Conception de tâches communicatives basées sur le conflit en FLE avec ChatGPT : Analyse d'un processus

1. Introduction

L'avènement de l'intelligence artificielle (IA) transforme divers domaines, y compris l'enseignement et l'apprentissage des langues. Des applications comme la traduction automatique (par ex. DeepL), la correction grammaticale (par ex. Grammarly) et la synthèse vocale (par ex. TTSmaker) sont désormais courantes. Le lancement fin 2022 de ChatGPT, un assistant virtuel propulsé par l'IA d'OpenAI, a capté une attention considérable en raison de ses remarquables capacités de traitement de l'information. Ce contexte nécessite un examen plus approfondi des applications de l'IA en didactique des langues, en particulier de leur impact sur les processus d'enseignement et d'apprentissage.

Cet article se concentre sur l'analyse du processus de conception de tâches communicatives basées sur le conflit pour un cours d'Expression Orale de niveau universitaire en Français Langue Étrangère (FLE) avec l'assistance de ChatGPT. Il adopte une perspective de recherche descriptive pour exposer les caractéristiques saillantes de l'interaction enseignant-IA et éclairer ses impacts sur la finalisation de la conception du programme pédagogique.

2. Contexte et cadre de recherche

2.1 Contexte de l'étude

L'étude s'inscrit dans le développement d'un programme pédagogique pour un cours d'expression orale en FLE de niveau universitaire. La stratégie pédagogique centrale implique la conception de tâches communicatives ancrées dans des scénarios de conflit pour stimuler la dynamique interactive entre les apprenants et favoriser le développement de la compétence d'interaction orale.

2.2 Questions de recherche et méthodologie

La recherche est guidée par deux questions principales :

1. Comment l'utilisation de ChatGPT se manifeste-t-elle pendant le processus d'élaboration de tâches communicatives basées sur le conflit ?
2. Dans quelle mesure son utilisation influence-t-elle le programme pédagogique final ?

La méthodologie est qualitative et descriptive, analysant le corpus des interactions entre l'enseignant-chercheur et ChatGPT pendant la phase de conception des tâches. L'analyse vise à identifier les schémas, les stratégies et les points de décision au sein de ce processus de conception collaboratif humain-IA.

3. Cadre théorique

3.1 Tâches communicatives et théorie du conflit

Une tâche communicative est définie comme une activité où le sens est primordial, où il y a un objectif communicatif à atteindre et où le succès est évalué en termes de résultat. L'intégration de la théorie du conflit dans la conception des tâches introduit un élément de dissonance cognitive et sociale — désaccords, perspectives divergentes ou scénarios de résolution de problèmes — qui oblige les apprenants à négocier le sens, à justifier leurs opinions et à employer un langage persuasif, approfondissant ainsi l'engagement et la production linguistique.

3.2 Critères d'élaboration des tâches

Les critères clés pris en compte lors de la conception des tâches incluent :

• Authenticité : Le scénario de conflit doit refléter des situations réelles que les apprenants pourraient rencontrer.
• Adéquation linguistique : La tâche doit être calibrée au niveau de compétence des apprenants (par ex. B1/B2 CECR).
• Objectif interactionnel : Objectif clair pour l'interaction (par ex. parvenir à un compromis, persuader, résoudre un dilemme).
• Demande cognitive : Le conflit doit nécessiter de l'analyse, de l'évaluation et une pensée créative.

4. Analyse de l'interaction enseignant-ChatGPT

4.1 Manifestation de l'utilisation de ChatGPT

L'enseignant a utilisé ChatGPT comme partenaire de conception collaboratif. Les prompts étaient structurés pour :

1. Générer des idées : « Proposez 5 scénarios de conflit pour des apprenants de chinois de niveau intermédiaire concernant le partage d'un appartement. »
2. Affiner le langage : « Reformulez cette consigne de tâche pour la rendre plus claire pour les étudiants. »
3. Développer du contenu : « Fournissez un exemple de dialogue pour ce scénario de 'malentendu culturel lors d'un dîner'. »
4. Évaluer et critiquer : « Examinez ce plan de tâche et identifiez les écueils potentiels pour l'engagement des étudiants. »

L'interaction était itérative, l'enseignant guidant, filtrant et adaptant les productions de ChatGPT.

4.2 Impact sur le programme pédagogique final

L'influence de ChatGPT a été observée sur :

• Variété idéationnelle accrue : L'IA a proposé une gamme plus large de scénarios de conflit que celle initialement conçue par l'enseignant seul.
• Prototypage accéléré : La génération rapide d'ébauches de tâches et de matériaux a réduit le temps de conception initial.
• Échafaudage linguistique : Fourniture de blocs lexicaux et de structures de phrases prêts à l'emploi pertinents pour la négociation de conflits.
• Potentiel de productions génériques : Certaines suggestions manquaient de spécificité culturelle ou de nuance pédagogique, nécessitant une intervention significative de l'enseignant pour les contextualiser.

