Partenariats pédagogiques

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Partenariats pédagogiques (aussi appelés étudiants comme partenaires ou SaP) — une approche de l'enseignement et de l'apprentissage centrée sur la relation, dans laquelle étudiants et éducateurs travaillent ensemble comme collaborateurs pour co-créer le programme d'études, les activités d'enseignement, l'évaluation, les ressources éducatives ouvertes et les politiques éducatives, plutôt que de traiter les étudiants comme des destinataires passifs d'un enseignement conçu par le corps professoral. Enracinés dans les valeurs de respect, réciprocité et responsabilité (Cook-Sather et al., 2014), le partenariat pédagogique repositionne les étudiants comme co-créateurs de savoir et d'innovation éducative et met au défi les dynamiques de pouvoir descendantes traditionnelles de l'éducation. À l'ère de l'IA, le partenariat est devenu un contre-récit clé face aux visions déficitaires des étudiants comme fraudeurs ou victimes de l'IA — les positionnant comme partenaires de la co-conception des politiques, des outils et des pratiques liées à l'IA.

Questions à examiner

Lorsque vous concevez un cours, un devoir ou une politique, qui prend généralement les décisions — et quelle perspective est laissée de côté ? Que changerait-il si les personnes les plus touchées par ces décisions étaient de véritables collaboratrices et collaborateurs plutôt que des destinataires ?
Une hypothèse courante est que les étudiants n'ont pas l'expertise pour contribuer à la conception de l'enseignement. Or la recherche sur le partenariat soutient que les étudiants sont experts de leur propre expérience d'apprenants. Où se situe la frontière entre l'expertise expérientielle légitime d'un étudiant et l'expertise disciplinaire du membre du corps professoral ?
Le mot « partenariat » peut masquer de réelles différences de pouvoir — un étudiant invité à « co-concevoir » un cours dépend encore de l'enseignant pour ses notes et ses recommandations. Quelles conditions rendent un partenariat authentique plutôt que performatif ?
À l'ère de l'IA générative, les étudiants sont souvent présentés soit comme des fraudeurs, soit comme des victimes. Comment les recadrer comme partenaires de la conception des usages et des politiques liées à l'IA pourrait-il changer à la fois les outils construits et les conversations que les éducateurs ont avec les étudiants ?
Le partenariat peut s'étendre à des classes entières, à de petits groupes ou à des individus. Quelle forme est la plus équitable, et quelles contraintes pratiques et de ressources limitent une participation plus large ?
Quel rôle la confiance joue-t-elle dans le partenariat pédagogique — et comment des réponses à l'IA orientées vers la surveillance ou le déficit pourraient-elles fracturer les relations dont le partenariat dépend ?

Introduction

Les partenariats pédagogiques, aussi appelés étudiants comme partenaires (SaP), décrivent un éventail de pratiques dans lesquelles les étudiants collaborent avec le personnel académique pour façonner l'enseignement, l'apprentissage, l'évaluation, le programme d'études et l'expérience étudiante au sens large. L'approche s'appuie sur le guide fondateur de Cook-Sather, Bovill et Felten (2014) et sur le cadre pour l'enseignement supérieur de Healey, Flint et Harrington (2014), qui décrivent le partenariat comme ancré dans trois valeurs centrales : respect, réciprocité et responsabilité. Le partenariat ne consiste pas à faire des étudiants des experts en pédagogie, ni à ce que le corps professoral renonce à son autorité disciplinaire ; il reconnaît plutôt les rôles complémentaires que chaque partenaire apporte — le corps professoral comme experts disciplinaires et guides intellectuels, les étudiants comme experts de leur propre expérience d'apprenants, dotés de talents et d'intérêts divers.

Le partenariat pédagogique met au défi l'hypothèse enracinée selon laquelle les étudiants ne peuvent pas être crus habilités à collaborer à l'enseignement et à l'apprentissage, et il perturbe activement les hiérarchies traditionnelles centrées sur le corps professoral. Il recoupe conceptuellement l'apprentissage collaboratif, l'autonomie de l'apprenant et l'engagement étudiant, mais il se distingue en centrant les étudiants dans la conception de l'éducation elle-même — programme d'études, évaluation, activités d'enseignement, ressources éducatives ouvertes et politique — plutôt que comme simples participants actifs au sein d'un cours préconçu.

