Maîtriser l'art de formuler des requêtes efficaces : Le guide ultime pour les consseiller.e.s en orientation
Découvrez les techniques de formulation de requêtes, organisées par niveaux de complexité. Adoptez une approche stratégique où la rédactique, les méta-requêtes et les giga-requêtes jouent un rôle clé pour optimiser l'efficacité de l'IA dans votre travail de conseiller en orientation.
La rédactique : affinez vos requêtes pour une meilleure clarté et une pertinence maximales. Des demandes bien formulées génèrent des résultats précis et adaptés à vos besoins d'accompagnement des élèves.
Les méta-requêtes : allez plus loin en intégrant une réflexion sur le contexte global de la demande. Combinez plusieurs niveaux d’expertise pour des réponses nuancées et adaptées à divers besoins (parcours scolaire, stratégies d'orientation, etc.).
Les giga-requêtes : mobilisez des scénarios complexes et des outils interactifs pour résoudre des problématiques larges et améliorer la prise de décision stratégique en matière d'orientation scolaire et professionnelle.
Niveau Débutant ↔ Rédactique
La rédactique consiste à structurer des requêtes simples, claires et efficaces pour obtenir des réponses directes et précises, adaptées à vos tâches quotidiennes d'accompagnement des élèves.
Requête simple (Zero-shot learning)
L'approche la plus directe pour formuler une demande.
Exemple : « Génère une liste de stratégies pour aider un élève anxieux face à son choix de carrière. »
Requête avec exemples (Few-shot learning)
Utilisation d'exemples concrets pour guider l'IA.
Exemple : « Voici un profil d'élève. Rédige une suggestion de parcours scolaire adapté. »
Note : Ne pas oublier de fournir le profil d'élève à l'IA.
Requête par analogie (Analogy prompt)
Utilisation de comparaisons familières pour expliquer des concepts.
Exemple : « Explique le concept d'exploration de carrière en utilisant des analogies pour en augmenter la compréhension chez un élève de secondaire 3. »
Note : Vous pouvez utiliser ce modèle de requête avec d'autres figures de styles (à la place des analogies) : métaphores, exemples, allégories, personnifications, etc.
Requête par étapes (Chain-of-thought)
Décomposition d'un problème en étapes logiques.
Exemple : « Explique étape par étape comment aider un élève à identifier ses intérêts professionnels. »
Méthode des « Avantages / Inconvénients» (Pros and cons method)
L'objectif principal de cette méthode est d’encourager une évaluation critique approfondie, permettant ainsi de :
- Faciliter la prise de décision : en guidant vers un choix éclairé et bien réfléchi pour l'élève.
- Renforcer l’analyse : en évaluant les options d'orientation de manière objective et approfondie.
- Clarifier la réflexion : en structurant les idées pour mieux cerner et définir le problème d'orientation de l'élève.
- Enrichir les perspectives : en obtenant des avis équilibrés et une vision globale de la situation de l'élève.
Exemple :
« Un élève hésite entre deux programmes d'études. Pourrais-tu me donner quelques arguments pour et contre chaque programme et les placer dans un tableau comparatif avec deux colonnes intitulées « Avantages » et « Inconvénients » ? »
Note : Afin d'optimiser la pertinence de la réponse de l’IA, il est recommandé d’inclure le nom des programmes, une description détaillée et les spécificités de l'élève (intérêts, aptitudes, etc.) dans votre requête. Vous pourriez également demander à l’IA d’ajouter une colonne intitulée « Exemples concrets » afin d'illustrer chaque argument par des situations réalistes et adaptées au contexte de l'élève. Cela permettra de renforcer l'intérêt et l'applicabilité des propositions fournies.
Méthode de l'arborescence de requêtes
Vous pouvez aussi utiliser plusieurs requêtes dans une seule et même requête. Et pour chacune des requêtes vous pouvez utiliser une méthode différente ou non.
