@inproceedings{tilmant-arbon-leahy-2025-integration,
title = "Int{\'e}gration encadr{\'e}e de l'{IA} g{\'e}n{\'e}rative dans une activit{\'e} d{'}apprentissage par probl{\`e}me en {\'e}cole d{'}ing{\'e}nieur",
author = "Tilmant, Christophe and
Arbon-Leahy, Susan",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de l'atelier Intelligence Artificielle g{\'e}n{\'e}rative et {\'E}DUcation : Enjeux, D{\'e}fis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-{\'E}DU)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-iaedu.7/",
pages = "63--69",
language = "fra",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une exp{\'e}rimentation p{\'e}dagogique men{\'e}e dans une {\'e}cole d{'}ing{\'e}nieurs en informatique visant {\`a} encadrer l{'}usage de l{'}Intelligence Artificielle G{\'e}n{\'e}rative (IAG) dans le cadre d{'}une activit{\'e} d{'}apprentissage par probl{\`e}me. Int{\'e}gr{\'e}e {\`a} une Situation d{'}Apprentissage et d'{\'E}valuation (SA{\'E}) de premi{\`e}re ann{\'e}e (niveau L3), l{'}activit{\'e} propos{\'e}e s{'}appuie sur l{'}analyse d{'}un brevet en anglais d{\'e}crivant un algorithme de reconnaissance musicale de type Shazam. {\`A} partir de ce document, les {\'e}tudiants sont amen{\'e}s {\`a} produire un glossaire technique bilingue, en interaction r{\'e}flexive avec une IAG. Le dispositif vise {\`a} d{\'e}velopper conjointement des comp{\'e}tences disciplinaires (traitement du signal, math{\'e}matiques appliqu{\'e}es), linguistiques (anglais scientifique) et transversales (analyse distanci{\'e}e, r{\'e}flexivit{\'e} sur l{'}usage des outils d{'}IAG). Les r{\'e}sultats observ{\'e}s montrent une forte implication des {\'e}tudiants, une qualit{\'e} linguistique et technique des productions, ainsi qu{'}une capacit{\'e} {\`a} identifier et discuter les apports et limites de l{'}IAG. Cette activit{\'e} constitue une premi{\`e}re {\'e}tape vers une int{\'e}gration syst{\'e}mique et r{\'e}fl{\'e}chie des IAG dans les cursus d{'}ing{\'e}nierie."
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<title>Intégration encadrée de l’IA générative dans une activité d’apprentissage par problème en école d’ingénieur</title>
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<title>Actes de l’atelier Intelligence Artificielle générative et ÉDUcation : Enjeux, Défis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-ÉDU)</title>
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<abstract>Cet article présente une expérimentation pédagogique menée dans une école d’ingénieurs en informatique visant à encadrer l’usage de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) dans le cadre d’une activité d’apprentissage par problème. Intégrée à une Situation d’Apprentissage et d’Évaluation (SAÉ) de première année (niveau L3), l’activité proposée s’appuie sur l’analyse d’un brevet en anglais décrivant un algorithme de reconnaissance musicale de type Shazam. À partir de ce document, les étudiants sont amenés à produire un glossaire technique bilingue, en interaction réflexive avec une IAG. Le dispositif vise à développer conjointement des compétences disciplinaires (traitement du signal, mathématiques appliquées), linguistiques (anglais scientifique) et transversales (analyse distanciée, réflexivité sur l’usage des outils d’IAG). Les résultats observés montrent une forte implication des étudiants, une qualité linguistique et technique des productions, ainsi qu’une capacité à identifier et discuter les apports et limites de l’IAG. Cette activité constitue une première étape vers une intégration systémique et réfléchie des IAG dans les cursus d’ingénierie.</abstract>
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%Y Bechet, Frédéric
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%Y Pinel-sauvagnat, Karen
%Y Favre, Benoit
%Y Maes, Eliot
%Y Nurbakova, Diana
%S Actes de l’atelier Intelligence Artificielle générative et ÉDUcation : Enjeux, Défis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-ÉDU)
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%I ATALA & ARIA
%C Marseille, France
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%X Cet article présente une expérimentation pédagogique menée dans une école d’ingénieurs en informatique visant à encadrer l’usage de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) dans le cadre d’une activité d’apprentissage par problème. Intégrée à une Situation d’Apprentissage et d’Évaluation (SAÉ) de première année (niveau L3), l’activité proposée s’appuie sur l’analyse d’un brevet en anglais décrivant un algorithme de reconnaissance musicale de type Shazam. À partir de ce document, les étudiants sont amenés à produire un glossaire technique bilingue, en interaction réflexive avec une IAG. Le dispositif vise à développer conjointement des compétences disciplinaires (traitement du signal, mathématiques appliquées), linguistiques (anglais scientifique) et transversales (analyse distanciée, réflexivité sur l’usage des outils d’IAG). Les résultats observés montrent une forte implication des étudiants, une qualité linguistique et technique des productions, ainsi qu’une capacité à identifier et discuter les apports et limites de l’IAG. Cette activité constitue une première étape vers une intégration systémique et réfléchie des IAG dans les cursus d’ingénierie.
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%P 63-69
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[Intégration encadrée de l’IA générative dans une activité d’apprentissage par problème en école d’ingénieur](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-iaedu.7/) (Tilmant & Arbon-Leahy, JEP/TALN/RECITAL 2025)
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