Physique - Chimie

TraAM physique-chimie 2025-2026 : productions pédagogiques autour des usages de l'intelligence artificielle

Sarah Roques — 2026-05-15T16:05:42Z

Cet article synthétise plusieurs exemples d'usages pédagogiques de l'intelligence artificielle proposés par le Groupe de Travail Numérique de l'académie de Lyon dans le cadre du projet national TraAM 2025-2026.

Thème national : Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ?

Projet académique : Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie.

Les scénarios proposés explorent différentes modalités d'intégration de l'intelligence artificielle en physique-chimie afin d'accompagner les apprentissages, développer l'oral scientifique, renforcer l'esprit critique des élèves et interroger les usages pédagogiques raisonnés des IA génératives.

L'IA : une alliée pour la préparation d'un exposé et d'un argumentaire

Collège – classe de 3e
À travers des activités d'exposé et de débat scientifique avec une IA conversationnelle, les élèves développent leur argumentation, leur esprit critique et leur préparation à l'oral du DNB.

Utiliser un chatbot scientifique pour accompagner les révisions sur les changements d'état de la matière

Collège – classe de 4e
Ce scénario explore l'usage d'un chatbot scientifique comme outil d'accompagnement des révisions sur les changements d'état de la matière afin de favoriser l'autonomie des élèves et une utilisation critique de l'IA.

L'IA au service de la remédiation en physique-chimie et de l'esprit critique : analyse d'un podcast de correction augmentée

Collège – cycle 4
Ce scénario mobilise un podcast de correction généré par IA pour développer l'esprit critique des élèves et analyser collectivement les raisonnements scientifiques liés à l'utilisation d'un sonar.

Podcast scientifique, IA et oral argumentatif : analyser des conceptions erronées en mécanique

Lycée – Première spécialité physique-chimie
Ce scénario mobilise podcast et IA conversationnelle comme « sparring partner » pour travailler l'oral scientifique à partir de conceptions erronées fréquentes chez les élèves sur le lancer vertical d'une balle.

IA générative, agents conversationnels et métacognition au service de la résolution de problème

Lycée – Première spécialité physique-chimie
Ce scénario mobilise un parcours ELEA, des agents conversationnels et l'IA générative pour accompagner la résolution de problème, développer les compétences orales et renforcer les connaissances métacognitives des élèves.

TraAM 25/26 - Podcaster pour faire parler les raisonnements scientifiques

Sarah Roques — 2026-05-15T14:48:40Z

Cet article présente un scénario pédagogique élaboré dans le cadre des TraAM 2025-2026 en physique-chimie.

Thème national : Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ?

Projet académique : Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie.

Interactions oral–IA : podcaster pour lever les erreurs de conception sur le lancer vertical d'une balle

Dans le cadre des TraAM 2025-2026, consacrés à l'usage raisonné de l'IA pour développer l'oral scientifique, ce scénario proposé en classe de Première spécialité physique-chimie explore l'intérêt d'un dispositif articulant podcast, argumentation scientifique et intelligence artificielle.

Les élèves écoutent un podcast fictif généré par l'enseignant·e avec NotebookLM, mettant en scène des conceptions erronées fréquentes sur le lancer vertical d'une balle. Ils produisent ensuite, en groupe, un podcast scientifique visant à analyser et corriger ces raisonnements.

Une première version de leur production est ensuite soumise à une IA utilisée comme « sparring partner » via la plateforme Duck.ai, permettant un usage sans création de compte élève. L'IA questionne les arguments proposés et aide les élèves à clarifier leurs explications sans fournir directement la correction attendue.

Les élèves réalisent alors une seconde version de leur podcast en tenant compte, ou non de manière argumentée, des échanges avec l'IA. Cette production finale fait l'objet d'une évaluation et d'une coévaluation à l'aide d'une grille critériée.

Le dispositif vise ainsi à travailler simultanément la compréhension des notions de mécanique, l'explicitation des raisonnements scientifiques et les compétences d'oral argumentatif, tout en développant une posture critique face aux usages de l'IA dans un cadre respectueux des enjeux de protection des données et d'usage responsable du numérique.

Contexte de l'expérimentation

Professeur·e(s) expérimentateur·rice(s) : S. ROQUES
Établissement : Lycée J. Récamier (Lyon)
Niveau(x) concerné(s) : Première spécialité physique-chimie
Thématique du programme : Mouvement d'un système

Description de la séquence

Teaser à venir.

Description des activités proposées

Le scénario repose sur une activité d'analyse critique et de production orale scientifique autour du thème du lancer vertical d'une balle.

Les élèves écoutent un podcast fictif généré à l'aide de NotebookLM, intitulé Les Pipos du labo, dans lequel deux podcasteurs commentent avec humour des raisonnements erronés issus de copies d'élèves. Les échanges mettent en évidence plusieurs conceptions fréquentes en mécanique : persistance supposée de la force de lancer après le lâcher, confusion entre vitesse nulle et absence de force, interprétation intuitive du rôle de la masse ou confusion entre sens du mouvement et sens de la résultante des forces.

Par groupes, les élèves doivent analyser ces erreurs, mobiliser les notions scientifiques du chapitre puis produire un podcast argumenté expliquant pourquoi ces raisonnements sont faux. Une première version de leur production est ensuite soumise à une IA conversationnelle jouant le rôle de « sparring partner » cognitif : l'IA questionne les arguments des élèves et les amène à préciser leurs explications sans jamais fournir directement la correction scientifique.

Les élèves réalisent alors une seconde version améliorée de leur podcast avant une phase de coévaluation et de bilan collectif.

Objectifs pédagogiques

Ce scénario vise à amener les élèves à :

consolider la compréhension du lien entre variation du vecteur vitesse et somme des forces ;
analyser et corriger des raisonnements erronés relatifs au lancer vertical d'un objet ;
mobiliser la deuxième loi de Newton pour justifier un raisonnement scientifique ;
construire une explication scientifique argumentée et structurée à l'oral ;
utiliser l'oral pour expliciter et organiser un raisonnement scientifique ;
porter un regard critique sur les suggestions formulées par une IA.

Compétences travaillées

Les activités proposées permettent de travailler plusieurs compétences :

identifier les informations pertinentes dans un podcast source ;
mobiliser les connaissances du cours pour analyser une situation de mécanique ;
identifier des raisonnements erronés et en analyser les causes ;
construire une argumentation scientifique permettant de corriger une erreur ;
produire une explication scientifique structurée sous forme de podcast ;
vérifier la cohérence d'un raisonnement scientifique au regard du modèle étudié ;
présenter à l'oral une explication scientifique argumentée, synthétique et cohérente ;
échanger entre pairs pour construire collectivement une réponse argumentée.