Exemple :
« Un élève hésite entre deux programmes d'études. Pourrais-tu me donner quelques arguments pour et contre chaque programme et les placer dans un tableau comparatif avec deux colonnes intitulées « Avantages » et « Inconvénients » ? Par la suite, classer les éléments de ce tableau selon les critères les plus importants pour l'élève (par exemple, perspectives d'emploi, salaire potentiel, intérêt personnel). »
Note : Dans cette requête, nous avons choisi de reprendre la requête des « Avantages / Inconvénients » et nous avons ajoutée une requête simple (la partie en gras) à la suite.
Niveau Intermédiaire ↔ Méta-requêtes
Les méta-requêtes nécessitent une réflexion approfondie sur le contexte et les objectifs sous-jacents des requêtes. Elles exigent également une structuration rigoureuse des éléments de la requête, tout en intégrant plusieurs dimensions ou perspectives pour une analyse plus complète.
Par exemple, des requêtes simples telles que « Améliore ce profil d'élève », « Analyse ce test d'orientation » offrent un point de départ basique. Cependant, ces requêtes peuvent être enrichies pour atteindre un niveau intermédiaire, voire avancé, en approfondissant le contexte et en intégrant des perspectives variées.
Ainsi, pour transformer des requêtes simples en méta-requêtes, voici quelques exemples :
Requête enrichie à partir de « Analyse ce test d'orientation » :
« Analyse ce test d'orientation en identifiant les forces et faiblesses de l'élève en lien avec ses choix de carrière possibles. Reformule ensuite les conclusions pour les rendre plus motivantes pour l'élève, tout en respectant ses préférences. Propose plusieurs interprétations des résultats et évalue les avantages et inconvénients de chacune. »Requête enrichie à partir de « Améliore ce profil d'élève » :
« Propose une amélioration de ce profil d'élève en explorant trois options de présentation différentes : une version pour les parents, une version pour les professeurs et une version pour l'élève lui-même. Associe un objectif pertinent à chacun des styles et explique pourquoi et dans quel contexte chacun d'eux est approprié. »
Dans cette vidéo de 18 minutes et 44 secondes, découvrez une méthode de création d'une méta-requête grâce à la collaboration de plusieurs modèles linguistiques (LLM). Cette approche vous permettra de mesurer la complexité associée à ces techniques avancées.
Pour aller plus loin, consulter la référence LARGE LANGUAGE MODELS AS OPTIMIZERS
L'utilisation de méta-requêtes par un conseiller en orientation reflète une démarche proactive visant à anticiper les résultats, à intégrer différents angles d'analyse (personnalité, aptitudes, intérêts) et à orienter l'IA vers une réponse parfaitement adaptée au contexte de l'élève. Cette approche peut également aboutir à la génération de plusieurs réponses, que le conseiller évalue et sélectionne selon les besoins spécifiques de l'élève.
Une telle pratique requiert une maîtrise des outils, une capacité à structurer les requêtes de manière à exploiter pleinement le potentiel de l'IA, ainsi qu'une aptitude à évaluer les réponses générées en fonction d’objectifs variés et parfois complexes.
Reformulation systématique (Rephrasing)
Demander à l'IA de reformuler elle-même une requête pour obtenir des perspectives différentes.
Exemple : « Optimise la requête suivante : « Crée un plan d'action pour un élève décrocheur. » »
Note : Une fois que l'IA aura répondu par une requête optimisée, révisez-la, copiez cette nouvelle version et collez-la dans une nouvelle conversation et comparez les résultats obtenus entre la requête initiale et la méta-requête résultante.
Requête guidée par cadre détaillé
Structuration d’une requête en fournissant des informations précises pour guider l’IA dans une tâche complexe, en précisant le rôle, les tâches, le contexte, des exemples, le format et le ton attendu.
Exemple : Crée un plan d'intervention pour un élève présentant des difficultés d'apprentissage en tenant compte des caractéristiques suivantes :
- Rôle : Conseiller d'orientation spécialisé en difficultés d'apprentissage.
- Tâches : Évaluer les besoins de l'élève, identifier les stratégies d'apprentissage adaptées, élaborer un plan d'intervention personnalisé.
