HELdB
Fiche descriptive d'une Unité d'Enseignement Année académique 2026-2027
Domaine : Sciences psychologiques et de l'éducation
Section : Éducateur Spécialisé en accompagnement psycho-éducatif
Fiche descriptive d'une Unité d'Enseignement
Année académique 2026-2027

Méthodologie du travail de fin d’études

UE 34

Enseignant(s) responsable de l'UE : Eléonore VANOPDENBOSCH
Autres enseignant·e·s de l'UE : Chloé HAESBROECK

Coordonnées du service : Campus de Jodoigne
Chaussée de Tirlemont
1370 Jodoigne

Langue(s) d'enseignement : Français

Niveau du cycle : 1er cycle

Période de l'année : Quadrimestre 2

Cadre européen de certification : Niveau 6

Caractère obligatoire ou au choix dans le programme : Cours obligatoire dans le programme

Renseignements d'identification

Année d'études : Bloc 2

Acronyme : EDU22METHTFE

Nombre de crédits ECTS : 2 (Facteur de pondération)

Volume horaire : 26h (Q1 0 / Q2 26)

Épreuves spécifiques par AA

Liste des UE prérequises : Néant

Liste des UE corequises : Néant

Liste des activités d'apprentissage

Activité d'apprentissageVolume horaireECTSPrésence obligatoire
ED22INIA Utilisation critique de l'intelligence artificielle131NON
ED22MTFE Méthodologie du travail de fin d’études131NON

Contribution de l'UE au profil d'enseignement du programme

  • RE01.3 ARES. 1.3 Faire preuve d’esprit critique et se remettre en question dans le travail et la réflexion d’équipe
  • RE01.4 ARES. 1.4 Entretenir une curiosité intellectuelle permettant de personnaliser et d’affiner son approche
  • RE02 ARES. 2 Respecter un cadre déontologique et adopter une démarche éthique dans une perspective démocratique et de responsabilité :
  • RE02.1 ARES. 2.1 Respecter les règlementations et les textes de référence (déclaration des droits de l’homme, des droits de l’enfant, droits des personnes hospitalisées, projets institutionnels, …) cadrant l’exercice du métier dans les secteurs où il travaille
  • RE03.1 ARES. 3.1 Faire preuve d’indépendance et d'initiative
  • RE04.1 ARES. 4.1 S’approprier les outils d’analyse permettant de comprendre les différentes dimensions (sociale, économique, politique, institutionnelle, culturelle, psychologique, environnementale, …) des réalités humaines auxquelles il a affaire
  • RE04.6 ARES. 4.6 Développer et utiliser des outils méthodologiques spécifiques.
  • RE05.2 ARES. 5.2 Comprendre « ici et maintenant » les éléments d’une relation ou d’une situation singulière, tant d’une personne que d’un collectif
  • RE05.3 ARES. 5.3 Identifier les fragilités, les ressources et les compétences des personnes et des situations

Autres connaissances ou compétences prérequises

Utilisation critique de l'intelligence artificielle

Néant

Méthodologie du travail de fin d’études

Néant

Descriptif des objectifs et des contenus de l'UE

Utilisation critique de l'intelligence artificielle

Objectifs
  •  Permettre aux étudiant·es d'acquérir des connaissances de base en matière d'IA
  • Développer l'esprit critique et promouvoir un usage raisonné des IA
  • Prendre conscience des enjeux de l'IA pour les publics spécifiques en situation professionnelle
  • Permettre aux étudiants de maitriser pleinement les enjeux de la charte institutionnelle qui régit l'utilisation de l'IA dans le cadre institutionnel de la la HE.

Contenu
  • Comprendre l'IA et se définir comme utilisateur·ice de l'IA
  • Enjeux éthiques, juridiques, sociaux et écologiques de l'IA
  • L'art du prompt et l'utilisation en tant qu'étudiant·e E.S. 
  • Développer son esprit critique et comprendre les biais de l'IA pour maximiser ses usages personnels

Méthodologie du travail de fin d’études

Objectifs
  • Développer la capacité à identifier et problématiser une thématique de recherche en lien avec sa pratique professionnelle.
  • S’initier aux démarches de recherche documentaire : repérer, sélectionner et exploiter des sources pertinentes.
  • Apprendre à structurer un cadre théorique en organisant et en synthétisant les lectures.
  • Rédiger un projet de recherche clair et cohérent, incluant une question de recherche, des hypothèses/objectifs et une méthodologie adaptée.
  • Respecter les normes académiques : règles de citation, bibliographie, éthique de la recherche.
Contenu
  • Recherche documentaire et gestion des sources.
  • Formulation d’une question de recherche et d’hypothèse(s).
  • Normes de présentation d'un écrit académique (mise en page, bibliographie).
  • Réalisation et critique de questionnaires.
  • Analyse critique de sources.