5. Détails techniques et cadre analytique

Le cadre analytique pour évaluer le processus de conception assisté par l'IA peut être conceptualisé à travers un modèle entrée-processus-sortie avec une boucle de rétroaction.

Métrique d'évaluation du processus : Un mécanisme de notation simple peut être utilisé pour évaluer l'utilité de chaque interaction avec l'IA. Soit $U_i$ l'utilité de la i-ème production de ChatGPT, notée par l'enseignant sur une échelle de -1 (contre-productif) à +1 (très utile). L'utilité moyenne $\bar{U}$ pour une session de conception est :

$$\bar{U} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} U_i$$

Où $n$ est le nombre d'interactions significatives avec l'IA. Un $\bar{U}$ positif indique une assistance nette positive.

Classification des schémas d'interaction : Les interactions ont été codées comme suit :

1. Idéation divergente (ID) : L'IA élargit les possibilités.
2. Affinement convergent (AC) : L'IA aide à spécifier et améliorer.
3. Génération linguistique (GL) : L'IA produit des échantillons de langue.
4. Critique pédagogique (CP) : L'IA évalue la structure de la tâche (capacité limitée).

6. Résultats et discussion

Description du graphique (hypothétique) : Un diagramme à barres intitulé « Fréquence des types d'interaction avec ChatGPT pendant la conception des tâches » montre la distribution. L'idéation divergente (ID) et la génération linguistique (GL) sont les types d'interaction les plus fréquents, indiquant le rôle principal de ChatGPT comme générateur d'idées et ressource linguistique. La critique pédagogique (CP) est la moins fréquente, soulignant la limitation actuelle de l'IA dans l'analyse pédagogique approfondie.

L'analyse a révélé que ChatGPT servait le plus efficacement de catalyseur et de bibliothèque de ressources, mais pas d'expert pédagogique. Le rôle de l'enseignant restait central pour assurer l'authenticité culturelle, aligner les tâches sur les objectifs d'apprentissage et appliquer les principes de l'acquisition d'une langue seconde (ALS). Le programme final était plus riche en variété de scénarios mais nécessitait une curation minutieuse pour maintenir la cohérence pédagogique.

7. Étude de cas : Application du cadre

Scénario : Conception d'une tâche pour des apprenants de niveau intermédiaire sur « Négocier les responsabilités professionnelles ».

1. Prompt de l'enseignant (ID) : « Générez 3 scénarios de conflit entre deux collègues dans un environnement de bureau chinois. »
2. Production de ChatGPT : Fournit des scénarios sur une charge de travail inégale, des délais manqués et la paternité des idées.
3. Action de l'enseignant (AC) : Sélectionne le scénario « charge de travail inégale » et demande : « Listez 5 expressions clés en mandarin pour se plaindre poliment de la charge de travail et 5 pour refuser une tâche. »
4. Production de ChatGPT (GL) : Fournit des expressions comme « 我最近工作量有点大… » et « 我可能暂时接不了这个任务… ».
5. Synthèse de l'enseignant : Intègre le scénario et les expressions dans une fiche de tâche de jeu de rôle, en ajoutant des consignes claires et des critères de réussite basés sur les objectifs pédagogiques.

Ce cas illustre l'utilisation itérative et guidée de ChatGPT, où l'IA fournit le contenu que l'enseignant encadre pédagogiquement.

8. Applications futures et orientations

• Tuteurs IA spécialisés : Développement de LLM affinés sur la recherche en ALS et des corpus linguistiques spécifiques (par ex. l'interlangue des apprenants de FLE) pour fournir des suggestions plus solides pédagogiquement.
• Génération dynamique de tâches : Systèmes d'IA capables de générer des tâches de conflit personnalisées basées sur le profil, les intérêts et les lacunes linguistiques observées d'un apprenant.
• Intégration multimodale : Combinaison de ChatGPT avec des IA de génération d'images/vidéos (par ex. DALL-E, Sora) pour créer des amorces de conflit immersives et basées sur des scénarios.
• Analyse d'interaction en temps réel : Utilisation de l'IA pour analyser les enregistrements d'apprenants réalisant des tâches de conflit, fournissant un retour sur les stratégies interactionnelles, la prise de tour et la compétence pragmatique.
• Cadres éthiques et culturels : Intégration de garde-fous et de modules culturels dans les assistants IA pour garantir que les conflits générés soient appropriés, constructifs et informés culturellement.

