Accessibiliser les supports pédagogiques : vers un universel individualisé

D'un étudiant « moyen » à la diversité des profils :

• Des environnements pédagogiques encore peu sensibles à la variabilité des apprenants

• Des barrières davantage liées aux contextes d'apprentissage qu'aux caractéristiques individuelles

Conséquences

• Difficultés d'accès aux contenus

• Participation réduite

• Isolement social

• Risque accru de décrochage

(Seale et al., 2015 ; Hehir et al., 2016)

Les étudiants présentant un Trouble du Spectre de l’Autisme (TSA) expriment des besoins liés à :

• Clarification des attentes pédagogiques

• Réduction des implicites

• Ressources plus structurées

• Accès facilité aux contenus de cours

• Supports suffisamment complets pour être réutilisables

(Beardon et al., 2009 ; McPeake et al., 2023)

Notre hypothèse : l'intelligence artificielle (IA) peut contribuer à réduire les freins à la production et au partage de ressources pédagogiques accessibles.

Dans quelle mesure l'IA peut-elle faciliter la production et le partage de ressources pédagogiques accessibles dans l'enseignement supérieur ?

Partenariat : Atypie-Friendly × Kelis

Projet ANESO : étude menée par des ergonomes en 2025 auprès de 100 étudiants et 70 enseignants

Objectif : réduire les freins à l'accessibilité des ressources pédagogiques

Résultats, en lien avec la littérature sur le sujet :

• Accessibilisation des supports : Adhésion globale aux principes d’accessibilité, mais difficultés de mise en œuvre opérationnelle (Thomas et May, 2010 ;)

• Chaînes éditoriales : Outils jugés pertinents pour l’accessibilité, mais complexité d’appropriation initiale et nécessité de compétences en ingénierie pédagogique (Seale, 2013 ; Foggett et al., 2025 ; Thomas et May, 2010 ;)

Résultats : Difficultés liées au partage des ressources pédagogiques 

• Supports diffusés (principalement diaporamas) : dépendance forte à la prise de notes (Piolat et al., 2005)

• Supports non autonomes (Biggs & Tang, 2011) : Contenus essentiels transmis à l’oral

• Ressources peu réutilisables et difficultés accrues pour certains profils notamment pour les personnes présentant des TND (McPeake et al., 2023)

• Difficultés en cas d’absence

Limites des aménagements de prise de notes (constats sur le terrain) :

• Recrutement difficile de preneurs de notes

• Fidélisation complexe des preneurs de notes

• Conversion automatique PowerPoint → Opale

• Structuration des contenus pédagogiques

Objectif : Réduction du coût d’entrée des chaînes éditoriales à l’aide d’un outil « tout en un »

Développé par Travis SENG, docteur en informatique et télécommunication, rattaché à l’IRIT.

2 étapes (modèle de vision, puis assembleur déterministe) 3 niveaux de déploiement (API, API UE, local)

Zoom

• À partir d’enregistrements audio

• Synchronisation avec supports existants

• Production de ressources structurées

Beardon, L., Martin, N., & Woolsey, I. (2009). What do students with Asperger syndrome or high-functioning autism want at college and university? (in their own words). Good Autism Practice, 10(2), 35-43.

Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4e éd.). Open University Press.

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101.

Burgstahler, S., & Cory, R. C. (dir.). (2010). Universal design in higher education: From principles to practice. Harvard Education Press.

CAST. (2024). Universal Design for Learning Guidelines 3.0. CAST.

Hehir, T., Grindal, T., Freeman, B., Lamoreau, R., Borquaye, Y., & Burke, S. (2016). A summary of the evidence on inclusive education. Abt Associates.

McPeake, E., Lamore, K., Boujut, E., El Khoury, J., Pellenq, C., Plumet, M.-H., & Cappe, E. (2023). « I just need a little more support »: A thematic analysis of autistic students' experience of university in France. Research in Autism Spectrum Disorders, 105, 102172.

MESR-DGESIP. (2022). L'accompagnement des étudiants en situation de handicap dans l'enseignement supérieur : année 2021-2022.

Meyer, A., Rose, D. H., & Gordon, D. (2014). Universal design for learning: Theory and practice. CAST Professional Publishing.

Monthubert, B. (2024). Autisme et numérique : enjeux pour l'enseignement en ligne [Vidéo].

Monthubert, B. (2025, octobre). Étendre le champ de l'accessibilité : le numérique en formation : objet de compensation ou levier de transformation ? Communication présentée aux Ministères Aménagement du territoire et Transition écologique, Champs-sur-Marne.

Monthubert, B., Guillon, Q., & Piccardi, J. (à paraître).

Seale, J. (2013). E-learning and disability in higher education: Accessibility research and practice (2e éd.). Routledge.

Seale, J., Georgeson, J., Mamas, C., & Swain, J. (2015). Not the right kind of digital capital? An examination of the complex relationship between disabled students, their technologies and higher education institutions. Computers & Education, 82, 118-128.

Thomas, L., & May, H. (2010). Inclusive learning and teaching in higher education. Higher Education Academy.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39).