- Contexte : Présentation aux parents et à l'équipe-école.
- Exemples : Fournir des exemples de plans d'intervention pertinents.
- Format : Rapport détaillé avec des recommandations spécifiques.
- Ton : Professionnel, empathique et encourageant.
Méthode de la tempête d’idées (Brainstorming)
Cette méthode structurée aide à clarifier les idées et à obtenir des réponses pertinentes de l’IA en répondant à des questions essentielles. Elle est particulièrement utile lorsque les réponses de l’IA ne correspondent pas aux attentes, car elle pousse l’utilisateur à préciser les éléments clés d’une requête efficace en se posant toute sorte de question.
Étapes :
- Contexte : Définir le cadre général de la tâche (ex. : accompagnement d'un élève en difficulté).
- Pourquoi : Identifier les objectifs (ex. : améliorer la motivation de l'élève).
- Quoi : Déterminer l’action spécifique à réaliser (ex. : identifier des intérêts professionnels).
- Pour qui : Identifier les destinataires (ex. : l'élève).
- Où : Préciser le lieu ou le contexte (ex. : entrevue individuelle).
- Quand : Définir la fréquence ou le moment (ex. : une fois par semaine).
- Comment : Décrire les étapes ou méthodes (ex. : tests d'orientation, entrevues exploratoires).
- Ressources et contraintes : Lister les outils, le temps ou autres limites.
Exemple :
« Choisissez une situation d'accompagnement d'un élève. Répondez aux questions clés pour structurer votre demande, puis envoyez-la à l’IA. »
Méthode des 3 Pourquoi (3 P)
La méthode des 3 P est une approche simple mais puissante pour affiner votre compréhension du problème et formuler des requêtes plus efficaces. En posant la question "Pourquoi ?" à plusieurs reprises, vous creusez au-delà de la surface et identifiez les raisons fondamentales de votre demande.
Étapes :
- Énoncer la requête initiale : Décrivez votre demande de manière générale.
- Premier "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi cette requête est formulée.
- Deuxième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi la première réponse est importante.
- Troisième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi la deuxième réponse est importante.
- Analyse et Formulation : Analysez les réponses pour identifier les éléments clés. Utilisez ces éléments pour formuler une requête précise à l'IA.
Exemple :
Requête intitiale : Je travaille avec un élève indécis sur son choix de carrière. Pourrais-tu me donner quelques pistes ?
Une fois la réponse donnée par l'IA :
Pourquoi 1 : Pourquoi chacune de tes idées est pertinente pour cet élève en particulier (classe-les en ordre chronologique de la plus pertinente à la moins pertinente) ?
Pourquoi 2 : Pourquoi chacune de tes idées est importante pour l'aider à faire un choix éclairé (classe-les en ordre chronologique d'importance du plus important vers le moins important) ?
Pourquoi 3 : Pourquoi chacune de tes idées est facile à mettre en œuvre dans le contexte scolaire (classe-les en ordre chronologique de facilité de la plus facile à la moins facile) ?
Niveau avancé ↔ Giga-requêtes
Les giga-requêtes représentent le niveau le plus avancé de la formulation de requêtes à l'IA. Elles se distinguent par leur ambition de résoudre des problèmes complexes à travers des scénarios globaux, interactifs et souvent collaboratifs. Contrairement aux requêtes plus simples, une giga-requête ne vise pas seulement la production de texte, mais la création d'expériences d'apprentissage complètes, de simulations interactives et d'outils d'analyse. La réalisation de giga-requêtes nécessite une planification rigoureuse et une décomposition du problème en sous-tâches interconnectées.
En raison de leur complexité, les giga-requêtes sont souvent plus longues à mettre en œuvre et demandent une plus grande itération. Cependant, les résultats qu'elles offrent sont beaucoup plus puissants et permettent d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans l'accompagnement des élèves.
