Vérification qualité par IA¶

La vérification qualité par IA est un diagnostic automatique de ton cours selon cinq dimensions pédagogiques. En 15 à 30 secondes, tu obtiens un score global plus des recommandations d'amélioration concrètes — idéal comme contrôle de cohérence avant publication 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 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 importante nécessaire

Lancer la vérification¶

Tu peux déclencher la vérification à deux endroits :

Depuis le catalogue de cours¶

Trouve ton cours dans le catalogue.
Clique sur l'icône qualité sur la carte.
Dans la boîte de dialogue, clique sur Vérifier maintenant — ou Vérifier à nouveau si des résultats existent déjà.

Depuis les Analytics formateur:rice¶

Analytics → Cours.
Dans le tableau des cours, la colonne Qualité IA avec le score actuel.
Cliquer sur le score ouvre la même boîte de dialogue → Vérifier à nouveau.

Capture d'écran à venir

Boîte de dialogue qualité avec diagramme circulaire du score global et barres par dimension

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 :

Score global sous forme de diagramme circulaire + date de la dernière vérification
Barres par dimension avec score et retour individuel par dimension
Points forts — liste de ce qui fonctionne particulièrement bien (un plus pour ton cours !)
Recommandations — 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 : vidéos, contenus H5P intégrés, pièces jointes PDF ne sont pas vérifiés sur le fond. L'appréciation de la qualité médiatique reste éditoriale — ici, l'IA est un outil, pas un substitut.

Quand une vérification vaut le coup¶

Avant la publication — dernier contrôle de cohérence pour vérifier que la structure et la couverture du sujet sont correctes
Après des changements de contenu importants — nouveau bloc de leçons, ajustement d'objectif, quiz ajoutés
En cas de faibles taux d'achèvement ou de mauvaises évaluations des apprenant:es — comme outil de diagnostic pour comprendre d'où ça vient
Avant l'actualisation annuelle — la difficulté correspond-elle encore au public cible ?

Il n'y a pas de temps d'attente — tu peux lancer la vérification autant de fois que tu veux.

Interpréter les recommandations concrètes¶

Exemples et comment les gérer :

Recommandation	Ce que tu peux faire
« Formuler les objectifs plus précisément »	Réfléchis à nouveau : que doivent concrètement savoir faire les apprenant:es après le cours ? 3 à 5 phrases claires maximum dans la description.
« Intégrer plus de vérifications de connaissances »	Insère une ou des leçons de quiz entre les longs passages explicatifs. Voir Quiz et évaluation.
« Vérifier la gradation de la difficulté »	Les premières leçons sont-elles vraiment pour débutant:es ? Ou entres-tu trop vite dans le détail ?
« Fil conducteur peu clair »	Vérifie l'ordre des leçons, ajoute éventuellement 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 test combien de temps il leur faut réellement.

Questions fréquentes¶

La vérification me donne un score bas, mais mes apprenant:es sont satisfait:es. Les deux points de vue sont valables — l'IA évalue la structure pédagogique, 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 devrais-je vérifier ? En phase de création, quelques fois, chaque ajustement suivi d'une nouvelle vérification. En exploitation, tout au plus tous les quelques mois. Des re-vérifications fréquentes sans changement 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 bas — c'est là que le gain par effort est le plus grand. N'ignore pas les scores élevés, mais poser des priorités est le chemin le plus rapide vers une amélioration qualité perceptible.

L'IA me donne des recommandations que je juge 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 semble fausse, ignore-la.

Les apprenant:es voient-ils le score ? Actuellement oui — si le catalogue est configuré pour afficher les scores qualité. Des scores bas ont un effet dissuasif. Si tu veux d'abord t'améliorer, vérifie la configuration avec ta personne responsable de la plateforme.