La formation AIGC en ligne renforce les capacités technologiques des participants au concours

Reportage historique : retour sur la formation AIGC des 15–17 mai 2024. Les fonctions, informations pédagogiques et interfaces sont conservées dans leur contexte d’origine ; ce n’est pas une offre actuelle de cours ou d’inscription.

Pour aider les participants à produire des projets de qualité et à développer leurs compétences et leur créativité, le comité du septième Concours mondial de conception pour l’éducation du futur a organisé trois journées de formation en ligne aux contenus générés par IA (AIGC), du 15 au 17 mai 2024. Des participants de différents pays et régions ont suivi cette formation pour améliorer leurs usages des technologies.

Intervenants et modalités d’apprentissage

• WANG Huanhuan : le texte chinois et SLI indiquaient le titre de chercheuse assistante à l’Université normale de Beijing et de personne de contact de la Chaire UNESCO sur l’IA en éducation ; le texte anglais employait assistant professor. Les deux formulations sont conservées comme données des sources de 2024.
• DA Ting : chercheuse postdoctorale à l’Université normale de Beijing.
• ZHANG Ran : le texte chinois mentionnait la direction technique de 天宝莅德电子科技（上海）有限公司, et le texte anglais celle de SketchUp pour la Grande Chine chez Trimble Inc. La répétition de Technical Director a été supprimée en conservant les informations institutionnelles et fonctions des deux versions.

La formation associait apprentissage synchrone et asynchrone pour permettre une étude souple, au rythme de chacun. WANG Huanhuan et DA Ting apportaient des connaissances théoriques et un accompagnement pratique ; ZHANG Ran contribuait par son expertise technique et son expérience de direction et du secteur. Les propos sur l’efficacité de l’apprentissage reflètent la conception et le reportage d’alors.

15 mai : bases de l’AIGC et structure du cours

Les participants ont découvert le cadre des trois journées, les bases et principes de l’AIGC et l’emploi des outils pour concevoir leurs projets. Les diapositives présentaient une classification des grands modèles de langage pour expliquer différents contextes d’application.

La classification pédagogique à trois niveaux, en texte

• L0 : grands modèles de langage généraux ou multimodaux ; la diapositive prenait ChatGPT comme exemple.
• L1 : modèles sectoriels, par exemple en médecine ou en droit.
• L2 : modèles de domaine ou de situation spécifique pour des tâches précises, comme la recommandation personnalisée de contenus d’apprentissage.

16 mai : compétences fondamentales et formulation des prompts

Ils ont étudié les principes et composantes essentielles des prompts et pratiqué la recherche d’information, le remue-méninges, la conception d’images, la rédaction de paragraphes et la création de diaporamas.

Le modèle de prompt et ses exemples, en texte

• Tâche : préciser le travail à accomplir.
• Contexte : fournir les éléments de situation.
• Rôle : préciser la perspective à adopter.
• Format : décrire l’organisation de la réponse.
• Ton : préciser le style d’expression.

Exemple 1 de la diapositive : Je veux que tu sois mon ami. Je te raconterai ce qui se passe dans ma vie et tu répondras par quelque chose d’utile et de réconfortant pour m’aider à traverser une période difficile. Ne donne pas d’explications ; réponds seulement par des conseils ou du soutien.

Exemple 2 de la diapositive : Comme assistant d’amélioration de la rédaction chinoise, améliore l’orthographe, la grammaire, la clarté, la concision et la lisibilité du texte fourni ; scinde les phrases longues, réduis les répétitions et propose des améliorations. Fournis seulement le texte corrigé, sans explications. Commence par modifier le texte suivant : [Contenu de l’article].

17 mai : applications avancées et création avec l’AIGC

Ils ont abordé des techniques avancées et des applications pratiques, dont l’intégration de l’IA aux produits SketchUp, la création de paroles, de musique, d’images et de vidéos, et l’évaluation de leurs propres productions. Les légendes originales décrivaient aussi la génération et l’exécution de code SketchUp Ruby via l’API OpenAI et l’usage de modèles de langage pour produire des prompts Midjourney illustrant des salles de classe du futur.

Avis des participants et offre initiale de poursuite de l’apprentissage

Le reportage rapportait des avis généralement favorables sur le caractère pratique et actuel des contenus, notamment les démonstrations et activités concrètes d’AIGC, ainsi que sur une amélioration perçue des usages technologiques. Il s’agit d’avis rapportés : aucun effectif de répondants, instrument d’enquête ou bilan quantitatif n’était fourni.

L’article indiquait que les personnes non inscrites pouvaient apprendre sur Moodle, en présentant cette possibilité comme un soutien à l’équité d’accès au développement des compétences. L’ancienne adresse https://learn-tn.com/moodle/ est conservée uniquement à titre historique. La validation du certificat a échoué lors de cette vérification ; aucune poursuite d’accès ni connexion n’a été tentée, et la disponibilité actuelle du cours ou de ses enregistrements n’est pas confirmée.

Le reportage précisait que le concours encourageait l’usage de l’AIGC dans les projets. Les organisateurs espéraient voir les compétences techniques acquises dans les propositions ultérieures, stimuler la créativité et une culture d’innovation, et contribuer à un concours stimulant et de qualité. Ces attentes exprimées en 2024 ne constituent pas des résultats vérifiés pour chaque participant.

Références des diapositives originales

Les données bibliographiques et les pages officielles de résumé sont proposées ci-dessous. Titres, auteurs et informations de publication ont été vérifiés ; les articles n’ont pas été traduits intégralement et aucun texte payant n’a été consulté. L0/L1/L2 est la classification pédagogique de ces diapositives et les prompts sont des exemples historiques d’enseignement.

1. Wu, J., Gan, W., Chen, Z., Wan, S., & Lin, H. (2023). AI-Generated Content (AIGC): A Survey. arXiv:2304.06632.
2. Chen, X., Hu, Z., & Wang, C. (2024). Empowering education development through AIGC: A systematic literature review. Education and Information Technologies. DOI:10.1007/s10639-024-12549-7.

Sources et notes de révision

1. Les titres et URL d’origine ainsi que les deux dates d’archive du 22 mai 2024 à 10 h 10 sont conservés. La formation s’est déroulée du 15 au 17 mai. Les métadonnées PubDate de SLI indiquent le 29 mai à 09 h 58 ; le modèle actuel de sa rubrique de recherche n’affiche pas cette date dans le corps. Les bases de ces dates sont distinguées. · Reportage chinois original de la Chaire · Reportage anglais original de la Chaire · Reportage correspondant de SLI
2. Les dix références d’images originales correspondent à cinq illustrations. Les fichiers complets de la médiathèque du texte anglais sont utilisés ; leurs pixels décodés correspondent exactement aux images de SLI. L’ordre du cours est conservé et la légende isolée en double au début de l’anglais figure une seule fois avec la bonne image du troisième jour. · Reportage chinois original de la Chaire · Reportage anglais original de la Chaire · Reportage correspondant de SLI
3. La classification, les composantes et les deux exemples disposent d’équivalents textuels en six langues, tandis que les images restent intactes. Celle de SketchUp est une introduction de présentation ; les classes du futur sont des exemples générés, non des photographies de lieux réels. Les adresses et interfaces des captures appartiennent à la démonstration de 2024 et ne recommandent pas d’accès actuels aux outils.

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