Apprendre en Vaut Toujours la Peine
Quatre essais sourcés sur ce qui garde sa valeur même quand le chemin pour y parvenir change.
Quatre articles, partant chacun d'un objet réel et raisonnant à partir de là, sous un appareil de sources. Une carte recopiée dans un livre il y a des décennies. Une ville entière tenue dans la tête d'un chauffeur de taxi. Un langage que la machine sait désormais écrire à votre place. Un graphique qui avait l'air professionnel et n'était pas vrai. Ensemble, ils défendent une seule affirmation : une chose peut garder toute sa valeur alors même que le chemin pour y parvenir change complètement, et ce qui mérite l'effort de celui qui apprend ne s'est jamais décidé selon qu'une machine sait aussi produire le résultat.
Les quatre essais
Chacun part d'un objet réel et raisonne à partir de là. La partie 4 est le complément de la partie 3 : le texte sur la vérification du travail sur lequel reposent les trois autres.
Les cartes que nous avons copiées — et ce qu’elles nous apprennent sur l’IA en éducation
Nous avons tous copié les fleuves d’Afrique dans un livre, et aucun professeur n’a parlé de plagiat — parce que la carte n’a jamais été l’enjeu. Carlos Miranda Levy sur ce qu’un devoir de géographie d’il y a des décennies nous apprend pour concevoir des devoirs avec l’IA qui font réellement apprendre.
The Knowledge : ce qu’il vaut encore la peine d’apprendre quand la machine connaît déjà le chemin
Depuis 1865, les chauffeurs de taxi de Londres mémorisent leur ville rue par rue. Le GPS a fait paraître cet effort obsolète — jusqu’à ce qu’on découvre ce qu’il construisait en silence. Un argument sourcé sur le savoir, les compétences et la façon de rééquilibrer un programme pour l’ère de l’IA.
Faut-il encore enseigner la programmation ? La question d’une directrice d’école à l’ère du vibe coding
Une amie qui dirige une école multilingue innovante m’a demandé si son école devait encore enseigner la programmation, maintenant que l’IA sait l’écrire. Ma réponse : oui — mais enseigne la fondation, pas la syntaxe. Voici ce que je garderais vraiment, ce que je changerais, et le piège à éviter.
L’infographie que je n’ai pas publiée : la dérive de l’IA et la discipline de tout vérifier
En préparant mon essai sur l’enseignement de la programmation, j’ai demandé à ChatGPT, Claude et Gemini de vérifier mes affirmations et de trouver de vraies sources. Ils m’ont largement confirmé — puis Gemini a proposé de faire une infographie. Elle était belle. Elle n’était pas de moi, et elle n’était pas toute vraie. Voici ce que cela m’a appris sur la dérive, les garde-fous et les listes de conformité que nous passons sur tout ce que nous publions.
Un apprentissage IA complet conçu par des éducateurs·rices, pour des éducateurs·rices. De la sensibilisation à la maîtrise.