CRCN – Compétences numériques (Pix)

Domaine 1 – Informations et données
- Compétence 1.3 : Traiter des données

Domaine 2 – Communication et collaboration
- Compétence 2.2 : Partager et publier
- Compétence 2.3 : Collaborer

Domaine 3 – Création de contenus
- Compétence 3.2 : Développer des documents multimédia

Domaine 4 – Protection et sécurité
- Compétence 4.2 : Protéger les données personnelles et la vie privée

Domaine 5 – Environnement numérique
- Compétence 5.2 : Évoluer dans un environnement numérique

Outils numériques mobilisés

ELEA : diffusion des consignes, accès au podcast initial, dépôt des productions et test de vérification des acquis ;
NotebookLM : génération du podcast initial Les Pipos du labo ;
smartphones des élèves : enregistrement des podcasts ;
Scribe : transcription des productions audio afin de soumettre un texte à l'IA plutôt que la voix des élèves ;
DuckAI ou Compar:IA : interaction avec une IA conversationnelle dans une logique de questionnement et d'amélioration.

Déroulement du scénario

Étape 1 : Mise en situation et première production

Les élèves écoutent le podcast initial Les Pipos du labo, généré avec NotebookLM, puis identifient en groupe les raisonnements erronés présents dans les extraits de copies fictives commentées. Ils mobilisent les notions du chapitre pour analyser les erreurs et construire une première explication scientifique argumentée.

Chaque groupe enregistre ensuite une première version de son podcast scientifique. Cette production vise à expliquer les erreurs repérées et à proposer une correction rigoureuse en mobilisant les notions de variation du vecteur vitesse, de résultante des forces et de rôle de la masse.

Étape 2 : Interaction avec l'IA et amélioration de la production

La première version du podcast est transcrite à l'aide de Scribe. Cette transcription est ensuite soumise à une IA conversationnelle, via un prompt fourni par l'enseignant·e. L'IA joue le rôle de « sparring partner » cognitif : elle pose des questions sur les arguments avancés, formule des remarques sur la clarté du discours et invite les élèves à préciser leur raisonnement sans fournir directement la correction.

Les élèves analysent les retours de l'IA, discutent collectivement des suggestions à retenir ou à écarter, puis enregistrent une seconde version de leur podcast scientifique.

Étape 3 : Coévaluation et bilan

Les podcasts finaux sont écoutés et évalués à l'aide d'une grille critériée. L'évaluation repose à la fois sur une coévaluation entre pairs et sur l'évaluation de l'enseignant·e. Un bilan collectif permet de revenir sur les erreurs conceptuelles étudiées et sur le rôle de l'IA dans l'amélioration des productions.

Retour d'expérience

Les plus-values pédagogiques (enseignant·e·s / élèves)

Le format podcast favorise l'engagement des élèves grâce à une situation volontairement décalée et humoristique. Les échanges au sein des groupes conduisent les élèves à verbaliser leurs raisonnements, confronter leurs idées et expliciter des notions souvent implicites dans des activités plus classiques.

L'interaction avec l'IA constitue un temps supplémentaire de questionnement qui prolonge les échanges entre pairs. Les élèves sont amenés à préciser leurs arguments, reformuler certaines explications et prendre du recul sur la validité scientifique de leurs productions.

Pour l'enseignant·e, le dispositif permet de rendre visibles certaines conceptions erronées persistantes et de suivre l'évolution des raisonnements entre les différentes versions produites par les groupes.

Par ailleurs, l'expérimentation permet d'interroger la place de l'IA au regard du modèle SAMR :

Activité	Niveau SAMR	Commentaire
Diffusion des ressources et dépôt des productions sur ELEA	Substitution	Le numérique remplace certains supports traditionnels de diffusion et de collecte des productions sans modifier profondément la tâche pédagogique.
Génération du podcast initial avec NotebookLM	Augmentation	Le numérique facilite la création d'un support audio scénarisé mettant en scène des raisonnements erronés, plus difficile à produire sans ces outils.
Interaction avec l'IA pour améliorer le podcast	Modification	L'IA agit comme un interlocuteur critique qui questionne les arguments des élèves et introduit un temps supplémentaire de réflexion difficile à mettre en œuvre de manière aussi systématique sans outil numérique.

Les retours des élèves montrent une perception globalement positive de l'activité, jugée motivante et originale. Plusieurs élèves indiquent que les échanges avec l'IA les ont aidés à clarifier certaines notions scientifiques et à améliorer leur prise de parole à l'oral. Ces résultats doivent toutefois être interprétés avec prudence : l'effet positif observé peut en partie s'expliquer par le caractère nouveau du dispositif et repose sur un effectif réduit correspondant à une seule classe dans un établissement donné.

Les plus-values pour la discipline

L'activité permet de travailler des conceptions erronées fréquemment rencontrées en mécanique à propos du lancer vertical d'un objet. Les élèves doivent mobiliser les notions du chapitre pour distinguer vitesse et variation du vecteur vitesse, interpréter le rôle des forces et justifier leurs raisonnements à partir de la deuxième loi de Newton.

Le recours à l'oral scientifique oblige les élèves à expliciter leur raisonnement de manière structurée et accessible. Cette mise en mots favorise l'identification des incompréhensions et renforce la rigueur scientifique des explications produites.

L'analyse des productions montre cependant que certaines conceptions initiales peuvent persister, y compris après l'échange avec l'IA. Ce constat rappelle que la déconstruction des conceptions erronées constitue un processus progressif nécessitant des étayages complémentaires.

Les points de vigilance

La conception de l'activité demande un travail de préparation précis afin de proposer des situations suffisamment déstabilisantes pour faire émerger les conceptions erronées, tout en restant accessibles aux élèves.

Il est également nécessaire de prévoir une alternative à l'usage de l'IA pour les élèves ne souhaitant pas utiliser ce type d'outil. Un questionnement croisé entre groupes peut par exemple jouer un rôle similaire de « sparring partner ».

Le temps nécessaire pour mener l'activité doit être anticipé : entre l'écoute du podcast initial, les échanges au sein des groupes, l'enregistrement de la première version, l'interaction avec l'IA et la production finale, il faut prévoir plusieurs heures de travail.

Enfin, le rôle de l'enseignant·e reste essentiel pour accompagner la structuration des explications orales, réguler les échanges avec l'IA et vérifier la validité scientifique des productions.

Les pistes pour aller plus loin ou généraliser la démarche

La démarche pourrait être réinvestie dans d'autres thèmes du programme afin de travailler l'explicitation des raisonnements scientifiques et l'analyse d'erreurs fréquentes. Le format podcast peut également être mobilisé dans le cadre de la préparation au Grand oral ou pour accompagner l'analyse d'activités expérimentales.

Une autre piste consisterait à croiser différents types de « sparring partners » : IA conversationnelle, échanges entre groupes ou débats collectifs guidés par l'enseignant·e, afin de multiplier les occasions de reformuler et clarifier les raisonnements scientifiques.

Ressources associées

Les éléments suivants sont disponibles en pièce jointe de cet article :

consignes de l'activité sur ELEA ;
podcast Les Pipos du labo ;
prompt utilisé pour l'interaction avec l'IA ;
grille de coévaluation ;
exemples de productions d'élèves ;
transcription des podcasts ;
questionnaire de retour d'expérience ;
test de vérification des acquis proposé sur ELEA.

