Section outline

  • Analyse transdisciplinaire en équipe d’un projet en intelligence artificielle.


    • La présentation suivante a servi de support en classe pour présenter à l'ensemble du groupe les consignes, les critères de correction de l'épreuve terminale de cours, ainsi que les thèmes à étudier. 

      À la suite de cette présentation, un temps de «speed-dating» a été donné aux étudiants.es afin de constituer des équipes de travail cohérentes en fonction de plusieurs aspects : 

      • Le top 3 des thèmes que chacun et chacune souhaitait aborder ;
      • Les attentes individuelles de réussite du cours et de réussite de l'épreuve terminale de chacun et chacune ;
      • Les habitudes de travail individuelles de chacun et chacune. 


    • Le présent document est destiné aux étudiants.es. En plus d'énoncer le contexte de l'évaluation (mise en situation), le document comporte l'ensemble des consignes du projet intégrateur du cours (écrit et oral), ainsi que le formulaire de questions auxquelles répondre et les critères de correction. 

      Ce document est remis aux étudiants.es aux alentours de la semaine 12 de cours, une fois que les évaluations disciplinaires sont toutes terminées et déposées. 

    • Consignes, formulaires et critères mis à jour par l'équipe responsable du cours à l'hiver 2025 (3 nouveaux profs)

    • Dans un contexte de cours complémentaire, il était important pour les enseignants.es de ne pas surcharger les étudiants.es. Il leur a donc fallu trouver un équilibre entre la nécessaire utilisation par les étudiants.es de la documentation (scientifique ou non) pour étayer leurs réponses  et le respect de la pondération du cours (2 heures de travail personnel par semaine). 

      La solution de fournir au préalable aux étudiants.es une revue de littérature a rapidement fait l'unanimité. 

      De plus, l'outil Paddlet a permis de rendre accessible l'intégralité de cette revue de littérature dans un visuel ludique, efficace, mais aussi évolutif. Effectivement, les cas en IA, de même que les publications sur le sujet, ne cessent de changer et de se développer. Paddlet permet donc de rapidement faire des ajouts de thématiques ou des modifications de documents au rythme des sessions et des cohortes. 

      Quant à ce Paddlet précisément, il est organisé en sept grands thèmes (un par colonne). Les étudiants.es, en équipes, soumettent leur choix de thèmes en ordre de préférence (3 thèmes). Celui-ci est ensuite approuvé par les enseignants.es. Chaque thème comporte différents types de lectures : des lectures scientifiques sur le thème général, des lectures non scientifiques et la présentation d'un ou plusieurs cas réels d'utilisation de l'IA que les étudiants.es vont devoir étudier. 



    • Mise à jour du Padlet réalisée par l'équipe porteuse du cours (3 nouveaux enseignants) à l'hiver 2025.