{"id":9738,"date":"2026-09-29T12:59:23","date_gmt":"2026-09-29T16:59:23","guid":{"rendered":"https:\/\/community.camerisefsl.ca\/?p=9738"},"modified":"2026-09-29T14:50:08","modified_gmt":"2026-09-29T18:50:08","slug":"comparaison-des-agents-centres-enseignant-et-etudiant-en-physique-impacts-sur-apprentissage-et-empathie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/community.camerisefsl.ca\/comparaison-des-agents-centres-enseignant-et-etudiant-en-physique-impacts-sur-apprentissage-et-empathie\/","title":{"rendered":"Comparaison des agents centr\u00e9s enseignant et \u00e9tudiant en physique : impacts sur apprentissage et empathie"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les mod\u00e8les de langage \u00e0 grande \u00e9chelle (LLMs) pr\u00e9sentent des d\u00e9fis dans la r\u00e9solution pr\u00e9cise des questions de physique. Cette \u00e9tude explore <strong>l\u2019ing\u00e9nierie de prompt<\/strong> pour cr\u00e9er deux agents p\u00e9dagogiques : un agent centr\u00e9 sur l\u2019enseignant et un autre centr\u00e9 sur l\u2019\u00e9tudiant, afin de comparer leurs effets sur <strong>la performance d\u2019apprentissage<\/strong>, la charge cognitive, l\u2019exp\u00e9rience de flow et la perception d\u2019empathie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcbb Conception des agents et m\u00e9thodologie<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c0 l\u2019aide de la plateforme Coze, deux agents ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s selon des <strong>styles d\u2019interaction distincts<\/strong>. L\u2019agent centr\u00e9 enseignant d\u00e9livre des r\u00e9ponses <strong>autoritative et structur\u00e9es<\/strong>, ax\u00e9es sur le contenu, tandis que l\u2019agent centr\u00e9 \u00e9tudiant adapte ses explications en <strong>tenant compte des connaissances pr\u00e9alables<\/strong> des \u00e9l\u00e8ves et favorise un dialogue empathique. Ces agents ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9s aupr\u00e8s de 63 lyc\u00e9ens chinois qui ont interagi environ 20 minutes avec leur agent attribu\u00e9, sur des questions de physique li\u00e9es \u00e0 la convection et aux variations de temp\u00e9rature.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcca R\u00e9sultats sur la performance et la charge cognitive<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les deux agents am\u00e9liorent significativement la <strong>compr\u00e9hension conceptuelle<\/strong> des \u00e9tudiants, mais ceux interagissant avec l\u2019agent centr\u00e9 \u00e9tudiant ont obtenu des <strong>scores post-test plus \u00e9lev\u00e9s<\/strong>. Ce groupe a \u00e9galement signal\u00e9 une <strong>charge cognitive extrins\u00e8que r\u00e9duite<\/strong> et une charge germane accrue, indiquant une meilleure focalisation et engagement cognitif dans l\u2019apprentissage.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83c\udf93 Exp\u00e9rience de flow et perception d\u2019empathie<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019agent centr\u00e9 \u00e9tudiant a favoris\u00e9 un \u00e9tat de flow sup\u00e9rieur, marqu\u00e9 par plus d\u2019<strong>engagement, de contr\u00f4le<\/strong> et de plaisir durant l\u2019interaction. De plus, la perception d\u2019<strong>empathie envers l\u2019agent<\/strong> \u00e9tait significativement plus \u00e9lev\u00e9e dans ce groupe, renfor\u00e7ant la relation \u00e9motionnelle et la motivation des apprenants.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83c\udf0d Discussion et implications p\u00e9dagogiques<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les r\u00e9sultats sugg\u00e8rent que l\u2019approche centr\u00e9e \u00e9tudiant, avec son <strong>feedback interactif et encouragements<\/strong>, correspond mieux aux besoins cognitifs et \u00e9motionnels des \u00e9l\u00e8ves en physique assist\u00e9e par IA. Ce type d\u2019agent facilite non seulement le traitement efficace des informations mais soutient aussi une <strong>exp\u00e9rience d\u2019apprentissage immersive<\/strong> et empathique propice \u00e0 l\u2019engagement durable.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\ud83d\udcbb Limitations et perspectives<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette \u00e9tude se limite \u00e0 un \u00e9chantillon restreint et \u00e0 deux questions de physique, ce qui r\u00e9duit la port\u00e9e des conclusions. De futures recherches pourraient \u00e9largir le panel d\u2019\u00e9l\u00e8ves et diversifier les t\u00e2ches pour mieux cerner le potentiel des agents bas\u00e9s sur <strong>l\u2019ing\u00e9nierie de prompt<\/strong> dans divers contextes \u00e9ducatifs.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Version anglaise de l\u2019article traduite gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA.<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"article-image\" style=\"margin: 0px 0; margin-bottom: 1.5em;\">\n    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/community.camerisefsl.ca\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image1-20.jpg\" style=\"\n      width: 100%;\n      max-height: 350px;\n      border-radius: 7px;\n      object-fit: cover;\n      display: block;\n    \" \/>\n  <\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Source & Cr\u00e9dits<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auteur : <strong>Yimin Wang, Xiaotong Chen, Yushan Xiong, Shaorui Xu, Qiuye Li, Shaona Zhou<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Article original (PDF) : <a href=\"https:\/\/journals.aps.org\/prper\/pdf\/10.1103\/9t5b-twsb\" target=\"_blank\">https:\/\/journals.aps.org\/prper\/pdf\/10.1103\/9t5b-twsb<\/a><\/p>\n<button class=\"simplefavorite-button\" data-postid=\"9738\" data-siteid=\"1\" data-groupid=\"1\" data-favoritecount=\"0\" style=\"\">Ajouter aux favoris<\/button>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les mod\u00e8les de langage \u00e0 grande \u00e9chelle (LLMs) pr\u00e9sentent des d\u00e9fis dans la r\u00e9solution pr\u00e9cise des questions de physique. 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