TraAM 2526 - Parcours ELEA, métacognition et agents conversationnels au service de la résolution de problème et de l'oral scientifique

Sarah Roques — 2026-05-15T14:24:21Z

Cet article présente un scénario pédagogique élaboré dans le cadre des TraAM 2025-2026 en physique-chimie.

Thème national : Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ?

Projet académique : Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie.

Parcours ELEA, métacognition et agents conversationnels au service de la résolution de problème et de l'oral scientifique

Dans le cadre des TraAM 2025-2026 consacrés à l'usage raisonné de l'intelligence artificielle pour développer l'oral scientifique, ce scénario proposé en Première spécialité physique-chimie explore l'intérêt d'un parcours hybride articulant résolution de problème, métacognition et agents conversationnels.

Mis en œuvre à l'issue d'une séquence sur le dosage spectrophotométrique, le dispositif mobilise un parcours ELEA intégrant des activités de consolidation, une résolution de problème et une présentation orale argumentée de la démarche scientifique des élèves.

Deux agents conversationnels développés spécifiquement pour le projet, SPECTROBOT et NEUROBOT, sont utilisés pour accompagner les élèves dans la compréhension des processus cognitifs mobilisés lors des apprentissages et dans le développement d'une réflexion métacognitive autour de leurs stratégies de travail et de leurs émotions face à l'oral.

L'expérimentation vise ainsi à étudier dans quelle mesure les agents conversationnels et les outils d'intelligence artificielle générative peuvent soutenir la réussite des élèves, améliorer leurs productions orales et favoriser le développement d'une posture réflexive sur leurs apprentissages.

Contexte de l'expérimentation

Professeur·e(s) concepteur·rice(s) : Julien RUGET
Professeur·e(s) expérimentateur·rice(s) : Catherine GOUTTEFARDE et Julien RUGET
Établissement : Lycée Blaise Pascal (Charbonnières-les-bains)
Niveau(x) concerné(s) : Première générale – enseignement de spécialité physique-chimie
Thématique du programme : Constitution et transformations de la matière

Description de la séquence

Teaser à venir.

Description des activités proposées

Le scénario repose sur un parcours hybride mis en œuvre après une séquence consacrée au dosage spectrophotométrique.

Dans une première phase, les élèves réalisent différentes activités de consolidation sur ELEA : réactivation des connaissances, entraînement procédural et validation de résultats à partir des incertitudes. L'agent conversationnel SPECTROBOT accompagne les élèves en explicitant certains processus cognitifs impliqués dans l'apprentissage, comme la mémorisation, l'inhibition d'automatismes non pertinents ou la flexibilité cognitive.

Dans une seconde phase, les élèves doivent résoudre un problème scientifique puis préparer une présentation orale argumentée de leur démarche. Les élèves élaborent également une grille critériée d'évaluation de l'oral à l'aide d'outils d'intelligence artificielle générative et de Compar'IA.

Enfin, un questionnaire métacognitif permet aux élèves de réfléchir à leurs stratégies d'apprentissage, à leur gestion émotionnelle et à leur posture face à l'oral scientifique. L'agent conversationnel NEUROBOT apporte alors des ressources et des explications complémentaires sur les fonctions cognitives et exécutives mobilisées lors des apprentissages.

Objectifs pédagogiques

Ce scénario vise à amener les élèves à :

développer des stratégies efficaces de résolution de problème ;
renforcer la compréhension des notions liées au dosage spectrophotométrique ;
expliciter une démarche scientifique à l'oral ;
développer des connaissances sur certains processus cognitifs liés aux apprentissages ;
identifier et réguler les émotions liées à la prise de parole orale ;
utiliser des outils d'intelligence artificielle dans une perspective réflexive et raisonnée.

Compétences travaillées

Les activités proposées permettent de travailler plusieurs compétences du programme de physique-chimie :

rechercher et organiser l'information ;
proposer une stratégie de résolution ;
planifier les étapes d'une démarche scientifique ;
utiliser un modèle ;
valider des résultats expérimentaux ;
estimer une incertitude ;
présenter une démarche scientifique à l'oral de manière argumentée, synthétique et cohérente ;
utiliser un vocabulaire scientifique adapté ;
échanger et collaborer entre pairs.

CRCN – Compétences numériques (Pix)

Domaine 1 – Informations et données
- Compétence 1.3 : Traiter des données

Domaine 2 – Communication et collaboration
- Compétence 2.2 : Partager et publier

Domaine 3 – Création de contenus
- Compétence 3.1 : Développer des documents textuels
- Compétence 3.3 : Adapter un document à sa finalité

Domaine 5 – Environnement numérique
- Compétence 5.2 : Évoluer dans un environnement numérique

Outils numériques utilisés

ENT d'établissement ;
ELEA ;
agents conversationnels SPECTROBOT et NEUROBOT développés avec ChatMD ;
Compar'IA ;
générateur de prompts pour grille critériée ;
logiciel de traitement de texte ou de données.

Déroulement du scénario

Séance 1 : Consolidation des connaissances et entraînement

Les élèves réalisent un parcours ELEA composé de QCM avec feedbacks, d'exercices d'entraînement au dosage spectrophotométrique et d'activités de validation utilisant les incertitudes. L'agent conversationnel SPECTROBOT apporte des éléments d'explication sur les mécanismes cognitifs mobilisés lors des apprentissages, notamment la consolidation des savoirs, la mémoire de travail ou l'inhibition.

Séance 2 : Résolution de problème

Les élèves poursuivent le parcours à la maison en résolvant un problème scientifique mobilisant les connaissances acquises lors de la séquence. Cette activité vise notamment à développer la flexibilité cognitive et la capacité à inhiber des automatismes non pertinents lors de la résolution d'un problème.

Séance 3 : Présentation orale et métacognition

En classe, les élèves présentent leur démarche scientifique à l'oral au sein d'îlots coopératifs. Ils élaborent collectivement une grille critériée à l'aide d'outils d'intelligence artificielle générative et utilisent cette grille pour évaluer les productions orales de leurs pairs.

Les élèves complètent également un questionnaire métacognitif accompagné par NEUROBOT afin de réfléchir à leurs stratégies d'apprentissage, à leurs émotions face à l'oral et aux fonctions cognitives mobilisées tout au long du parcours.

Retour d'expérience

Les plus-values pédagogiques (enseignant·e·s / élèves)

Le parcours hybride permet de diversifier les modalités d'apprentissage en articulant entraînement autonome, résolution de problème, métacognition et oral scientifique. Les agents conversationnels offrent aux élèves un accompagnement individualisé favorisant une meilleure compréhension des démarches cognitives mobilisées lors des apprentissages.

L'utilisation d'outils d'intelligence artificielle générative dans la construction des grilles critériées favorise également l'implication des élèves dans l'évaluation des productions orales et le développement d'une posture réflexive sur leurs propres apprentissages.

