Volume 12, Number 2, Fall 2025 Gestion de l’éducation et intelligence artificielle. Freins et leviers Guest-edited by Khaoula Boulaamane and Yamina Bouchamma

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L’article porte sur les perceptions des directions d’établissement d’enseignement au Québec et en Ontario francophone quant à l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans leurs pratiques quotidiennes, à ses répercussions sur leur leadership pédagogique et de leurs besoins en matière d’acculturation. Il présente les résultats d’une enquête par questionnaire administré en 2024 auprès des directions d’établissement d’enseignement (N=56). Ces résultats mettent en évidence un optimisme que nous qualifions de pragmatique. Autrement dit, les directions reconnaissent le potentiel de l’IA à améliorer l’efficacité et à soutenir la prise de décisions, tout en exprimant des préoccupations concernant les risques éthiques, la formation nécessaire et ses répercussions sur elles-mêmes, sur le personnel enseignant et sur les élèves. L’enquête souligne également l’importance cruciale de la formation continue pour favoriser l’acculturation du personnel scolaire à l’IA, en misant notamment sur les formations de type « mains sur les touches », sur l’accompagnement personnalisé et sur la prise en compte des enjeux éthiques associés à l’utilisation des données concernant les élèves.

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Le processus de supervision pédagogique et d’accompagnement individuel du personnel enseignant repose sur une collecte systématique de données en classe (observations, enregistrements, etc.) et sur des étapes préparatoires et de suivi qui mobilisent temps et ressources. Dans ce contexte, les outils de l’intelligence artificielle (IA) peuvent soutenir la supervision pédagogique en fournissant des rétroactions automatisées et des indicateurs utiles à l’amélioration de l’enseignement et des apprentissages. Cet article présente l’analyse réflexive d’un enseignant du primaire en Belgique à partir de cinq enregistrements réalisés avec l’outil d’IA TeachFX. Les analyses portent sur le temps de prise de parole, la nature des interventions et la répartition des questions ouvertes et fermées. Les résultats montrent qu’un meilleur équilibre entre transmission et participation des élèves serait nécessaire, ainsi que la diversification du questionnement pour favoriser le raisonnement et l’engagement. La discussion met en perspective l’apport de TeachFX comme complément à la supervision traditionnelle, en soulignant les conditions d’un usage réflexif, collaboratif et éthique, ainsi que les limites liées à l’interprétation et à la confidentialité des données.

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L’article porte sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en administration de l’éducation, en particulier sur ses usages, ses bénéfices et ses défis. Il présente les résultats d’une revue de la portée (scoping review). L’analyse des données confirme la progression significative des recherches sur l’IA en administration de l’éducation depuis 2020, avec un pic en 2024. Les principaux usages identifiés concernent l’automatisation des tâches administratives, l’optimisation de la communication et l’anticipation des besoins organisationnels. Les travaux étudiés avancent que l’IA améliore l’efficacité décisionnelle, la gestion des ressources et la personnalisation des services éducatifs. Toutefois, son utilisation pose des défis éthiques, techniques et organisationnels, incluant la protection des données, les biais algorithmiques et les disparités d’accès aux technologies. L’article conclut que les écrits sur l’IA en administration de l’éducation confirment le besoin d’une approche équilibrée entre innovation technologique et encadrement éthique. Il invite aussi à repenser l’usage de l’IA comme un levier stratégique d’amélioration continue des établissements scolaires, tout en préservant le rôle central de l’humain dans la prise de décisions.

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L’intelligence artificielle (IA) influence de plus en plus le secteur éducatif, offrant de nombreuses possibilités de transformation pédagogique et administrative. L’article étudie comment les activités de formation continue peuvent aider les directions d’établissement d’enseignement à développer les compétences nécessaires pour intégrer l’IA dans leurs écoles. La méthodologie adoptée comprend une recension systématique des écrits selon la méthode du EPPI-Centre (Evidence for Policy and Practice Information and Co-ordinating Centre) (EPPI-Centre, 2010), complétée par un chainage bibliographique. L’analyse thématique de contenu a été appliquée aux écrits retenus (n = 13). Les résultats révèlent que les directions d’établissement doivent développer trois types de compétences pour intégrer l’IA : des compétences dans les domaines technologiques et numériques, en leadeurship et gestion du changement, ainsi qu’en pédagogie et éthique. Le développement de ces compétences repose sur l’apprentissage indépendant, la participation à des réseaux professionnels et le mentorat, mais demeure freiné par une méconnaissance de l’IA, des limites d’infrastructures et des enjeux de protection des données.

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Cet article propose un cadre de référence en littératie de l’intelligence artificielle (IA) destiné à la formation des directions d’établissement d’enseignement. Ce cadre de référence en administration de l’éducation a été constitué à partir d’une recension des écrits de type narratif. Ce type d’approche a permis de produire une synthèse des connaissances sur l’intelligence artificielle et la littératie. Le cadre repose sur six propositions issues de deux phases de catégorisation des données : développer une conscience technologique, maîtriser les concepts clés de l’IA, intégrer l’IA dans la gestion scolaire, analyser et évaluer, créer et innover, et assurer une utilisation éthique de l’IA. Il présente une occasion à saisir par les directions d’établissement d’enseignement afin de réaffirmer l’importance de développer leur littératie dans le domaine de l’IA. Ainsi, le cadre servira à appréhender le « prochain leadership numérique » nécessaire pour permettre aux directions d’établissement d’enseignement de faire face aux transformations incontournables induites par le développement soutenu de l’IA.