Les rétroactions (feedback) automatisées de TeachFX au service de la supervision pédagogique

Résumé

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.

Mots-clés :

• Supervision pédagogique,
• auto-évaluation,
• intelligence artificielle,
• TeachFX,
• analyse réflexive