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Former à l'éthique de l'IA en enseignement supérieur : trousse pédagogique

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Titre :	Former à l'éthique de l'IA en enseignement supérieur : trousse pédagogique
Auteurs :	Frédérick Bruneault ; Andréane Sabourin Laflamme ; Jacob Boivin ; Laurence Grondin-Robillard ; Eveline Le Calvez ; UQAM ; Cégep André-Laurendeau
Type de document :	ouvrage
Editeur :	Québec [Canada] : UQAM - Université du Québec à Montréal, 05/2024
Format :	96 p.
Note générale :	Présentation sur l'archive ouverte SocArXiv (07/06/2024) : https://osf.io/preprints/socarxiv/z8m42 .
Langues:	Français
Mots-clés :	Thesaurus formation 2019 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ; ETHIQUE ; ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ; CONTENU FORMATION ; OUTIL PEDAGOGIQUE ; TERMINOLOGIE ; BIBLIOGRAPHIE ; CANADA
Résumé :	Cette trousse pédagogique est complémentaire au référentiel de compétence intitulé "Former à l’éthique de l’IA en enseignement supérieur : référentiel de compétence" produit grâce au Pôle montréalais d’enseignement supérieur en intelligence artificielle (PIA). Ce document a pour objectif de proposer des moyens concrets pour réaliser des activités de formation qui permettront de développer les différents aspects de la compétence en éthique de l’IA. Chaque fiche contient une courte explication du lien entre l’activité proposée et les éléments provenant du référentiel de compétence. Cette trousse pédagogique doit être envisagée comme un document de travail à partir duquel la créativité des personnes enseignantes qui l’utiliseront pourra être mise à profit. Au sommaire : - Introduction. 1 - Qui se cache derrière ce fil d’actualité ? À la découverte du profil mystère. 2 - Profiler, pour vendre : les dessous de la publicité ciblée. 3 - Sécurité informatique 101 : comment déjouer les escrocs du cyberespace ? (Plateformes en ligne permettant de tester la robustesse des mots de passe). 4 - Études de cas en éthique de l’IA : quelles pistes d’action pour mitiger les risques ? (L’IA générative en éducation ; La reconnaissance faciale dans l’espace public ; Liste de principes et de valeurs morales). 5 - Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA : évaluer un système d’IA en appliquant la grille de réflexivité de l’Obvia (Cartes-scénario). 6 - Algorithme de recrutement biaisé : quand l’IA fait de la discrimination (Candidatures et critères de sélection). 7 - L’IA créatrice, vraiment ? (Exemples de créations par l’IA ). 8 - L’IA, plus matérielle qu’on ne le pense et moins verte qu’on ne le dit. 9 - Chasse aux illusions : comment détecter les fausses nouvelles et les hypertrucages (Guide de détection critique pour l’identification et l’analyse des fausses nouvelles et des hypertrucages). 10 - Déconnexion créative : dessiner pour réfléchir aux automatismes numériques. - Glossaire. - Bibliographie.
DOI :	DOI : 10.31235/osf.io/z8m42
En ligne :	https://files.osf.io/v1/resources/z8m42/providers/osfstorage/665e0b8c65e1de4d78893c05?action=download&direct&version=1
Voir aussi :	Former à l'éthique de l'IA en enseignement supérieur : référentiel de compétence / Frédérick Bruneault (02/2022)

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