L'expérimentation s'est déroulée au mois d'avril sur un effectif de 21 élèves. Des compléments d'analyse et des retours d'expérimentation seront ajoutés à l'issue de l'analyse complète du dispositif.

Par ailleurs, l'expérimentation permet d'interroger la place de l'IA au regard du modèle PICRAT :

Activité	Niveau PICRAT / SAMR	Commentaire
Utilisation de SPECTROBOT pour expliciter les processus cognitifs	Augmentation	Les agents conversationnels enrichissent les activités de résolution de problème en apportant un accompagnement métacognitif individualisé.
Élaboration collaborative d'une grille d'évaluation avec l'IA générative	Modification	L'IA transforme l'activité d'évaluation en impliquant davantage les élèves dans la formalisation des critères d'une production orale scientifique.

Les plus-values pour la discipline

Le scénario permet de renforcer la maîtrise des démarches de résolution de problème en physique-chimie tout en développant les compétences orales attendues dans l'enseignement de spécialité. L'articulation entre sciences cognitives, agents conversationnels et activités disciplinaires favorise une meilleure explicitation des raisonnements scientifiques.

Les points de vigilance

Le parcours hybride transforme les pratiques des élèves et de l'enseignant·e de manière significative. L'alternance des temps présentiel et distanciel est primordiale afin de conserver la mobilisation des élèves et prévenir les éventuels bloquants techniques.

Si l'utilisation d'agents conversationnels développés spécifiquement pour le projet permet d'assurer un usage plus éthique des outils d'IA, leur efficacité dépend fortement du travail de conception réalisé en amont pour paramétrer les réponses et les aides proposées aux élèves.

L'utilisation de Compar'IA peut également nécessiter des temps variables selon les modèles sélectionnés par les élèves. Certains groupes ayant choisi des modèles frugaux ont obtenu des résultats satisfaisants mais dans des délais plus longs que d'autres groupes.

Les pistes pour aller plus loin ou généraliser la démarche

Le dispositif pourrait être étendu à d'autres chapitres de physique-chimie mobilisant des activités de résolution de problème et des productions orales argumentées. Une analyse plus fine de l'impact des agents conversationnels sur les performances des élèves et sur le développement des compétences métacognitives pourrait également être envisagée.

Ressources associées

Les éléments suivants seront prochainement disponibles en pièce jointe de cet article :

parcours ELEA ;
exemples d'activités proposées ;
captures d'écran des agents conversationnels ;
exemples de prompts utilisés ;
grille critériée d'évaluation orale ;
retours d'expérience élèves et enseignant·e·s.

TraAM 25/26 - L'IA au service de la remédiation en physique-chimie et de l'esprit critique : analyse d'un podcast de correction augmentée

Sarah Roques — 2026-05-15T14:19:39Z

Cet article présente un scénario pédagogique élaboré dans le cadre des TraAM 2025-2026 en physique-chimie.

Thème national : Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ?

Projet académique : Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie.

L'IA au service de la remédiation en physique-chimie et de l'esprit critique : analyse d'un podcast de correction augmentée

Menée au cycle 4, cette activité propose d'utiliser un podcast de correction généré par une intelligence artificielle comme support de remédiation et d'analyse critique. À partir d'un corrigé fourni par l'enseignant·e, l'outil NotebookLM génère une correction audio scénarisée que les élèves doivent écouter, analyser et critiquer afin d'identifier d'éventuelles erreurs scientifiques, imprécisions de langage ou formulations discutables.

L'objectif n'est pas de déléguer la correction à l'IA, mais d'utiliser cette production comme levier pour développer la compréhension des raisonnements scientifiques, l'esprit critique et la précision du vocabulaire disciplinaire.

Contexte de l'expérimentation

Professeur·e(s) expérimentateur·rice(s) : Paul OLIVIER
Établissement : Collège Les Servizières (Meyzieu)
Niveau(x) concerné(s) : cycle 4 (4e ou 3e)

Description de la séquence

Teaser à venir.

Description des activités proposées

Le scénario repose sur une activité de remédiation post-évaluation autour de la propagation d'un signal sonore et du fonctionnement d'un sonar.

Après une évaluation portant sur l'utilisation de la relation d = v × t dans le contexte d'un sonar, les élèves accèdent à un podcast de correction généré à l'aide de NotebookLM à partir du corrigé rédigé par l'enseignant·e. Les élèves écoutent le podcast tout en prenant appui sur sa transcription écrite.

Ils doivent ensuite adopter une posture critique face à cette production générée par l'IA : repérer des imprécisions scientifiques, analyser la rigueur du vocabulaire utilisé, identifier les passages inutiles ou peu clairs et proposer des reformulations plus précises. L'activité donne lieu à des échanges argumentés en groupe puis à une mise en commun collective permettant de consolider les notions scientifiques mobilisées.

Objectifs pédagogiques

Ce scénario vise à amener les élèves à :

détailler les étapes d'un raisonnement scientifique ;
maîtriser le vocabulaire spécifique lié à la propagation des signaux ;
développer une posture critique face à une production issue d'une intelligence artificielle ;
identifier des erreurs ou imprécisions scientifiques ;
renforcer l'autonomie dans les activités de remédiation ;
utiliser un support audio comme outil de compréhension et de révision.

Compétences travaillées

Les activités proposées permettent de travailler plusieurs compétences du socle commun :

pratiquer des langages scientifiques à l'oral et à l'écrit ;
expliquer et justifier une démarche scientifique ;
extraire et organiser des informations issues d'un support audio ;
développer l'esprit critique face à une production numérique ;
argumenter et justifier une correction scientifique ;
mobiliser des outils numériques de manière raisonnée.

CRCN – Compétences numériques (Pix)

Domaine 1 – Informations et données
- Compétence 1.1 : Mener une recherche et une veille d'information
- Compétence 1.2 : Gérer des données

Domaine 5 – Environnement numérique
- Compétence 5.2 : Évoluer dans un environnement numérique

Déroulement du scénario

Phase 1 : Écoute et compréhension du podcast

Les élèves reçoivent leur copie corrigée ainsi qu'un podcast de correction généré à partir du corrigé enseignant. Ils écoutent le support audio et analysent les différentes étapes du raisonnement scientifique présenté. Le script du podcast est également fourni afin de permettre une écoute active et une prise de notes structurée.

Phase 2 : Analyse critique et remédiation active

Les élèves travaillent ensuite en groupe afin d'identifier d'éventuelles erreurs scientifiques, maladresses de formulation ou imprécisions conceptuelles présentes dans le podcast généré par l'IA. Cette phase donne lieu à des débats argumentés autour de la rigueur scientifique, de la qualité des explications et de la pertinence du vocabulaire employé.

Phase 3 : Validation des acquis

Un QCM de remédiation permet enfin de vérifier la compréhension des notions travaillées et d'identifier les éventuels points restant fragiles. Le podcast et sa transcription corrigée peuvent ensuite être réutilisés comme ressources de révision accessibles sur l'ENT.

