Cet article présente Earthquaker-AI, un cadre éducatif hybride qui intègre un assistant IA conversationnel basé sur la Génération Augmentée par Récupération (RAG) dans le projet de robotique Earthquaker existant. Le système vise à améliorer la préparation aux séismes et l'action consciente chez les élèves du primaire en combinant l'engagement pratique avec le traitement cognitif.
- Le composant robotique utilise l'automatisation Lego WeDo2 pour simuler la réponse sismique, permettant aux élèves d'interagir avec des capteurs et des actionneurs en tant que représentations tangibles des actions de protection.
- L'assistant IA fournit des commentaires verbaux basés sur des critères alignés sur les directives de sécurité pour soutenir l'apprentissage autorégulé et le calme dans des conditions d'urgence.
- L'apprentissage suit une trajectoire progressive : les premières années utilisent des critères bidimensionnels pour la reconnaissance de base, les années intermédiaires utilisent des critères à trois axes pour les séquences d'action, et les dernières années utilisent des critères à quatre dimensions pour les réponses écrites.
- Le module dialogique utilise le RAG pour faire correspondre sémantiquement les requêtes des élèves avec les directives officielles, garantissant des réponses sûres et précises.
Le cadre combine robotique, critères et IA pour promouvoir l'alphabétisation technologique, l'autorégulation et l'utilisation responsable des systèmes numériques, contribuant ainsi aux compétences de gestion de crise précoce.