions en classe, la collaboration et le mentorat sont des éléments clés de l’apprentissage, et l’IA s’avère bien incapable – à ce stade – de les reproduire de manière authentique.
Quid de la fracture numérique ?
Mais derrière le débat sur l’université inversée et l’Intelligence artificielle, il ne faut pas oublier une autre réalité : celle de l’inégalité des étudiants face au numérique. En effet, pour livrer son plein potentiel, l’université inversée repose sur un accès à des ressources digitales et à une connectivité fiable et performante.
Près d’un jeune sur cinq a au moins une incapacité numérique.
En France, selon l’Insee, « l’illectronisme, ou illettrisme numérique, concerne 17 % de la population ». Ainsi, une personne sur six n’utiliserait pas internet et plus d’un usager sur trois manquerait de compétences numériques de base. Si l’on se penche plus spécifiquement sur les 15-29 ans, il apparaît que près d’un jeune sur cinq a au moins une incapacité numérique parmi les quatre grandes compétences identifiées par l’Institut national de la statistique : information, communication, logiciels et résolution de problèmes.
Un fossé qui devra être comblé avant que la classe ne soit inversée.