Retour d'expérience

Les plus-values pédagogiques (enseignant·e·s / élèves)

L'utilisation du podcast permet aux élèves de bénéficier d'un support de remédiation différent du corrigé écrit classique. Le format audio favorise une approche plus narrative du raisonnement scientifique et peut alléger la charge cognitive liée au déchiffrage pour certains élèves à besoins particuliers.

L'activité conduit également les élèves à adopter une posture inhabituelle d'analyse critique face à une production générée par une intelligence artificielle. Ils ne sont plus uniquement dans une logique de réception de correction, mais dans une démarche de validation scientifique et de réflexion sur la qualité du discours produit.

Pour l'enseignant·e, l'outil permet de produire rapidement un support de remédiation réutilisable et accessible sur l'ENT. Il constitue également un moyen de susciter davantage d'échanges scientifiques argumentés autour des raisonnements attendus.

Par ailleurs, l'expérimentation permet d'interroger la place de l'IA au regard du modèle SAMR :

Activité	Niveau SAMR	Commentaire
Écoute du podcast de correction généré par l'IA	Augmentation	Le format audio enrichit la correction classique en permettant aux élèves de réguler leur rythme d'écoute et de mieux suivre la narration du raisonnement scientifique.
Analyse critique du script généré par l'IA	Modification	L'élève adopte une posture d'expert critique face à une production générée par l'IA en analysant la rigueur scientifique, la qualité du raisonnement et les éventuelles imprécisions du discours produit.

Les échanges menés durant l'activité ont permis de renforcer la précision du vocabulaire scientifique et la compréhension des attendus méthodologiques d'une correction rédigée en physique-chimie. Les élèves ont également pris conscience que les productions générées par une IA pouvaient contenir des formulations discutables ou des approximations nécessitant une validation humaine.

Les plus-values pour la discipline

Le scénario permet de retravailler des notions fondamentales liées à la propagation des signaux et à l'utilisation de la relation d = v × t dans une situation concrète. L'analyse critique du podcast conduit les élèves à mieux distinguer la distance parcourue par le signal et la profondeur réelle dans le cas du sonar, tout en renforçant la rigueur attendue dans la formulation d'un raisonnement scientifique.

Les points de vigilance

La validité scientifique du podcast généré doit être systématiquement vérifiée par l'enseignant·e avant sa diffusion. Certaines formulations proposées par l'IA peuvent manquer de précision ou introduire des ambiguïtés dans le raisonnement.

Il est également important de cadrer la posture critique attendue chez les élèves : l'objectif n'est pas de « piéger l'IA » mais bien d'analyser la qualité scientifique du discours produit. La mise en œuvre nécessite enfin un temps suffisant de débat et d'échange collectif afin d'éviter une activité superficielle centrée uniquement sur la recherche d'erreurs.

Les pistes pour aller plus loin ou généraliser la démarche

Plusieurs prolongements sont envisageables : faire produire aux élèves eux-mêmes un mini-podcast de correction, introduire volontairement des erreurs dans le script afin de renforcer l'analyse critique ou encore mesurer l'impact du dispositif sur les résultats d'évaluations ultérieures.

La démarche apparaît facilement transférable à d'autres chapitres de physique-chimie dès lors qu'il s'agit de travailler une méthode de résolution ou d'analyser la structuration d'un raisonnement scientifique.

Ressources associées

Les éléments suivants sont disponibles en pièce jointe de cet article :

sujet d'évaluation proposé aux élèves ;
corrigé fourni à NotebookLM ;
exemple de prompt utilisé ;
lien vers le podcast généré ;
script du podcast ;
compte-rendu de la phase d'analyse critique ;
QCM de remédiation.

TraAM 25/26 - Utiliser un Chatbot scientifique pour accompagner les révisions sur les changements d'états de la matière

Sarah Roques — 2026-05-15T09:21:36Z

Cet article présente un scénario pédagogique élaboré dans le cadre des TraAM 2025-2026 en physique-chimie.

Thème national : Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ?

Projet académique : Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie.

Utiliser un chatbot scientifique pour accompagner les révisions sur les changements d'état de la matière

Dans le cadre des TraAM 2025-2026 en physique-chimie, dont le thème national est « Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ? », ce scénario s'inscrit dans le projet académique « Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie ». Menée en classe de 4e, cette expérimentation explore l'usage d'un chatbot scientifique comme outil d'accompagnement des élèves lors d'une phase de révision sur les changements d'état de la matière. Alimenté par des ressources sélectionnées et paramétré par l'enseignant·e, le chatbot permet aux élèves de reformuler les notions du cours, d'obtenir des explications adaptées à leurs besoins et de vérifier leur compréhension grâce à des échanges interactifs.

Contexte de l'expérimentation

Professeur·e(s) expérimentateur·rice(s) : Julien DURAND
Établissement : Collège Ennemond Richard (Saint-Chamond)
Niveau(x) concerné(s) : classe de 4e
Thématique du programme : Organisation et transformation de la matière – changements d'état

Description de la séquence

Teaser à venir.

Description des activités proposées

L'activité intervient après la fin de la séquence d'enseignement, lors d'une séance de révision en classe. Les élèves utilisent individuellement un chatbot scientifique sur tablette afin de revoir les notions essentielles du chapitre, demander des reformulations, obtenir des explications supplémentaires et répondre aux questions posées par l'IA pour vérifier leur compréhension.

Le chatbot est paramétré en amont par l'enseignant·e à partir de documents de cours et d'un pré-prompt définissant son rôle de tuteur virtuel en physique-chimie. Il est conçu pour guider les élèves progressivement : rappel des connaissances initiales, étude des états physiques, changements d'état, distinction entre corps purs et mélanges, analyse de graphiques et influence de la pression sur la température d'ébullition.

La séance n'est pas évaluée directement mais constitue une étape de préparation à l'évaluation sommative. L'enseignant·e circule dans la classe pour accompagner les élèves, les aider à formuler leurs questions et vérifier la pertinence des réponses obtenues.

Objectifs pédagogiques

Ce scénario vise à amener les élèves à :

consolider leur compréhension des changements d'état de la matière ;
développer leur autonomie dans les révisions ;
interroger un outil numérique de manière raisonnée ;
demander des reformulations ou des explications complémentaires ;
vérifier leur compréhension avant une évaluation sommative.

Compétences travaillées

Les activités proposées permettent de travailler plusieurs compétences du socle commun :

mobiliser des connaissances scientifiques pour comprendre un phénomène ;
faire preuve d'autonomie dans les apprentissages ;
s'approprier des outils et des méthodes ;
développer un regard critique sur les réponses produites par une IA ;
utiliser un outil numérique dans un cadre pédagogique.

CRCN – Compétences numériques (Pix)

Domaine 1 – Informations et données
- Compétence 1.1 : Mener une recherche et une veille d'information
- Rechercher et exploiter des informations à l'aide d'un outil numérique
- Adopter un usage raisonné et critique d'un outil d'intelligence artificielle

Domaine 5 – Environnement numérique
- Compétence 5.2 : Évoluer dans un environnement numérique

Outils numériques mobilisés

tablettes de l'établissement ;
plateforme 1cours1bot.fr ;
chatbot scientifique paramétré par l'enseignant·e.

