Dans cette activité, les élèves associent la construction d’un bilan, la mise en apprentissage des compétences orales et l’argumentation en première spécialité sur le phénotype aux différentes échelles. L’exemple utilisé est la drépanocytose pour passer de l’échelle de l’organisme à l’échelle moléculaire et génétique. La forme de production est un podcast de 3 minutes.

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.

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.

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.

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 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.

Les élèves ont 45 min pour aider Benoît Coeuré, président de l’Autorité de la concurrence, à retrouver ses dossiers afin qu'il puisse présenter ses conclusions pour une conférence. Activité en autonomie ou en classe ( seul ou en groupe) à réaliser de préférence avec un ordinateur. Une fiche explicative avec les mots de passe est disponible pour le professeur sur le site de l'académie de Versailles. Elle est facilement accessible en appliquant le filtre « Escape games numériques".

.Après avoir corrigé des copies d’une dissertation ou d’une EC3, le professeur ou la professeure soumet aux élèves un paragraphe argumentatif comportant des erreurs de méthode, sur le plan des connaissances ou de la forme. Les élèves sont invités à rédiger un prompt efficace pour améliorer la qualité du paragraphe en question avec l’aide de l’IA.

Grâce à l'aide de l’agent conversationnel, les élèves reçoivent une aide pour corriger pas à pas une introduction de dissertation (aussi valable pour une EC3).

L’agent conversationnel supporté permet aux élèves de travailler en autonomie sur les compétences de lecture et de calcul de données statistiques en SES. Il propose des exercices pratiques et des défis pour améliorer la lecture et l’analyse de tableaux et de graphiques.

Une activité basée sur les données du taux de chômage de l'Insee afin d'entraîner les élèves à la lecture et à l’analyse d’un document statistique (lecture de données, comparaison, ici de pourcentages de répartition). Après un travail en autonomie, l'IA est utilisée pour vérifier et consolider la compréhension du document.

Afin de se familiariser avec les attentes des épreuves EC1 et EC2, les élèves vont devoir « jouer » avec les erreurs les plus communes… (oublier de mobiliser des concepts attendus, de définir, d’expliciter, d’illustrer, faire des erreurs dans l’interprétation de données, …). L'IA est utilisée pour créer des cartes erreurs.

Une activité qui invite les élèves de Terminale à co-construire une fiche de révision pour s’entraîner à lire les documents statistiques et à interpréter les données (sur la Mobilité Sociale). Cette fiche va mutualiser les travaux des élèves réalisés à partir de documents statistiques et avec l’aide d’une IA.

Voici deux ChatBot de type ChatMD programmés en MARKDOWN : 1. « SESman » avec ChatMD : découvrir les épreuves écrites en SES; 2. Un guide méthodologique pour la dissertation en SES (ChatMD). L'objectif est de renforcer l’autonomie des élèves en cycle terminal dans la maîtrise des attentes liées aux épreuves finales : l’épreuve composée et la dissertation s’appuyant sur un dossier documentaire. Le contenu des agents conversationnels est adaptable/modifiable par l'enseignant ou l'enseignante.

Robot conversationnel d'accompagnement à destination des élèves de Seconde pour réviser des points du programme. Afin de développer une certaine autonomie dans les apprentissages, l’agent conversationnel questionne pas à pas les élèves autour des notions au programme.

Cette ressource propose un scénario pédagogique visant à faire comprendre le mécanisme de la création monétaire par le crédit bancaire, à partir de la lecture de bilans simplifiés d’une entreprise et d’une banque. Elle s’appuie sur un usage encadré de l’intelligence artificielle : pour la rédaction d’une synthèse de cours et la conception d’activités d’application, la transformation des contenus validés par l’enseignant en supports multimodaux (vidéo explicative et quiz interactif).

L'objectif est d'analyser l'emprise territoriale et le rôle économique des activités industrielles dans l'agglomération lyonnaise et leurs dynamiques pour rester compétitives dans la mondialisation, à partir d'une carte narrative d'un globe virtuel.

L’idée initiale est de faire travailler le chapitre "la ville de demain" aux élèves de demain en intégrant l’IA afin de réaliser une production finale : L’image d’une ville de demain générée par une IA. La génération de cette image est le fil conducteur de la séquence. Au fil des séances les élèves abordent les notions importantes du chapitre. Les élèves ont des connaissances solides sur les métropoles car ils ont traité la séquence « Les métropoles et leurs habitants » juste avant. Les deux chapitres faisant partie du même thème : « Habiter une métropole ». Le parti pris est de faire une géographie prospective comme les programmes peuvent le suggérer.

Un exercice interactif pour introduire le thème 5 du programme de Terminale en HGGSP : Qu’est-ce que l’environnement ? > Au travers du prisme historique : Un regard sur l’histoire de l’environnement. > Au travers du prisme géographique, géopolitique et des sciences politiques : Définitions, représentations, évolutions de la notion d’environnement : une construction sociale et politique.

Synthèse après un travail d'élèves en groupes sur les différents lieux étudiés. Une séance réalisée sur support numérique incluant des projets Google Earth.

Cette démarche s’appuie sur les documents en ligne du CNES - GeoImage qui propose une image satellite haute définition ainsi qu’une analyse détaillée. Elle peut donner lieu à un croquis à faire sur tablette avec l’application Autodesk Sketchbook.