Vérification qualité par IA

La vérification qualité par IA est un diagnostic automatique de ton cours selon cinq dimensions didactiques. En 30 secondes maximum, tu obtiens un score global plus des recommandations d'amélioration concrètes — idéal comme contrôle de bon sens avant l'activation ou en cas de faibles taux d'achèvement.

Ce que la vérification évalue

Cinq dimensions, chacune avec son propre score de 0 à 100 :

Dimension	Ce qui est vérifié
Exhaustivité	Tous les contenus essentiels sont-ils là ? Y a-t-il des lacunes évidentes ?
Structure	La construction est-elle logique ? Y a-t-il un fil conducteur pertinent ?
Contenu	Le contenu est-il pertinent sur le fond, actuel et adapté au public cible ?
Objectifs pédagogiques	Les objectifs pédagogiques sont-ils clairs et vérifiables ?
Niveau de difficulté	Le niveau correspond-il au public cible déclaré ?

Des cinq dimensions résulte un score global de 0 à 100 avec un code couleur :

• 75-100 — bonne qualité
• 50-74 — amélioration nécessaire
• 0-49 — amélioration considérable nécessaire

Lancer la vérification

1. Dans la gestion des cours (Administration → Gestion des cours → Catalogue), trouve ton cours.
2. Sur la carte du cours, clique sur l'icône ampoule (« Vérification qualité par IA ») — ou, si un score existe déjà, directement sur la pastille du score.
3. Dans la boîte de dialogue, clique sur Vérifier maintenant — ou Vérifier à nouveau, si des résultats existent déjà.

Pendant l'analyse, un indicateur de chargement tourne (« L'IA analyse le cours… »). Si tu fermes la boîte de dialogue, l'analyse ne s'interrompt pas côté serveur — mais la valeur ne se met à jour qu'au prochain appel.

Comprendre les résultats

Dans la boîte de dialogue, tu vois :

• Le score global sous forme de diagramme circulaire + la date de la dernière vérification
• Les barres des dimensions avec le score et un retour individuel par dimension
• Les points forts — la liste de ce qui fonctionne particulièrement bien (un bon point pour ton cours !)
• Les recommandations — des propositions de mesures concrètes, par ex. « ajouter des quiz pour vérifier les connaissances » ou « formuler plus précisément les objectifs pédagogiques de la leçon 3 »

Ce que la vérification n'évalue PAS

La vérification analyse les métadonnées et la structure du cours — titre du cours, description, niveau de difficulté, titres et types de leçons. Elle ne regarde pas la qualité médiatique de tes contenus : les vidéos, les contenus H5P intégrés, les pièces jointes PDF ne sont pas vérifiés sur le fond. L'appréciation de la qualité médiatique reste éditoriale — l'IA est ici un outil, pas un remplacement.

Quand une vérification vaut le coup

• Avant l'activation — dernier contrôle de bon sens sur la structure et la couverture de la matière
• Après des modifications de contenu importantes — nouveau bloc de leçons, ajustement des objectifs pédagogiques, quiz ajoutés
• En cas de faibles taux d'achèvement ou de mauvaises évaluations des apprenant:es — comme outil de diagnostic sur ce qui pourrait clocher
• Avant une actualisation annuelle — la difficulté correspond-elle encore au public cible ?

Tu peux relancer la vérification à tout moment. Fais seulement attention à la limite commune à toutes les fonctions IA (tuteur, évaluation IA, vérification qualité) : au maximum 30 appels IA par tranche de 5 minutes et par personne — au quotidien, cela ne joue aucun rôle.

Interpréter les recommandations concrètes

Exemples et façon de les traiter :

Recommandation	Ce que tu peux faire
« Formuler les objectifs pédagogiques plus précisément »	Réfléchis à nouveau : que doivent concrètement savoir faire les apprenant:es après le cours ? Au maximum 3 à 5 phrases claires dans la description.
« Intégrer davantage de vérifications de connaissances »	Insérer une ou plusieurs leçons de quiz entre les longues séquences explicatives. Voir Quiz et évaluation.
« Vérifier la progression de difficulté »	Les premières leçons sont-elles vraiment pour des débutant:es ? Ou plonges-tu trop vite dans le détail ?
« Fil conducteur peu clair »	Vérifier l'ordre des leçons, éventuellement insérer un texte de transition entre les thèmes.
« La durée estimée semble trop courte/trop longue »	Parcours le cours toi-même ou demande à un groupe d'apprentissage test combien de temps il lui faut réellement.

Questions fréquentes

La vérification me donne un score faible, mais mes apprenant:es sont satisfait:es. Les deux points de vue sont valables — l'IA évalue la structure didactique, tes apprenant:es évaluent l'utilité pratique. Si le cours fonctionne dans la pratique, les recommandations de l'IA sont une amélioration optionnelle, pas une obligation.

À quelle fréquence dois-je vérifier ? Quelques fois pendant la phase de création, chaque ajustement étant suivi d'une nouvelle vérification. En exploitation, au maximum tous les quelques mois. Des re-vérifications fréquentes sans modification donnent des résultats quasi identiques.

Mon cours a des scores très différents selon les dimensions — que faire ? Concentre-toi d'abord sur les scores les plus faibles — c'est là que le gain par effort investi est le plus grand. N'ignore pas les scores élevés, mais fixer des priorités est le chemin le plus rapide vers une amélioration perceptible de la qualité.

L'IA me donne des recommandations que je considère comme fausses. Tu connais ton cours et tes apprenant:es mieux que l'IA. Vois les recommandations comme des suggestions, pas comme des instructions. Si une recommandation te paraît fausse, passe outre.

Les apprenant:es voient-ils le score ? Non — le score de qualité n'apparaît que dans la gestion des cours et dans la section formateur:rice, pas dans le catalogue ni dans le lecteur de cours des apprenant:es.