Déroulement du scénario

Étape 1 : paramétrage du chatbot

En amont de la séance, l'enseignant·e configure le chatbot sur la plateforme 1cours1bot.fr. Il intègre les documents de cours et rédige un pré-prompt afin de cadrer le rôle du chatbot, son périmètre d'intervention et la progression des échanges avec les élèves.

Le chatbot est paramétré pour jouer le rôle d'un tuteur virtuel spécialisé en physique-chimie. Il doit reformuler les notions non comprises, donner des exemples concrets, corriger les idées fausses et recadrer la discussion lorsque les questions s'éloignent du cours.

Étape 2 : révision avec le chatbot

En classe, les élèves utilisent individuellement le chatbot sur tablette pendant environ trente minutes. Ils peuvent lui poser des questions sur les changements d'état de la matière, demander des explications supplémentaires ou solliciter une reformulation d'une notion du cours.

Le chatbot suit une progression guidée : présentation du sujet, vérification des connaissances initiales, explication des trois états physiques de la matière, étude des changements d'état, distinction entre corps purs et mélanges, comparaison de graphiques de changement d'état et influence de la pression sur la température d'ébullition.

Dans un second temps, le chatbot propose des questions de vérification ou un QCM afin d'aider les élèves à mesurer leur compréhension. Les élèves peuvent interrompre le déroulé pour demander des précisions ou approfondir un point particulier.

Étape 3 : accompagnement pendant la séance

Pendant l'activité, l'enseignant·e circule dans la classe afin d'observer les interactions, d'aider les élèves à formuler leurs demandes et de vérifier la pertinence scientifique des réponses apportées par le chatbot. Ce temps d'accompagnement permet aussi de rappeler que l'IA constitue une aide à la révision, mais ne remplace pas l'analyse critique de l'élève ni la régulation pédagogique de l'enseignant·e.

Retour d'expérience

Les plus-values pédagogiques (enseignant·e·s / élèves)

Les élèves se sont montrés motivés par l'utilisation d'un outil reposant sur l'intelligence artificielle, même si la notion de chatbot a dû être explicitée en début de séance. Ils ont globalement trouvé l'outil facile à utiliser et les explications proposées plutôt claires et adaptées à un niveau collège.

Le chatbot a permis aux élèves de réviser à leur rythme. Selon les interactions, il a parfois adopté une forme de questions-réponses, parfois une démarche plus descendante, avec des pauses régulières pour vérifier la compréhension. Les élèves pouvaient également interrompre le chatbot afin de poser une question ou demander davantage d'explications.

L'activité a également présenté un intérêt inclusif : les élèves ayant des difficultés de lecture ont pu utiliser la synthèse vocale pour écouter les réponses du chatbot, tandis que certains ont pu recourir à la saisie vocale plutôt qu'à l'écriture au clavier.

Pour l'enseignant·e, le chatbot constitue un outil d'accompagnement des révisions intéressant, notamment parce qu'il permet de proposer des reformulations individualisées tout en maintenant un cadre collectif de travail en classe.

Par ailleurs, l'expérimentation permet d'interroger la place de l'IA au regard du modèle SAMR :

Activité	Niveau SAMR	Commentaire
Révisions avec le chatbot	Substitution	Le chatbot remplace certains supports traditionnels de révision, comme une fiche de synthèse ou une séance de questions-réponses avec l'enseignant·e.
Révisions interactives et personnalisées	Augmentation	Le chatbot permet aux élèves de demander des reformulations, d'obtenir des exemples supplémentaires et de vérifier leur compréhension grâce aux questions proposées par l'IA.

Dans ce cadre, l'intelligence artificielle agit comme un outil d'accompagnement des révisions, qui soutient l'autonomie des élèves tout en restant complémentaire du travail mené en classe avec l'enseignant·e.

Les plus-values pour la discipline

Le chatbot permet aux élèves de réviser à leur rythme et de revenir sur des notions qu'ils n'ont pas totalement comprises. Ils peuvent demander une reformulation, une explicitation d'un terme ou un exemple supplémentaire. Cette interactivité constitue une plus-value par rapport à des supports de révision plus linéaires, comme une fiche ou une capsule vidéo.

L'outil peut notamment aider à lever des difficultés liées au vocabulaire scientifique. Par exemple, lorsqu'un terme comme « eau distillée » apparaît dans une explication, un élève peut demander directement au chatbot ce qu'il signifie, sans attendre une intervention collective de l'enseignant·e.

Les points de vigilance

Le chatbot doit être soigneusement paramétré pour rester dans son rôle et ne pas s'éloigner du sujet. Le pré-prompt et les documents sources doivent être précis afin de limiter les réponses imprécises ou inadaptées.

Certains élèves peuvent être tentés de détourner l'outil de son usage pédagogique ou de chercher à le faire sortir de son cadre. Même si le chatbot recadre généralement la discussion, cela peut provoquer de l'amusement et entraîner des pertes de temps.

Quelques imprécisions ont également été observées. Par exemple, lorsqu'un élève évoque une ébullition à 100 °C à pression constante plutôt qu'à pression atmosphérique normale, le chatbot ne relève pas nécessairement l'erreur. Le rôle de l'enseignant·e reste donc indispensable pour vérifier les contenus et accompagner les élèves.

Une autre limite concerne l'analyse des supports : les schémas et graphiques semblent moins bien exploités que les descriptions textuelles. Il est donc préférable de fournir au chatbot des ressources explicites et rédigées avec précision.

Enfin, la plateforme utilisée a évolué pendant la période d'expérimentation. Le modèle gratuit est désormais limité à un seul chatbot public actif, ce qui peut constituer une contrainte pour une généralisation à plusieurs séquences ou plusieurs classes.

Les pistes pour aller plus loin ou généraliser la démarche

Le chatbot pourrait être utilisé pour des révisions en autonomie à la maison, à condition de disposer d'un accès adapté à la plateforme et, selon les usages, de plusieurs chatbots publics.

La plateforme permet également d'envisager d'autres modalités de révision, comme des QCM, des flashcards ou la construction de cartes mentales.

Une autre piste consisterait à utiliser le chatbot dans le cadre d'une classe inversée : les élèves pourraient découvrir certaines notions à partir des explications du chatbot avant de les mettre en pratique en classe avec l'aide de l'enseignant·e.

Ressources associées

Les éléments suivants sont disponibles en pièce jointe de cet article :

pré-prompt utilisé pour paramétrer le chatbot ;
ressources de cours intégrées au chatbot ;
exemples d'échanges élèves / chatbot ;
captures d'écran de la plateforme ;
grille d'autoévaluation des élèves.

TraAM 25/26 - L'IA : une alliée pour la préparation d'un exposé et d'un argumentaire

Sarah Roques — 2026-05-15T09:05:29Z

Cet article présente un scénario pédagogique élaboré dans le cadre des TraAM 2025-2026 en physique-chimie.

