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Modélisation de l’équilibre de solubilité en s’appuyant sur la dissolution du chlorure de sodium
Les élèves de terminale STL SPCL sont amenés à chercher expérimentalement la solubilité du sel dans l'eau. Par la suite, avec l'aide de l'IA, ils cherchent à modéliser cette dissolution à l'aide du "quotient de réaction" et de la "constante d'équilibre". Enfin, ils appliquent les notions découvertes aux marais salants.
L'explication de la ressource en vidéo
La séquence
Cette activité est une activité expérimentale qui s’adresse aux élèves de terminale STL SPCL sur une séance de 2h. Les élèves sont en salle de TP, disposent d’un ordinateur et sont en binômes.
Les élèves cherchent expérimentalement la limite de solubilité du sel puis à l’aide de l’IA (chat GPT en mode non connecté) cherchent à modéliser cette dissolution à l’aide des outils « quotient de réaction » et « constante de solubilité ». L’approche se fait dans un premier temps par observations expérimentales : la dissolution du sel n’est pas toujours totale.
A la suite de cela, ils établissent une carte mentale à l’aide d’étiquettes pour structurer les notions découvertes.
Enfin, un retour sur le contexte proposé au début de la séance (marais salants) permet d’appliquer les notions découvertes.
Les élèves cherchent expérimentalement la limite de solubilité du sel puis à l’aide de l’IA (chat GPT en mode non connecté) cherchent à modéliser cette dissolution à l’aide des outils « quotient de réaction » et « constante de solubilité ». L’approche se fait dans un premier temps par observations expérimentales : la dissolution du sel n’est pas toujours totale.
A la suite de cela, ils établissent une carte mentale à l’aide d’étiquettes pour structurer les notions découvertes.
Enfin, un retour sur le contexte proposé au début de la séance (marais salants) permet d’appliquer les notions découvertes.
Retour d'expérience
Substitution : L’intelligence artificielle remplace un document écrit dans l’activité pour fournir les conditions de dissolution totale ou non.
Augmentation : L’IA apporte une réponse rapide, contextualisée et rédigée.
Pas de manuel en STL : les ressources sont donc soit fournies par le professeur (et déjà triées) soit fournies par un moteur de recherche (difficile et long d’obtenir une réponse adaptée).
Modification : Les élèves confrontent leur résultat d’expérience à une source numérique. Le regard critique est développé, d’autant plus si les réponses qui ont été apportées par l’IA ont été différentes selon les groupes (les valeurs de solubilité n’ont pas toujours été les mêmes). La tâche est transformée : l’élève ne fait plus seulement une expérience, il analyse les informations apportées par une source.
Redéfinition : l’élève devient acteur dans l’apport des connaissances nécessaires à la résolution de son problème. Il apprend aussi à se servir d’un outil qui lui sera utile à l’avenir.
Développement de l’autonomie dans l’apprentissage grâce à l’IA.
- Les leviers :
- Les plus-values pédagogiques
Formation à l’utilisation de l’IA, regard critiques sur les données de l’IA
Autonomie des élèves dans l’apport des connaissances
Réflexion autour des conditions expérimentales par rapport aux valeurs théoriques données par l’IA
Autonomie des élèves dans l’apport des connaissances
Réflexion autour des conditions expérimentales par rapport aux valeurs théoriques données par l’IA
- Les plus-values pour la discipline
Motivation augmentée grâce à l’utilisation d’un outil numérique nouveau et encore peu utilisé en classe (voire transgressif)
Confrontation modélisation par l’outil numérique/expérience
Apport en autonomie des connaissances, possibilité de demander à l’IA de comparer l’équilibre de solubilité (nouveau) avec l’équilibre chimique (déjà rencontré par les élèves)
Confrontation modélisation par l’outil numérique/expérience
Apport en autonomie des connaissances, possibilité de demander à l’IA de comparer l’équilibre de solubilité (nouveau) avec l’équilibre chimique (déjà rencontré par les élèves)
- Les points de vigilance :
Difficulté pour les élèves de faire une requête à l’IA qui va permettre d’obtenir les informations attendues par le professeur (celles correspondant au programme de TSTL)
Difficulté de faire le tri des informations données par l’IA.
Difficulté de faire le tri des informations données par l’IA.
- Les pistes pour aller plus loin ou généraliser la démarche :
Prévoir une séance bilan sur l’utilisation de l’IA avec un apport technique comme cité dans les parties précédentes afin de préparer les élèves notamment dans le cadre du projet expérimental et du grand oral.
Dans le même chapitre, une autre séance de TP a été faite avec l’IA comme aide au langage pour améliorer la rédaction d’un oral compte-rendu de TP sur l’extraction d’une espèce dissoute. En effet, le vocabulaire associé à la technique d’extraction par solvant est souvent mal maîtrisé par les élèves de TSTL. Dans ce cadre, « compare IA » a été utilisé afin d’avoir deux versions améliorées du compte-rendu des élèves, de leur faire choisir la meilleure version à leurs yeux et de discuter de la consommation d’énergie associée à la requête (cette info est fournie par le site).
