Recherche et innovation

Les projets du LAVIA

Des recherches conçues avec les milieux pour imaginer, expérimenter et partager de nouvelles façons d’apprendre.

Intelligence artificielle

Assistant pédagogique intelligent

Un assistant pour accompagner la conception de cours et l’alignement pédagogique.

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Intelligence artificielle

Tuteur intelligent en biologie

BioTuteur aide à clarifier des concepts, réviser et étudier avec des ressources validées.

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Intelligence artificielle

Adoption des tuteurs intelligents

Comprendre les conditions qui soutiennent ou freinent l’adoption des outils d’IA.

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GRIIPTIC × LAVIA
Réalité étendue

Réalité virtuelle en biologie

Une simulation immersive pour soutenir l’apprentissage et la collaboration au collégial.

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Intelligence artificielle

Perception et usages de l’IA générative

Étudier les connaissances, perceptions et usages de ChatGPT dans les cégeps.

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Intelligence artificielle

Influence de l’IA sur les évaluations

Une revue systématique sur l’évaluation, la rétroaction et l’enseignement supérieur.

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Création numérique

Feed the Machine

Un jeu sérieux sur les compromis éthiques liés à l’intelligence artificielle.

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Intelligence artificielle

DOUG

Une IA pour soutenir la collaboration interprofessionnelle et les compétences psychosociales en santé.

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Intelligence artificielle

Système multi-agents

Soutenir l’intelligence collective et le raisonnement clinique entre pairs.

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×Intelligence artificielle

Assistant pédagogique intelligent

Un assistant intelligent pour accompagner la conception de cours, de l’analyse des besoins jusqu’à l’alignement pédagogique.

Équipe de recherche

Bruno Poellhuber

Ce que le projet explore

Comment un assistant peut soutenir la réflexion pédagogique sans se substituer au jugement professionnel.

La démarche

Conception et mises à l’essai d’un outil qui accompagne les étapes de planification et d’alignement pédagogique.

Présentation ACFAS 2025 (PDF)

×Intelligence artificielle

Tuteur intelligent en biologie

BioTuteur aide les personnes étudiantes à clarifier des concepts, réviser et étudier la biologie avec des ressources validées.

Équipe de recherche

Bruno Poellhuber

Ce que le projet explore

Comment une aide personnalisée et fondée sur des contenus validés peut soutenir l’étude autonome en biologie.

La démarche

Développement et expérimentation de scénarios de clarification, de révision et d’aide à l’étude en contexte collégial.

Présentation BioTuteur 2026 (PDF)

×Intelligence artificielle

Adoption des tuteurs intelligents

Étudier les conditions qui soutiennent ou freinent l’adoption des tuteurs intelligents.

Équipe de recherche

Normand Roy, Julie Monette et Marie-Caroline Vincent

Ce que le projet explore

Les perceptions, usages et conditions d’une intégration pédagogique responsable.

La démarche

Analyse de données recueillies auprès des milieux scolaires et postsecondaires.

Présentation CRIFPE 2025 (PDF)

×Réalité étendue

Réalité virtuelle en biologie

Une simulation immersive pour soutenir l’apprentissage, l’intérêt, l’engagement et la collaboration au collégial.

Équipe de recherche

Edith Gruslin et Normand Roy · Projet commun GRIIPTIC × LAVIA

Ce que le projet explore

Les effets d’une activité immersive sur l’apprentissage de la biologie et l’expérience étudiante.

La démarche

Étude réalisée en première session d’un programme technique, à partir d’une simulation intégrée à un cours de biologie.

Présentation CRIFPE 2025 (PDF)

×Intelligence artificielle

Perception et usages de l’IA générative

Étudier l’évolution des connaissances, perceptions et usages de ChatGPT et d’autres outils d’IA générative.

Équipe de recherche

Christine Marquis, Bruno Poellhuber et Normand Roy

Ce que le projet explore

La façon dont les personnes étudiantes et enseignantes comprennent, utilisent et encadrent l’IA générative.

La démarche

Enquêtes réalisées en 2023 et 2025 dans trois établissements postsecondaires.

Fiche synthèse AQPC (PDF) Communication vidéo

×Intelligence artificielle

Influence de l’IA sur les évaluations

Une revue systématique pour comprendre comment l’IA transforme l’évaluation et la rétroaction.

Équipe de recherche

Cathia Papi

Ce que le projet explore

Les changements apportés par l’IA aux activités d’évaluation et aux pratiques d’enseignement supérieur.

La démarche

Recension systématique de travaux scientifiques afin de dégager les enjeux et tendances.

×Création numérique

Feed the Machine

Un jeu sérieux sur les compromis éthiques liés à l’usage de l’intelligence artificielle.

Équipe de recherche

Ann-Louise Davidson

Ce que le projet explore

Les décisions individuelles et collectives que soulève l’IA, de ses bénéfices à ses conséquences sociales et environnementales.

La démarche

Un jeu sérieux d’environ 30 minutes conçu comme point de départ pour discuter de situations réalistes.

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×Intelligence artificielle

DOUG

Un environnement d’IA pour la collaboration interprofessionnelle et les compétences psychosociales en santé.

Équipe de recherche

Marjolaine Chagrot, Gaëlle Molinari, Michel Desmarais, Fabien Fenouillet, Anthony Cherbonnier, Jérôme Guérin et Jean Heutte

Ce que le projet explore

Comment l’IA peut soutenir le dialogue, la réflexion collective et l’observation des dynamiques de collaboration en santé.

La démarche

Recherche orientée par la conception, analyse de dialogues réalistes et validation en contexte éducatif et de santé.

Présentation du projet DOUG (PDF)

×Intelligence artificielle

Système multi-agents

Soutenir l’intelligence collective et le raisonnement clinique en santé grâce aux échanges entre pairs.

Équipe de recherche

Léo Nebel, sous la supervision de Bruno Poellhuber

Ce que le projet explore

La façon dont un système multi-agents peut faciliter les interactions entre pairs, sans supplanter l’agentivité humaine.

La démarche

Projet postdoctoral à l’Université de Montréal : conception d’une IA qui orchestre les échanges en temps réel.