Les outils éducatifs numériques ont transformé la façon dont les élèves accèdent à l'information, mais l'apprentissage numérique peut souvent sembler passif. La pratique interactive, engageante et multimodale a un grand potentiel mais reste hors de portée—coûteuse à créer, limitée en nombre et exigeant plus d'efforts de la part des enseignants. Nous voulions voir si l'IA pouvait aider à combler cet écart.

Aujourd'hui, nous partageons notre dernière recherche qui repousse les frontières de l'apprentissage interactif. Notre nouvelle expérience de recherche permet aux éducateurs de créer des simulations éducatives personnalisées, interactives et guidées. Ces interactifs d'apprentissage sont adaptés aux objectifs et au programme de l'enseignant, et sont générés dynamiquement, en tirant parti d'une nouvelle application des interfaces utilisateur génératives (Gen UI) optimisées pour l'apprentissage.

Après avoir reçu des retours positifs initiaux d'enseignants d'un groupe de testeurs de confiance, nous publions également une bibliothèque d'exemples de plus de 30 interactifs d'apprentissage en anglais pour les matières STEM, notamment la physique, la chimie, la biologie et les mathématiques, en mettant l'accent sur le collège et le lycée. Tous sont générés par IA et revus par des enseignants. Les écoles utilisant Google Workspace for Education peuvent s'inscrire pour fournir des retours via le programme pilote Google for Education.

L'apprentissage n'est pas un sport de spectateur. De John Dewey, qui soutenait en 1916 que nous devrions « donner aux élèves quelque chose à faire », à Jean Piaget, dont les travaux ont montré comment les apprenants construisent leurs connaissances, il est bien établi que les élèves apprennent mieux par un engagement actif. La recherche cognitive moderne, comme le cadre ICAP, confirme que les comportements interactifs produisent une construction de schémas plus profonde et une rétention à long terme supérieure à l'écoute ou à la lecture passive. L'apprentissage actif est fondamental pour Learn LM, la famille de modèles d'IA générative de Google affinés pour l'éducation, publiée en 2024, et a été exploré dans une expérience de recherche Learn Your Way en 2025.

Pour rendre cela possible, nous nous sommes tournés vers l'UI générative, où les modèles d'IA construisent dynamiquement des interfaces utilisateur plutôt que d'exiger que ces interfaces soient codées à l'avance. Nous avons exploré comment optimiser les interfaces génératives pour des parcours éducatifs plus profonds plutôt que des interactions rapides. En utilisant une conception pédagogique soigneusement guidée et des garde-fous pédagogiques, nous voulons permettre aux enseignants de créer leurs propres environnements interactifs—adaptés à leur programme et à leurs contextes.

Entités clés : Entreprises : Google, Google Workspace for Education, Google for Education | Personnes : John Dewey, Jean Piaget

FAQ : Comment l'UI générative aide-t-elle les enseignants à créer des interactifs d'apprentissage ?

L'UI générative permet aux modèles d'IA de construire dynamiquement des interfaces utilisateur, permettant aux enseignants de créer des simulations éducatives interactives personnalisées adaptées à leur programme et à leurs objectifs sans avoir à coder les interfaces à l'avance. Guidés par la conception pédagogique et des garde-fous pédagogiques, ces interactifs favorisent un apprentissage actif et basé sur l'investigation.

FAQ Q : Comment l'UI générative aide-t-elle les enseignants à créer des interactifs d'apprentissage ?

FAQ A : L'UI générative permet aux modèles d'IA de construire dynamiquement des interfaces utilisateur, permettant aux enseignants de créer des simulations éducatives interactives personnalisées adaptées à leur programme et à leurs objectifs sans avoir à coder les interfaces à l'avance. Guidés par la conception pédagogique et des garde-fous pédagogiques, ces interactifs favorisent un apprentissage actif et basé sur l'investigation.