9. Références

1. Ellis, R. (2003). Task-based language learning and teaching. Oxford University Press.
2. Long, M. H. (2015). Second language acquisition and task-based language teaching. Wiley-Blackwell.
3. OpenAI. (2022). ChatGPT : Optimisation des modèles de langage pour le dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt
4. Pica, T., Kanagy, R., & Falodun, J. (1993). Choosing and using communicative tasks. In G. Crookes & S. M. Gass (Eds.), Tasks and language learning: Integrating theory and practice (pp. 9-34). Multilingual Matters.
5. Warschauer, M., & Healey, D. (1998). Computers and language learning: An overview. Language Teaching, 31(2), 57-71.
6. Zhao, Y. (2023). The AI-Powered Language Teacher: A Framework for Integration. CALICO Journal, 40(1), 1-25.

10. Analyse originale et commentaire d'expert

Idée centrale : Cette étude ne porte pas sur le remplacement des enseignants par l'IA ; elle porte sur l'augmentation par l'IA des dimensions créatives et logistiques de la conception pédagogique. La véritable histoire ici est l'émergence de « l'enseignant-en-tant-que-commissaire-d'exposition-et-ingénieur-de-prompts ». La valeur ne réside pas dans la production brute de ChatGPT, qui, comme le note l'article, peut être générique, mais dans la capacité d'un éducateur compétent à formuler des prompts qui extraient une matière première pédagogiquement utile pour ensuite l'affiner. Cela reflète les conclusions dans les industries créatives utilisant l'IA, où le rôle humain passe de créateur unique à directeur stratégique (Ammanath, 2022).

Flux logique et points forts : L'article identifie correctement le point fort de l'IA : l'idéation divergente et l'échafaudage linguistique. En déchargeant la charge cognitive de générer de nombreuses idées de scénarios et le vocabulaire associé, l'enseignant peut se concentrer sur des tâches pédagogiques d'ordre supérieur — structurer l'interaction, fixer des objectifs appropriés et intégrer la tâche dans un programme plus large. Cela s'aligne sur le concept de « cognition distribuée », où les outils gèrent les tâches cognitives routinières, libérant l'intelligence humaine pour la résolution de problèmes complexes (Hutchins, 1995). La méthodologie descriptive est appropriée pour ce domaine naissant, fournissant une carte qualitative riche du terrain d'interaction.

Faiblesses et lacunes critiques : L'analyse, bien que précieuse, effleure la surface du processus d'ingénierie des prompts. Quelles structures de prompts spécifiques ont donné les meilleurs résultats ? C'est la nouvelle compétence centrale pour les éducateurs, semblable à la compétence d'un programmeur. L'article manque également d'une analyse comparative. En quoi le processus de conception assisté par l'IA différait-il en termes d'efficacité, de créativité et de résultat d'un processus traditionnel, uniquement enseignants ou collaboratif enseignant-pair ? De plus, l'impact ultime — les résultats d'apprentissage des étudiants — est absent. Les tâches de conflit conçues avec l'IA conduisent-elles à de meilleures compétences d'interaction orale que celles conçues sans ? C'est la question cruciale et sans réponse. L'étude, comme beaucoup dans les EdTech, se concentre sur l'utilisation de l'outil par l'enseignant, et non sur son effet final sur l'apprenant, un écueil courant noté par des chercheurs comme Selwyn (2016).

Perspectives actionnables : Pour les départements de langues et les éducateurs : 1) Investir dans la formation à la littératie des prompts. Le développement professionnel devrait aller au-delà de l'utilisation basique de l'IA vers des techniques avancées pour susciter un contenu pédagogiquement robuste. 2) Développer des bibliothèques de prompts partagées. Créer un référentiel de prompts vérifiés et efficaces pour la conception de tâches en FLE (par ex. « Générez un jeu de rôle de conflit de niveau B1 sur [sujet] incorporant des expressions pour [fonction] »). 3) Adopter un flux de travail critique et itératif. Utiliser l'IA pour la première ébauche, mais imposer plusieurs tours de relecture humaine axés sur la nuance culturelle, l'alignement pédagogique et l'évitement des biais de l'IA ou d'un langage « lisse » mais inauthentique. 4) Lancer des études longitudinales. Le domaine doit passer des descriptions de processus à la recherche basée sur les résultats. S'associer avec des scientifiques de l'apprentissage pour mesurer l'efficacité des matériaux co-conçus par l'IA sur des métriques réelles d'acquisition linguistique. L'avenir n'appartient pas aux enseignants qui craignent l'IA, mais à ceux qui apprennent à la maîtriser comme un copilote puissant, bien qu'imparfait, dans le parcours complexe de la pédagogie des langues.