Caractéristiques principales d'une giga-requête :
- Interactivité et collaboration : Elles incitent l'IA à simuler des interactions complexes, à créer des outils interactifs ou des activités collaboratives, et pas seulement à produire du contenu statique.
- Contenu multidimensionnel : Elles visent la production de différents types de contenu (texte, feuilles de calcul, présentations, simulations) connectés entre eux dans un scénario cohérent.
- Planification de scénarios complexes : Elles incluent une logique de progression, par exemple, la création d'un processus d'orientation complet ou d'une analyse de marché progressive.
- Gestion de données : Elles peuvent gérer de grandes quantités de données, les analyser et les synthétiser en vue d'une action (prévision, diagnostic, etc.).
- Personnalisation : Elles sont capables d'adapter le contenu et l'expérience en fonction de différents profils d'élèves ou d'utilisateurs.
Conception d'un plan d'intervention personnalisé assistée par l'IA
Utilisez l'intelligence artificielle pour élaborer un plan d'intervention structuré et personnalisé. Cette méthode permet de clarifier les attentes pédagogiques et les objectifs d'orientation pour un élève en difficulté.
Exemple :
Voici une requête de niveau intermédiaire (méta-requête) : « Rédige un plan d'intervention pour un élève en difficulté scolaire. Inclut les sections : objectifs, stratégies d'apprentissage, ressources disponibles et échéancier. »
Cette requête pourrait être remaniée au niveau de la giga-requête en y ajoutant des éléments caractéristiques associées (voir l'explication plus haut) ainsi :
« Rédige un plan d'intervention exhaustif et personnalisé pour un élève en difficulté scolaire, en accord avec ses besoins spécifiques et les pratiques exemplaires en matière d'intervention. Inclure les éléments suivants :
-
Objectifs spécifiques et mesurables :
- Décrire les objectifs spécifiques que l'élève doit atteindre, en termes d'amélioration des résultats scolaires, de développement des compétences et d'amélioration de la motivation.
- Détailler comment les objectifs s'intègrent dans le plan de réussite de l'élève.
-
Liste des stratégies d'apprentissage adaptées :
- Présenter les stratégies essentielles, comme la gestion du temps, la prise de notes, la préparation aux examens et l'organisation du travail.
- Justifier chaque stratégie par son rôle dans l'amélioration des résultats scolaires de l'élève.
-
Ressources disponibles et personnes-ressources :
- Identifier les ressources que l'élève pourra utiliser (ex. tutorat, aide aux devoirs, ateliers) et les personnes-ressources (ex. enseignants, orthopédagogue, psychologue).
- Évaluer les besoins de l'élève en matière de soutien.
-
Scénarios d'utilisation pratiques :
- Élaborer des scénarios d'utilisation réalistes en fonction des différents contextes scolaires et des difficultés rencontrées par l'élève.
-
Plan d'évaluation détaillé :
- Proposer des indicateurs de performance pour mesurer l'efficacité du plan d'intervention (ex. amélioration des notes, participation en classe, diminution du stress).
-
Plan de suivi et de communication :
- Inclure un plan de suivi régulier avec l'élève, les parents et l'équipe-école, incluant des rencontres, des courriels et des appels téléphoniques.
-
Contraintes et solutions :
- Décrire les contraintes (ex. manque de temps, ressources limitées, difficultés familiales).
- Proposer des solutions pour les surmonter.
-
Échéancier précis avec suivi des progrès :
- Fournir un échéancier précis avec les étapes clés de l'intervention, les objectifs à atteindre et les dates de suivi. Ajouter des colonnes pour les délais prévus et les délais réels, ainsi qu'une section pour le suivi des progrès.
Note : Ne pas oublier de fournir les documents suivants a l'IA : « Profil de l'élève », « Résultats scolaires » et « Évaluations psychopédagogiques » en lien avec la demande.
Requête socratique interactive (Interactive Socratic prompt)
Au lieu de simplement poser des questions, cette méthode utilise l'IA pour créer un dialogue interactif guidant l'utilisateur vers une compréhension approfondie. Ce processus inclut une rétroaction personnalisée, des branches de questions alternatives et une auto-évaluation.