À l'ère de l'IA générative, le partenariat pédagogique a pris une urgence nouvelle. Alors que l'IA amplifie les récits déficitaires qui présentent les étudiants soit comme des fraudeurs, soit comme des victimes (voir l'usage abusif de l'IA et les préjudices pour l'apprentissage et la manière dont l'usage de l'IA est présenté aux étudiants), le partenariat offre un contre-récit : plutôt que de surveiller les étudiants ou de présumer l'usage abusif, les éducateurs et les institutions peuvent engager les étudiants comme co-concepteurs des politiques, des outils et des pratiques liées à l'IA. Cela se reflète à travers la recherche de la base de connaissances — d'étudiants co-concevant des politiques d'IA de cours à la co-création d'outils d'IA personnalisés et à la co-construction de critères d'évaluation.

Formes et portée du partenariat

Le partenariat peut prendre de nombreuses formes et opérer à plusieurs échelles, chacune ayant des affordances et des contraintes distinctes :

Partenariat à l'échelle de la classe entière (co-création en classe) : tous les étudiants d'un cours collaborent avec le corps professoral sur la structure, le contenu, les objectifs et les politiques du cours. Les approches à l'échelle de la classe entière peuvent être la forme de partenariat la plus équitable, parce qu'elles permettent une participation et un bénéfice larges, bien qu'elles exigent des ressources de personnel substantielles « à fort contact » pour soutenir une prise de décision accrue des étudiants (Bovill, 2020).
Partenariat individuel ou en petits groupes : un petit nombre de partenaires étudiants travaillent avec le personnel sur un projet précis — par exemple, co-concevoir des critères d'évaluation, évaluer des outils d'IA, ou développer un programme d'études. Ces formes se prêtent bien à une collaboration dialogique et approfondie.
Partenariat fondé sur un projet ou un programme : les étudiants s'associent sur une initiative bornée, comme co-concevoir une politique d'IA de cours, construire un outil d'IA personnalisé, ou développer un programme de littératie algorithmique.
Partenariat dans la conception de programmes et la conception pédagogique : les étudiants contribuent à façonner ce qui s'apprend et comment, d'activités individuelles à des programmes entiers.

À travers ces formes, le partenariat est un processus et une relation, et pas seulement une activité. Les résultats sont souvent co-créés et non entièrement définis à l'avance, ce qui exige que le personnel lâche du lest sur le contrôle et accepte les risques de l'inconnu — des valeurs qui vont à l'encontre des règles cachées d'une grande partie de l'enseignement supérieur.

Partenariat pédagogique et IA en éducation

L'intersection du partenariat pédagogique et de l'IA est l'un des fils à la croissance la plus rapide de la base de connaissances. Thèmes clés :