Thème national : Comment les systèmes à intelligence artificielle peuvent-ils contribuer à la formation en physique-chimie ?

Projet académique : Utiliser une IA éthique au service du développement de l'oral scientifique en physique-chimie.

L'IA : une alliée pour la préparation d'un exposé et d'un argumentaire

Menée en classe de 3ème, l'activité explore l'usage d'une IA conversationnelle comme outil d'entraînement à l'argumentation et à la prise de parole scientifique. Les élèves analysent des articles scientifiques fictifs ou débattent autour d'affirmations scientifiques discutables afin de construire un exposé argumenté et confronter leurs raisonnements à une IA jouant le rôle d'interlocuteur critique.

L'IA est ici utilisée non pour fournir des réponses toutes faites, mais pour aider les élèves à structurer leurs explications, renforcer leurs arguments et préparer un oral scientifique dans la perspective de l'oral du DNB. Le dispositif vise ainsi à développer simultanément les compétences d'oral scientifique, l'esprit critique et une utilisation raisonnée des outils d'intelligence artificielle.

Contexte de l'expérimentation

Professeur·e(s) expérimentateur·rice(s) : Christelle TESTA
Établissement : Collège Frédéric Mistral (Feyzin)
Niveau(x) concerné(s) : classe de 3e – cycle 4

Description de la séquence

Teaser à venir.

Description des activités proposées

Le scénario est construit autour de deux activités complémentaires.

Dans une première activité, intitulée Distinguer le vrai du faux en sciences, les élèves travaillent en binômes à partir d'articles scientifiques fictifs, comportant ou non des erreurs. Ils doivent analyser l'article, identifier les informations scientifiquement correctes ou discutables, puis préparer un exposé oral argumenté. L'IA est utilisée dans un second temps pour aider les élèves à améliorer la structuration de leur exposé, la précision de leurs formulations et la clarté de leur argumentation.

Dans une seconde activité, intitulée Sauriez-vous convaincre une IA ?, les élèves débattent avec une IA jouant le rôle de contradicteur. À partir d'une affirmation scientifique discutable, comme « Un objet plus lourd tombe plus vite qu'un objet léger » ou « Si un ion n'est pas détecté par un test connu, c'est qu'il n'est pas présent », ils doivent construire une argumentation, la soumettre à l'IA et tenter de défendre leur point de vue.

Objectifs pédagogiques

Ce scénario vise à amener les élèves à :

réinvestir des notions de physique-chimie vues en classe ;
analyser de manière critique une information scientifique ;
construire une argumentation claire et structurée ;
s'entraîner à défendre un point de vue scientifique à l'oral ;
prendre conscience des limites d'une IA conversationnelle ;
utiliser l'IA comme outil d'aide et non comme substitut au raisonnement personnel.

Compétences travaillées

Les activités proposées permettent de travailler plusieurs compétences du socle commun :

lire et comprendre des documents scientifiques ;
s'exprimer à l'oral lors d'une présentation ou d'un débat scientifique ;
argumenter de façon claire et organisée ;
développer l'esprit critique ;
mobiliser des outils numériques de manière raisonnée ;
pratiquer une démarche scientifique en confrontant une affirmation à des connaissances et à des arguments.

CRCN – Compétences numériques (Pix)

Domaine 1 – Informations et données
- Compétence 1.1 : Mener une recherche et une veille d'information
- Compétence 1.3 : Traiter des données

Domaine 2 – Communication et collaboration
- Compétence 2.1 : Interagir
- Compétence 2.3 : Collaborer

Domaine 3 – Création de contenus
- Compétence 3.1 : Développer des documents textuels

Domaine 5 – Environnement numérique
- Compétence 5.2 : Évoluer dans un environnement numérique

Déroulement du scénario

Activité 1 : Distinguer le vrai du faux en sciences

Les élèves reçoivent un article scientifique fictif ou non. Ils doivent déterminer si les informations présentées leur semblent fiables ou erronées, en s'appuyant sur leurs connaissances. Ils rédigent ensuite un exposé argumenté, qu'ils présentent une première fois. Après ce premier passage, ils utilisent l'IA pour obtenir des pistes d'amélioration sur leur exposé, sans lui demander de produire la réponse à leur place. Une version retravaillée est ensuite présentée devant les pairs et évaluée à l'aide d'une grille de compétences.

Activité 2 : Sauriez-vous convaincre une IA ?

Les élèves doivent débattre avec une IA à partir d'une affirmation scientifique. L'IA joue le rôle d'un contradicteur : elle questionne les arguments proposés et oblige les élèves à préciser leur raisonnement. L'enjeu n'est pas simplement de « gagner » le débat, mais de comprendre ce qui rend un argument scientifique recevable, précis et convaincant.

Retour d'expérience

Les plus-values pédagogiques (enseignant·e·s / élèves)

Pour les élèves, l'usage de l'IA permet d'obtenir un retour rapide sur la formulation et la structuration de leur argumentation. Elle constitue également un interlocuteur d'entraînement avant une présentation orale ou un échange avec un jury. Le dispositif favorise ainsi la mise en mots des raisonnements scientifiques et peut contribuer à renforcer la confiance des élèves dans leur prise de parole.

Pour l'enseignant·e, l'IA peut également constituer une aide à la conception de supports, notamment pour produire des articles scientifiques fictifs intégrant volontairement des informations correctes ou erronées. Elle permet aussi de proposer aux élèves un temps supplémentaire de questionnement, sans se substituer à l'accompagnement pédagogique.

Par ailleurs, l'expérimentation permet d'interroger la place de l'IA au regard du modèle SAMR :

Activité	Niveau SAMR	Commentaire
Distinguer le vrai du faux en sciences	Augmentation	L'IA aide les élèves à reformuler, structurer et améliorer leur exposé oral à partir d'une première production.
Sauriez-vous convaincre une IA ?	Augmentation	L'IA joue le rôle de contradicteur dans un débat scientifique interactif permettant aux élèves de tester et renforcer leur argumentation.

De manière générale, ces activités ont permis de développer l'esprit critique et la rigueur scientifique des élèves, aussi bien vis-à-vis des contenus scientifiques étudiés que des réponses produites par l'IA. Plusieurs élèves ont notamment pris conscience de l'importance de formuler des demandes précises et de vérifier les informations proposées par l'outil.

Les plus-values pour la discipline

Les activités proposées permettent de réinvestir des notions de physique-chimie dans des situations d'analyse critique. Les élèves doivent mobiliser leurs connaissances sur la propagation de la lumière et du son, le poids et la masse, la chute des objets ou encore les tests d'identification des ions. La confrontation avec l'IA les amène à préciser leurs arguments, à distinguer une affirmation d'un raisonnement scientifique et à mieux prendre en compte les limites d'un modèle ou d'un test expérimental.