Exemple : « Crée une simulation interactive pour aider un élève à explorer différents choix de carrière. L'IA doit d'abord poser des questions à l'utilisateur (10 questions max.) pour identifier ses intérêts, ses valeurs et ses aptitudes, puis en fonction de ses réponses, elle va soit aider l'utilisateur (en donnant des indices et des exemples de professions), soit lui faire faire une auto-évaluation, soit le faire passer à l'étape suivante de la simulation (ex. recherche d'information sur une profession, entrevue avec un professionnel). Si l'utilisateur n'arrive pas au bout de la simulation, l'IA devra recommencer la simulation et ajouter un indice supplémentaire (les indices sont pré-enregistrés). À la fin de la simulation, l'IA devra donner une explication à la fois technique et simple des liens entre les intérêts de l'élève et les professions explorées. Attendre que l'utilisateur inscrive « Début de la simulation » ou « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation » avant d'effectuer la tâche demandée et débuter par le message suivant : Quelle tâche désirez-vous faire, entre les choix suivants : « Début de la simulation », « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation ». »
Requête de simulation de sécurité contextuelle (Contextual safety simulation prompt)
Cette approche transforme la prise en compte de la sécurité en une expérience interactive et contextualisée. L'IA est sollicitée pour simuler des environnements de travail réalistes, où l'utilisateur doit identifier les risques, prendre les mesures de sécurité adéquates et subir des conséquences virtuelles en cas d'erreur.
Exemple : « Crée une simulation interactive de stage en entreprise où l'utilisateur (l'élève) doit gérer des situations délicates (ex. harcèlement, discrimination, non-respect des normes de sécurité). La simulation inclut des risques contextuels (ex. courriels de phishing, demandes inappropriées), et l'utilisateur doit identifier les dangers et prendre les mesures de sécurité appropriées à chaque étape. En cas d'erreur, l'IA doit présenter les conséquences virtuelles (ex. plainte, accident). À la fin de la simulation, l'IA doit générer une évaluation de la capacité de l'utilisateur à gérer les risques. Attendre que l'utilisateur inscrive « Début de la simulation » ou « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation » avant d'effectuer la tâche demandée et débuter par le message suivant : Quelle tâche désirez-vous faire, entre les choix suivants : « Début de la simulation », « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation ». »
Requête d'auto-évaluation adaptative (Adaptive self-evaluation prompt)
Cette méthode dépasse le simple questionnaire pour créer un système d'évaluation dynamique et personnalisé. L'IA génère un parcours d'évaluation adapté aux réponses de l'utilisateur, incluant des questions de différents niveaux de difficulté, des rétroactions détaillées et des ressources de remédiation ciblées.
Exemple : « Crée un système d'évaluation adaptatif sur les compétences essentielles pour réussir des études collégiales. Le système doit : commencer par des questions simples, adapter la difficulté des questions en fonction des réponses de l'utilisateur, générer une rétroaction spécifique pour chaque réponse (correcte ou incorrecte), fournir des ressources supplémentaires en cas de difficultés, créer un tableau de bord de suivi des résultats avec des statistiques et des graphiques, proposer un plan de révision personnalisé basé sur les lacunes détectées. Le système devra aussi s'auto-améliorer et adapter sa base de donnée en fonction des résultats de l'utilisateur (plus il y aura de données, plus le système doit être performant). »
Requête de conception de simulation avancée (Advanced simulation design prompt)
Cette méthode utilise l'IA non seulement pour créer des scénarios, mais aussi pour concevoir des systèmes de simulation complets. Ces systèmes peuvent inclure des variables dynamiques, des modèles comportementaux, des interactions complexes et des interfaces personnalisées, offrant une expérience immersive et réaliste.