Activités et méthodes d'apprentissage et d'enseignement

Utilisation critique de l'intelligence artificielle

Exposés théoriques, utilisation de contenus multimédia et audiovisuels, exercices pratiques, recherches en ligne, etc.

Méthodologie du travail de fin d’études

Le cours alterne exposés théoriques et activités d'application.

Acquis d'apprentissage sanctionnés, spécifiques et contribuant à l'UE

Utilisation critique de l'intelligence artificielle

Au terme de ce cours, l'étudiant·e sera capable de :

  • Maîtriser les concepts théoriques vus au cours et les utiliser dans la pratique
  • Faire preuve d'esprit critique face aux réponses de l'IA générative
  • Comprendre et analyser les enjeux individuels et sociétaux liés à l'IA
  • Utiliser des outils adéquats de manière pertinente et effectuer un retour réflexif sur sa propre pratique
  • Démontrer sa maîtrise de la charte institutionnelle et son usage responsable, critique et transparent de l'IA générative.

Méthodologie du travail de fin d’études

Au terme de ce cours, l’étudiant sera capable de :

  • - partir d'une situation, d'un constat ou d'un questionnement issu de la pratique professionnelle pour identifier un thème de recherche pertinent ;

    - circonscrire progressivement son sujet afin de formuler une question de recherche claire, pertinente et réalisable ;

    - construire une problématique cohérente et formuler une ou plusieurs hypothèses susceptibles d'être mises à l'épreuve ;

    - rechercher, sélectionner et évaluer de manière critique des sources documentaires pertinentes et fiables ;

    - analyser une source scientifique et identifier les éléments susceptibles d'alimenter sa réflexion ;

    - choisir et justifier une démarche méthodologique cohérente avec une question de recherche et les données à recueillir ;

    - identifier les principales caractéristiques, forces et limites de différents outils de recueil de données.


Description des supports de cours indispensables

DescriptionAccès à la sourceURL
Toute l'UE :

Notes de cours 

 Ce support de cours est disponible sur le campus numérique —
Toute l'UE :

Notes de cours

 Ce support de cours est disponible sur le campus numérique —

Description des références et des supports complémentaires

DescriptionAccès à la sourceURL
Toute l'UE :

Notes disponibles sur la campus numérique.

 Ce support de cours est disponible sur le campus numérique —

Mode d'évaluation et de pondération par activité au sein de l'UE

L'utilisation de l'IA dans le cadre des apprentissages, des travaux et des évaluations est régie par la charte IA disponible ici.

Cette unité d'enseignement est évaluée en épreuves spécifiques par activité d'apprentissage.
Méthode d'intégration :
  • Si aucune des notes des différentes AA qui composent l'UE ne se situe en deçà de 8/20, c'est la technique de la moyenne arithmétique pondérée qui est appliquée.
  • Si la note d'une ou plusieurs AA composant une UE se situe en deçà de 8/20, la note finale de l'UE correspondra à la plus mauvaise des notes reçues.
Juin
Utilisation critique de l'intelligence artificielle Méthode d'intégration : 50 %
Remise de travaux Hors Session — 100 %
Type de questions : —  ·  Examen à livre : —

L'évaluation portera sur un travail individuel visant à démontrer une pratique éclairée et critique de l'IA. La charte IA institutionnelle ne s'applique donc pas telle qu'elle pour ce cours.  Les consignes du travail seront diffusées sur le campus numérique en début de quadrimestre. Le cas échéant, le professeur se réserve le droit de demander un entretien oral afin de vérifier les acquis d'apprentissages liés au travail à réaliser. Le travail devra être déposé sur le campus numérique en début de session d'examens, à une date concertée et diffusée sur le campus numérique. 

Méthodologie du travail de fin d’études Méthode d'intégration : 50 %
Examen écrit — 100 %
Type de questions : Questions ouvertes  ·  Examen à livre : Livre fermé
Août
Utilisation critique de l'intelligence artificielle Méthode d'intégration : 50 %
Remise de travaux Hors Session — 100 %
Type de questions : —  ·  Examen à livre : —

L'évaluation portera sur un travail individuel visant à démontrer une pratique éclairée et critique de l'IA. La charte IA institutionnelle ne s'applique donc pas telle qu'elle pour ce cours.  Les consignes du travail seront diffusées sur le campus numérique en début de quadrimestre. Le cas échéant, le professeur se réserve le droit de demander un entretien oral afin de vérifier les acquis d'apprentissages liés au travail à réaliser. Le travail devra être déposé sur le campus numérique en début de session d'examens, à une date concertée et diffusée sur le campus numérique. 

Méthodologie du travail de fin d’études Méthode d'intégration : 50 %
Examen écrit — 100 %
Type de questions : Questions ouvertes  ·  Examen à livre : Livre fermé
HELdB - 1 Version publiée le 29/09/2026