Dans le même chapitre, une autre séance de TP a été faite avec l’IA comme aide au langage pour améliorer la rédaction d’un oral compte-rendu de TP sur l’extraction d’une espèce dissoute. En effet, le vocabulaire associé à la technique d’extraction par solvant est souvent mal maîtrisé par les élèves de TSTL. Dans ce cadre, « compare IA » a été utilisé afin d’avoir deux versions améliorées du compte-rendu des élèves, de leur faire choisir la meilleure version à leurs yeux et de discuter de la consommation d’énergie associée à la requête (cette info est fournie par le site).
Annexe - Fiche méthode : rédiger un prompt
auteurs :
Marine Le Grand
Mots clés :
Information(s) pédagogique(s)
Niveau :
Terminale STL
Type pédagogique :
scénario, séquence, travaux pratiques
Public visé :
enseignant
Contexte d'usage :
classe
Référence aux programmes :
- Objectif(s) pédagogique(s) :
- Transposer la notion d’équilibre chimique déjà abordée dans un autre chapitre à la notion de solubilité et d’utiliser les outils déjà rencontrés : quotient de réaction et constante de solubilité.
- Progresser dans l’utilisation de l’IA :
- Progresser dans l’utilisation de l’IA :
* rédaction d’un prompt (le professeur accompagne les élèves afin de leur redonner les éléments permettant de rédiger un prompt : une fiche méthode peut être distribuée ou il peut être décidé de rédiger collégialement le prompt)
* tri des informations données par l’IA (le professeur aide les élèves en passant dans les rangs, il peut aussi être intéressant de donner des mots clés qui doivent être présents dans les réponses de l’IA, on peut encourager les élèves à demander des réponses synthétiques sous forme de tableau par exemple),
* regard critique sur les éléments apportés par l’IA (la comparaison entre les observations et les données de l’IA permettent de valider la modélisation proposée par l’IA et de porter un regard critique sur les réponses de l’IA parfois différentes selon les groupes et sur les conditions expérimentales.)
A la suite de ce travail, une séance « bilan » sur l’utilisation de l’IA peut être envisagée (rédiger un prompt, regard critique sur les réponses apportées par l’IA, intérêt de l’IA par rapport à un moteur de recherche, bilan énergétique). Ceci sera très utile aux élèves car ils seront nombreux à utiliser l’IA pour leur projet de fin d’année (projet expérimental support du Grand Oral).
- Contenus du programme de PC :
- Définir et exprimer le quotient de réaction.
- Exprimer la constante d’équilibre d’une réaction de dissolution d’un solide ionique ou moléculaire.
- Prévoir l’apparition d’un précipité ou sa dissolution totale par comparaison de Qr et Ks.
- Exprimer la constante d’équilibre d’une réaction de dissolution d’un solide ionique ou moléculaire.
- Prévoir l’apparition d’un précipité ou sa dissolution totale par comparaison de Qr et Ks.
- Compétences mobilisées :
S’approprier :
Rechercher et organiser l’information en lien avec la problématique étudiée.
Analyser/Raisonner :
Formuler des hypothèses.
Faire des prévisions à l’aide d’un modèle.
Faire des prévisions à l’aide d’un modèle.
Réaliser :
Mettre en œuvre un protocole expérimental en respectant les règles de sécurité.
Utiliser un modèle.
Utiliser un modèle.
Valider :
Confronter un modèle à des résultats expérimentaux.
Communiquer :
A l’écrit comme à l’oral réaliser une synthèse.
Utiliser un vocabulaire adapté et choisir des modes de représentation appropriés
Utiliser un vocabulaire adapté et choisir des modes de représentation appropriés
- Compétences numériques (CRCN – PIX) :
Domaine 1 : Informations et données - Formuler une requête sur l’IA. Rechercher, lire et comprendre une information issue d’une IA.
Domaine 4 : Protection et sécurité / esprit critique - Évaluer la fiabilité d’une information numérique (IA)- Avoir conscience de l’impact écologique de l’utilisation de l’IA.
Domaine 4 : Protection et sécurité / esprit critique - Évaluer la fiabilité d’une information numérique (IA)- Avoir conscience de l’impact écologique de l’utilisation de l’IA.
- Outils numériques utilisés :
ChatGPT en mode non connecté – un agent conversationnel peut aussi être envisagé.
Les élèves travaillent par 2. Les requêtes sont laissées libres après présentation de la méthode ACTIF par le professeur. Le professeur circule dans la classe pour aider à préciser le prompt ou à la sélection des informations apportées par l’IA.
Une séance suivante pourra être consacrée à un bilan technique sur l’IA. On pourra par exemple construire avec les élèves le meilleur prompt et regarder si avec ce même prompt plusieurs réponses sont apportées selon les groupes.
Les élèves travaillent par 2. Les requêtes sont laissées libres après présentation de la méthode ACTIF par le professeur. Le professeur circule dans la classe pour aider à préciser le prompt ou à la sélection des informations apportées par l’IA.
Une séance suivante pourra être consacrée à un bilan technique sur l’IA. On pourra par exemple construire avec les élèves le meilleur prompt et regarder si avec ce même prompt plusieurs réponses sont apportées selon les groupes.
- Contexte pédagogique - Prérequis :
Maîtriser la notion de transformation totale et non totale.
Connaître les grandeurs associées aux équilibres chimiques : quotient de réaction et constante d’équilibre.
Connaître les grandeurs associées aux équilibres chimiques : quotient de réaction et constante d’équilibre.