Exemple : « Crée un simulateur interactif de gestion de budget étudiant. Le simulateur doit : inclure plusieurs sources de revenus (bourses, prêts, emploi à temps partiel), permettre à l'utilisateur de modifier des paramètres en temps réel (dépenses, intérêts, inflation), simuler différents types de problèmes financiers (perte d'emploi, imprévus), afficher des messages d'erreur réalistes, fournir un tableau de bord avec les informations clés, adapter le niveau de difficulté en fonction de la performance de l'utilisateur. Le simulateur doit également inclure un mode "libre" permettant à l'utilisateur d'expérimenter librement les variables sans risque. »
Collaboration multi-persona pour la création d'un module de formation (Multi-persona collaboration with zero-shot learning)
Découvrez comment une giga-requête peut être utilisée pour créer un module de formation en prenant en compte différents profils. Cette approche permet de générer des ressources adaptées aux besoins variés des apprenants.
Exemple : « Concevez un module de formation interactif sur les stratégies d'étude efficaces en tenant compte des profils suivants :
- Alice : Élève avec un TDAH, a besoin d'une explication simple et pratique avec des astuces concrètes pour rester concentrée.
- Bob : Élève avec des difficultés d'apprentissage, souhaite une analyse approfondie des techniques d'étude avec des exemples concrets et des exercices pratiques.
- Charles : Élève avancé, préfère un guide interactif pour tester ses connaissances et des activités de consolidation des apprentissages.
La giga-requête doit générer un module comprenant les éléments suivants : une vidéo introductive avec des animations, un texte avec des schémas explicatifs, un questionnaire d'auto-évaluation , un simulateur simple pour la gestion du temps, un tableau de bord permettant de suivre les progrès de chacun. L'IA doit ensuite justifier chaque choix (vidéo, texte, simulateur) en fonction des 3 profils identifiés. »
Conception collaborative multi-persona avec planification multi-phases (Multi-persona collaboration with multi-phase planning)
Cette méthode permet de créer un scénario complexe de collaboration en plusieurs étapes, en tenant compte de plusieurs persona (3 à 5), chacun ayant ses propres objectifs, attentes et besoins.
Exemple :
« Créer ce scénario :
1. Phase de préparation :
- Identifier plusieurs profils types (3 à 5) correspondant à différents contextes ou besoins liés à la création d'un projet d'orientation pour un élève. Pour chaque profil (Alice, Bob et Charles), attribuer un nom fictif, une courte description (ex. "Alice, élève nouvellement arrivée"), Décrire leurs objectifs principaux, leurs attentes et leurs motivations, Lister leurs besoins spécifiques et leurs préoccupations, Identifier leurs forces et leurs limites face à la tâche.
- Demander à l'IA de crée un planning précis pour chaque étape.
2. Phase de collaboration :
- Demander à l'IA de faire interagir ces profils dans une conversation fictive où chacun donne son avis sur ce que devrait contenir le projet d'orientation en question. Les profils pourraient inclure l'élève, le conseiller, le parent, un enseignant et un professionnel du domaine visé par l'élève.
- Mettre en lumière les divergences de perspectives et les points d'accord pour trouver un compromis.
3. Phase de synthèse :
- Demander à l'IA de proposer une version finale du projet d'orientation basée sur les contributions de chaque persona.
- Demander à l'IA d'ajouter des commentaires expliquant comment chaque partie du projet répond aux besoins des différents profils et comment la collaboration entre les persona a influencé le résultat final.
4. Phase d'évaluation et d'adaptation :
- Demander à l'IA de proposer une évolution du projet en fonction des retours et de nouveaux besoins identifiés durant la phase de collaboration. »
Méthode des 3 Pourquoi (3 P) appliquée aux giga requêtes
La méthode des 3 P, que vous connaissez déjà, peut être un outil puissant pour formuler des giga-requêtes en structurant la réflexion et en identifiant les raisons fondamentales de votre demande.
Étapes :
- Énoncer la requête initiale : Décrivez votre objectif de manière générale en une giga-requête.
- Premier "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi cet objectif est important, en termes d'impact, d'efficacité, d'innovation.
- Deuxième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi les éléments identifiés lors du premier "Pourquoi" sont importants en termes de gestion des risques, d'intégration, de performance.