Les étudiants comme co-concepteurs des politiques d'IA. Plutôt que d'imposer aux étudiants des règles d'IA, le partenariat positionne les étudiants comme co-créateurs de politiques d'IA au niveau du cours et de l'institution. Par exemple, une activité d'enquête guidée dans laquelle des étudiants co-concevaient une politique de cours sur l'IA générative a fait émerger les priorités des étudiants autour de la formation, de la divulgation standardisée, du soutien institutionnel et de l'implication dans la prise de décision (A Guided Inquiry Approach to Students Co-Designing Generative AI Course Policies).
Les étudiants comme co-créateurs d'outils d'IA. Dans les cadres d'étudiants comme partenaires, les étudiants ont co-conçu et affiné des agents conversationnels personnalisés alignés sur des objectifs pédagogiques — une approche qui étend le paradigme SaP pour inclure les outils d'IA eux-mêmes et positionne la voix des étudiants comme centrale pour une innovation responsable en matière d'IA (Co-creating custom GPTs: an autoethnographic study of undergraduate students as partners in generative AI innovation).
Co-conception à l'échelle de la classe entière, évaluée par auto-évaluation. Un programme de première année en sciences de l'information a fait co-concevoir par les étudiants et le corps professoral les objectifs et les politiques du cours la première semaine, puis les a revisités au long du trimestre, les étudiants s'auto-évaluant eux-mêmes et leurs groupes par rapport à des objectifs personnels, des objectifs d'équipe et un barème partagé plutôt que par rapport à des produits finaux (Maybee, LeGrand et Fundator (2025)).
Co-création dans l'évaluation et avec l'IA. Des partenariats entre étudiants et personnel ont co-évalué des productions générées par l'IA dans des évaluations de cours et co-conçu des critères d'évaluation, améliorant la compréhension des bénéfices et des limites de l'IA et soutenant l'apprentissage autorégulé (Assessment Design Through Co-Creation: Student-Staff Partnership in Evaluating the Impact of Artificial Intelligence).
Le partenariat pour préserver la confiance pédagogique. Face à l'incertitude induite par l'IA et à la « honte de l'IA », des pratiques de partenariat qui nourrissent la confiance pédagogique — une relation d'apprentissage assurée et réciproque, ouverte à l'incertitude et co-naviguée par le dialogue — offrent une manière de soutenir le noyau relationnel de l'éducation (Five Guiding Principles for Navigating Artificial Intelligence in Students as Partners Practice to Preserve Pedagogical Trust).
Les jeunes comme co-concepteurs de systèmes d'IA. Des approches de conception participative engagent des étudiants historiquement minorisés comme partenaires de la conception des systèmes d'IA qui affecteront leurs salles de classe, faisant émerger leurs valeurs et leurs engagements éthiques (Co-designing AI with youth partners: Enabling ideal classroom relationships through a novel AI relational privacy ethical framework).
Les réalités vécues des étudiants comme entrée de conception. Des cadres comme la pédagogie enchevêtrée éclairent les réalités complexes et « désordonnées » que les étudiants traversent avec l'IA, soutenant que les politiques et les conseils devraient être co-conçus avec les étudiants à la lumière de leurs expériences vécues plutôt qu'imposés d'en haut (Illuminating complex student realities of artificial intelligence through an entangled pedagogy framework).

Ces fils partagent une affirmation centrale : les personnes qui vivront avec l'IA en éducation — les étudiants — doivent être engagées de manière significative dans sa conformation, sous peine que les outils, les politiques et les pratiques qui en résultent ne risquent d'être indignes de confiance, inéquitables ou inefficaces.

Relations avec les concepts liés

Le partenariat pédagogique est apparenté à, mais distinct de, plusieurs concepts voisins :

L'autonomie de l'apprenant et l'apprentissage autodirigé : le partenariat soutient l'autonomie de l'apprenant en donnant aux étudiants une voix sur ce qu'ils apprennent et comment, et il recoupe l'apprentissage autodirigé. Cependant, le partenariat est fondamentalement relationnel — l'autonomie et la direction émergent de la relation enseignant–étudiant plutôt qu'en isolement. Certains cadres conceptualisent cela comme une « autonomie partagée » qui existe dans la relation entre l'étudiant et l'enseignant, et non au sein de l'une ou l'autre partie seule. Anastasia (2026) nomme les huit conditions qu'un tel partenariat exige — présence de l'enseignant, confiance, sécurité psychologique, dialogue, voix et choix, rétroaction significative, réflexion, et responsabilité partagée — et soutient que le choix seul ne crée pas l'autonomie : on peut remettre des options aux étudiants alors qu'ils manquent de l'information, de la confiance ou de la sécurité psychologique pour les exercer (Anastasia (2026)).
L'apprentissage collaboratif : les deux impliquent de travailler ensemble, mais l'apprentissage collaboratif désigne généralement des étudiants apprenant les uns avec les autres au sein d'une activité conçue, tandis que le partenariat pédagogique centre les étudiants et le personnel collaborant à la conception de l'éducation elle-même.
L'engagement étudiant : le partenariat est une forme profonde d'engagement, mais l'engagement décrit l'implication d'un étudiant dans l'apprentissage tandis que le partenariat décrit une relation de pouvoir transformée, dans laquelle les étudiants partagent la responsabilité de façonner cet apprentissage.
Le rôle de l'enseignant : le partenariat redéfinit le rôle de l'enseignant, d'autorité unique et de gardien du savoir à co-concepteur et guide intellectuel, sans diminuer l'expertise du corps professoral.
L'évaluation et l'évaluation authentique : co-concevoir l'évaluation — des critères d'évaluation aux barèmes jusqu'aux formats d'évaluation entiers — est une arène centrale du partenariat, et l'IA a amplifié à la fois le besoin et la difficulté d'une véritable co-conception dans l'évaluation.
L'IA dans la politique éducative et la gouvernance : le partenariat s'étend à la politique et à la gouvernance, positionnant les étudiants comme co-créateurs des politiques d'IA plutôt que comme sujets passifs de celles-ci.
L'équité et l'apprentissage inclusif : on soutient que le partenariat est une forme plus équitable de participation éducative, centrant des voix — en particulier celles d'étudiants historiquement minorisés ou marginalisés — qui sont souvent exclues de la prise de décision éducative.