Les points de vigilance

La mise en œuvre de ce type d'activité nécessite un cadrage précis. Les prompts proposés aux élèves doivent être préparés et testés en amont afin d'éviter que l'IA ne fournisse directement les réponses attendues ou ne sorte du rôle prévu. Il est également important d'accompagner les élèves dans leur manière d'interagir avec l'IA : certains peuvent chercher à obtenir une validation rapide plutôt qu'à construire une argumentation.

L'activité montre aussi que les réponses de l'IA doivent toujours être discutées. Certaines formulations peuvent dépasser le niveau attendu ou manquer de précision scientifique. Le rôle de l'enseignant·e reste donc essentiel pour réguler les échanges, vérifier la validité des contenus et aider les élèves à adopter une posture critique.

Enfin, cette expérimentation a été menée avec un petit groupe d'élèves volontaires et à l'aise en physique-chimie. Une généralisation à une classe entière nécessiterait sans doute un travail en demi-groupe et un accompagnement plus progressif.

Les pistes pour aller plus loin ou généraliser la démarche

Plusieurs prolongements peuvent être envisagés. Un travail spécifique sur la rédaction de prompts permettrait d'aider les élèves à formuler plus clairement leurs demandes et à mieux comprendre les réponses obtenues. L'activité pourrait également être adaptée à une interaction orale directe avec l'IA, afin de se rapprocher davantage d'une situation d'entraînement à l'oral du DNB.

La démarche peut aussi être transposée à d'autres thèmes du programme, dès lors qu'il s'agit d'amener les élèves à vérifier une information, défendre une position scientifique ou distinguer une affirmation intuitive d'un argument fondé sur un modèle.

Ressources associées

Les éléments suivants sont disponibles en pièce jointe de cet article :

consignes de l'activité 1 ;
articles scientifiques fictifs proposés aux élèves ;
grille d'évaluation de l'oral ;
consignes de l'activité 2 ;
exemples de prompts ;
exemples d'échanges élèves / IA ;
questionnaires de retour d'expérience.

Stages GANIL et CERN : il reste des places !

Sarah Roques — 2026-05-10T16:41:07Z

Pour rappel, ces stages offrent aux enseignants du secondaire une opportunité unique de se former en immersion dans deux lieux emblématiques de la recherche scientifique en physique nucléaire et en physique des particules :

le stage « Les profs au GANIL », au GANIL à Caen ;
le « French Teacher Programme » du CERN, près de Genève.

Ces formations, intégrées au plan d'équipement « COSMOS à l'École », sont prises en charge (hébergement et transport) et permettent aux professeurs de découvrir les dernières avancées de la recherche tout en enrichissant leurs pratiques pédagogiques.

Dans la mesure où il reste des places disponibles, les appels à candidatures ont été prolongés. Ainsi, les candidatures sont à déposer jusqu'au 14 mai 2026 via le site de « Sciences à l'École » : https://www.sciencesalecole.org/stages-de-formation-ganil-et-cern/

Participer aux Olympiades de Physique France

Sarah Roques — 2026-04-18T13:55:39Z

Les Olympiades de Physique France

Les Olympiades de Physique France sont un concours scientifique expérimental s'adressant à des équipes de deux à cinq lycéens encadrés par un ou deux professeur(s), en liaison éventuelle avec un laboratoire ou une entreprise. Le sujet du projet est choisi librement par les équipes, il doit comporter une démarche expérimentale originale dont le domaine principal est la physique. S'il est à dominante physique, le concours touche aux domaines les plus variés (environnement, art, santé, préoccupations énergétiques…).

Les épreuves du concours

Les épreuves consistent en un exposé de 20 min présentant le projet avec la réalisation d'expériences suivi d'un entretien de 20 min avec le jury. Les concours interacadémiques auront lieu début décembre permettant de sélectionner les équipes qui participeront au concours national fin janvier.

Plus d'informations

Plus d'informations sur le projet via le lien suivant :

Accueil - Olympiades

Inscription sur ADAGE

Inscription sur ADAGE du 01/05/2026 au 15/10/2026.

Les professeurs encadrants devront saisir les diverses informations concernant leur équipe sur la plateforme Adage. Ces informations seront ensuite transférées dans l'application olymphys.fr sur laquelle les professeurs auront un compte personnel sécurisé. Ce compte personnel permettra de déposer les documents numériques demandés pour le concours : mémoire, résumé, etc ...

Inviter un chercheur ou une chercheuse en physique statistique dans sa classe

Sarah Roques — 2026-03-31T05:51:51Z

Inviter un chercheur ou une chercheuse en physique statistique dans sa classe

Des chercheurs et chercheuses proposent d'intervenir dans les classes, du collège à la classe préparatoire, pour faire découvrir aux élèves les recherches actuelles en physique statistique.

Un dispositif proposé par le CNRS

Dans le cadre de l'initiative Physique scolaire du CNRS, les enseignants et enseignantes peuvent, pour l'année 2026, inviter un chercheur ou une chercheuse afin de présenter leurs travaux et d'échanger avec les élèves autour de la physique statistique et de ses applications.

Ces interventions permettent de faire découvrir la recherche actuelle, d'illustrer les notions abordées en cours et de sensibiliser les élèves aux métiers scientifiques.

Le dispositif s'adresse aux classes du collège jusqu'aux classes préparatoires.

Comment participer ?

Les modalités de participation et les informations détaillées sont disponibles sur le site du CNRS :

Inviter un chercheur ou une chercheuse en physique statistique dans sa classe

Accueillir un chercheur ou une chercheuse en classe

Pour préparer au mieux ce type de rencontre et découvrir des exemples de mise en œuvre en établissement, vous pouvez également consulter l'article académique :

Accueillir un chercheur et une chercheuse en classe

Pop'Sciences : des ressources scientifiques pour enrichir l'enseignement de la physique-chimie

Sarah Roques — 2026-02-24T19:00:09Z

Le centre de culture scientifique, technique et industrielle Pop'Sciences propose des ressources qui peuvent être utiles aux professeurs de physique-chimie.

Vous trouverez notamment un magazine dédié à la matière et au cycle de vie : https://popsciences.universite-lyon.fr/theme/matiere-cycle/ et également un dossier publié dans le cadre de l'année de l'ingénierie intitulé "Quand l'ingénierie façonne la recherche scientifique". Celui-ci a été réalisé par Pop'Sciences et la délégation Rhône Auvergne du CNRS.

Lien du dossier sur Pop'Sciences : https://popsciences.universite-lyon.fr/ressources_scolaires/quand-lingenierie-faconne-la-recherche-scientifique-un-dossier-popsciences-et-cnrs/

Les articles :

#1 : Coup d'accélérateur sur la modélisation des transferts radiatifs atmosphériques

#2 : Faciliter le suivi médical des patients grâce aux ultrasons

#3 : Les polymères, nouvelle voie pour la mise au point de nano-détecteurs

#4 : La photocatalyse promise à un avenir radieux

#5 : Sonder la matière à l'échelle subatomique pour révéler ses propriétés

#6 : De nouveaux matériaux hybrides aux atouts multiples

#7 : « Repenser la synthèse des polymères dans la perspective de les rendre plus faciles à recycler »