- Troisième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi ces facteurs sont cruciaux pour la réussite de votre giga-requête (en termes de rentabilité, d'avantage concurrentiel, de durabilité).
- Analyse et Formulation : Analysez les réponses obtenues pour identifier les points clés. Utilisez ces éléments pour reformuler votre giga-requête de manière précise et détaillée, en incluant les aspects identifiés lors de l'itération de la méthode des 3 P.
Exemple :
Requête initiale : Crée un outil complet d'aide à la décision pour les élèves de secondaire 5 face à leur choix de cégep.
Pourquoi 1 : Pourquoi créer un outil d'aide à la décision ? (Pour aider les élèves à faire un choix éclairé et à éviter les erreurs d'orientation).
Pourquoi 2 : Pourquoi aider les élèves à faire un choix éclairé est important ? (Pour augmenter leur motivation, améliorer leur réussite scolaire et faciliter leur insertion professionnelle).
Pourquoi 3 : Pourquoi augmenter la motivation, améliorer la réussite scolaire et faciliter l'insertion professionnelle est important ? (Pour contribuer à la formation d'une main-d'œuvre qualifiée, réduire le taux de décrochage scolaire et favoriser le développement économique du Québec).
Requête finale : "Crée un outil interactif d'aide à la décision pour les élèves de secondaire 5 face à leur choix de cégep qui intègre des tests d'orientation, des fiches descriptives des programmes d'études, des témoignages d'anciens élèves, des statistiques sur les perspectives d'emploi et des conseils personnalisés. L'outil doit permettre aux élèves de simuler différents scénarios d'études en fonction de leurs intérêts, de leurs aptitudes et de leurs valeurs, de générer des rapports personnalisés avec des recommandations spécifiques, d'identifier les risques et les opportunités, et de proposer des stratégies pour améliorer leur réussite scolaire afin de contribuer à la formation d'une main-d'œuvre qualifiée, de réduire le taux de décrochage scolaire et de favoriser le développement économique du Québec."
En résumé
Tableau comparatif des différents niveaux
| Critères | Rédactique | Méta-requête | Giga-requête |
|---|---|---|---|
| Définition | Rédaction claire et efficace. | Requête pour structurer ou générer d’autres requêtes. | Requête détaillée pour résoudre des tâches complexes ou faire des simulations. |
| Objectif principal | Simplifier et clarifier les idées. | Organiser et automatiser des processus. | Trouver des solutions globales et détaillées. |
| Complexité | Faible : pour des tâches simples. | Moyenne : plus élaborée et organisée. | Élevée : nécessite une vue d’ensemble. |
| Applications typiques | Écrire des textes ou consignes simples. | Générer des scénarios ou plans organisés. | Gérer des projets complexes, multi-niveaux ou des simulations. |
| Point fort | Clarté et simplicité. | Organisation et efficacité. | Vision globale et prise en compte des détails. |
| Point faible | Limitée à des contextes simples. | Peut devenir complexe si mal utilisée. | Exige beaucoup de temps et de données. |
| Exemples de requêtes | « Génère une liste de stratégies pour aider un élève anxieux face à son choix de carrière. » | « Optimise la requête suivante : « Crée un plan d'action pour un élève décrocheur. » » | « Crée un outil interactif d'aide à la décision pour les élèves de secondaire 5 face à leur choix de cégep qui intègre des tests d'orientation, des fiches descriptives des programmes d'études, des témoignages d'anciens élèves, des statistiques sur les perspectives d'emploi et des conseils personnalisés. L'outil doit permettre aux élèves de simuler différents scénarios d'études en fonction de leurs intérêts, de leurs aptitudes et de leurs valeurs, de générer des rapports personnalisés avec des recommandations spécifiques, d'identifier les risques et les opportunités, et de proposer des stratégies pour améliorer leur réussite scolaire afin de contribuer à la formation d'une main-d'œuvre qualifiée, de réduire le taux de décrochage scolaire et de favoriser le développement économique du Québec." |