Thèmes clés de la recherche

Si et comment le partenariat améliore les résultats d'apprentissage, l'engagement étudiant, la motivation et un sentiment d'appartenance.
Les conditions relationnelles — confiance, sécurité psychologique, dialogue, responsabilité partagée — requises pour faire advenir des partenariats et les soutenir.
Comment l'IA à la fois permet et complique le partenariat : alors que les étudiants co-conçoivent des outils et des politiques d'IA, et alors que les récits déficitaires autour de l'IA menacent la confiance dont le partenariat dépend.
L'équité dans le partenariat : quels étudiants ont le droit de participer, quelles voix sont centrées, et comment les formes à l'échelle de la classe entière ou sélectives répartissent le bénéfice.
Les contraintes de ressources et institutionnelles pesant sur le partenariat, y compris la nature exigeante en temps de la véritable co-conception.
Comment le partenariat se rattache aux pédagogies décolonisatrices, critiques et critiques qui mettent au défi les hiérarchies traditionnelles et centrent de multiples manières de connaître.

Implications pratiques

Pour les éducateurs et les institutions cherchant à adopter le partenariat pédagogique, la recherche de la base de connaissances suggère :

Commencer petit et itérer. Commencez par un projet borné — un pilote avec un nombre limité de participants — et honorez l'effort des participants par une reconnaissance (emploi, crédits, certificats, publication).
Bâtir sur les infrastructures existantes. Les programmes d'développement pédagogique du corps enseignant, les relations d'emploi étudiant et les partenariats inter-campus fournissent des fondements pour adapter la pratique du partenariat.
Mener par la relation et la confiance. Le partenariat fonctionne lorsque la confiance, la sécurité psychologique, le dialogue et la responsabilité partagée sont délibérément cultivés — et non présumés.
À l'ère de l'IA, invitez les étudiants plutôt que de les surveiller. Co-concevoir les politiques, les outils et l'évaluation liés à l'IA avec les étudiants est à la fois plus équitable et plus efficace que des réponses fondées sur le déficit.
Prenez en compte l'équité de la participation. Le partenariat à l'échelle de la classe entière offre la participation la plus large ; les programmes sélectifs doivent prêter attention à quels étudiants sont invités et inclus.

Concepts liés

Pédagogies et stratégies d'enseignement — Pédagogies et stratégies d'enseignement
Apprentissage collaboratif
L'agence de l'apprenant — Autonomie de l'apprenant
Apprentissage autodirigé
La conception de programme d'études
Conception pédagogique
Évaluation
Évaluation authentique
L'enseignement
L'engagement des étudiants
L'expérience étudiante
La politique d'IA en éducation
La gouvernance de l'IA
L'équité
Apprentissage inclusif
Collaboration humain-IA
L'interaction élève-IA
L'IA générative

Métadonnées

Niveau	Higher Ed, K 12
Public visé	Instructors, Learners, Instructional Designers, Administrators
Apprentissage et enseignement	Apprentissage collaboratif, Partenariats pédagogiques, Pédagogies et stratégies d'enseignement, L'engagement des étudiants
Évaluation et mesure	Évaluation
Fondements de l'IA dans l'éducation	L'agence de l'apprenant, La conception de programme d'études, Conception pédagogique, L'enseignement

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