Projet soutenu en 2025
EvalNext : plateforme d’évaluation et de rétroaction alimentée par l’IA
Résumé du projet
Ce projet propose le développement d'un outil pédagogique basé sur l'IA générative (GenAI) destiné à transformer la création, la gestion et l'évaluation des évaluations d'apprentissage dans l'enseignement supérieur. Cet outil, destiné aux enseignants et aux étudiants, comprend deux composantes principales : un outil de création d'évaluations pour les enseignants et un chatbot d'accompagnement pour les étudiants, qui exploitent des modèles d'IA de pointe pour améliorer les expériences d'enseignement et d'apprentissage.
L'outil de création d'évaluations permet aux enseignants de rationaliser la création de devoirs et d'examens alignés sur les objectifs pédagogiques, les objectifs d'apprentissage spécifiques et les niveaux de difficulté. En intégrant GenAI (ChatGPT, Gemini, etc.), l'outil automatise la génération de questions adaptées au contenu des cours et aux systèmes d'évaluation. Il dispose d'un moteur de notation automatique qui évalue les réponses des étudiants avec une intervention minimale, fournissant des analyses pertinentes sur les performances de la classe et les lacunes individuelles en matière d'apprentissage.
Le Companion Chatbot est une fonctionnalité destinée aux étudiants qui offre des commentaires personnalisés sur leurs réponses, identifie leurs erreurs et leur suggère des stratégies pour s'améliorer. Il facilite un engagement plus profond en permettant des discussions de suivi sur des sujets et en proposant des questions supplémentaires pour renforcer la compréhension. Il garantit une expérience d'apprentissage dynamique et encourageante en adaptant la difficulté des questions en fonction des réponses des étudiants.
Ce projet se concentre sur une intégration transparente avec les LMS tels que Moodle, garantissant l'accessibilité et l'évolutivité dans tous les établissements. Dans un premier temps, l'outil donnera la priorité aux domaines de contenu structurés, tels que la programmation et les matières fondamentales, afin d'optimiser les performances et la précision. Les principaux objectifs consistent à réduire la charge de travail des enseignants en automatisant les tâches répétitives, à améliorer la qualité des évaluations grâce à la génération de questions adaptatives et à offrir aux étudiants un environnement d'apprentissage personnalisé et axé sur le retour d'information. Le projet contribuera à la mise en place d'un système éducatif plus intelligent, plus personnalisé et plus efficace, qui donnera plus de moyens aux enseignants et aux étudiants.
Équipe de projet
Responsables du projet
Pravish Sainath, enseignant en informatique, Collège Vanier (sainathp@vaniercollege.qc.ca)
William Callaghan, assistant d'enseignement, Université de Montréal
Gauthier Gidel, professeur adjoint, Mila Montréal AI Institute et Université de Montréal