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Créer des leçons - aperçu

Adaptive Learner vit de ses contenus. Tu peux construire tes propres leçons - directement dans l'application ou sous forme de fichier au format dépôt de contenu - et les partager avec la communauté. Cette page donne l'aperçu ; les détails complets du format se trouvent dans les sources liées.

Deux manières de créer des leçons

1. Dans l'application : le créateur de leçons

Le créateur de leçons sous /create-lesson est un assistant en 4 étapes (Métadonnées → Éditeur de cartes → Éditeur d'exercices → Enregistrer/Partager) et ne nécessite aucune clé IA :

  • Ordonner les cartes par glisser-déposer ou les importer depuis un CSV ; les cartes peuvent porter une image téléversée.
  • L'étape des métadonnées propose un sélecteur de domaine de connaissances (p. ex. langue, programmation, psychologie, éducation canine, code de la route).
  • Générer automatiquement des exercices à partir des cartes ou les éditer entièrement toi-même à l'étape 3 : chaque type d'exercice de base peut être créé, modifié et ajouté manuellement - y compris le choix multiple natif avec un commutateur bien visible sélection simple/multiple.
  • La dictée (dictée audio) est disponible directement dans le sélecteur de type d'exercice ; téléverse le clip audio comme fichier (intégré dans la leçon) ou saisis un chemin d'asset. La leçon est automatiquement marquée comme dépendante d'extensions.
  • L'assistant de rédaction d'extensions construit avec l'assistance de l'IA les cinq types d'exercices d'extension (catégorisation, correction d'erreurs, compréhension écrite, quiz noté, dictée).
  • Modèles (Vierge / Vocabulaire / Grammaire / Conversation) et enregistrement automatique du brouillon.
  • Aperçu dans le véritable lecteur de leçons avant l'enregistrement.
  • Enregistrer localement ou partager via une pull request.

Des points d'entrée existent dans le navigateur de contenu et dans le tableau de bord.

Leçon de savoir à partir d'un texte (mode livre)

La cinquième carte de modèle, « Leçon de savoir à partir d'un texte », lance un flux dédié en 3 étapes (Métadonnées → Texte du livre → Vérification) : colle une section (p. ex. un chapitre) de ton manuel - l'IA la reformule dans ses propres mots en étapes de théorie (jamais une copie) et génère des exercices assortis qui renvoient à leur étape de théorie. En option, des métadonnées de livre (titre, auteur, URL, ISBN/ASIN) peuvent être jointes ; elles sont conservées lorsque tu modifies la leçon plus tard.

Au lieu de coller du texte, tu peux aussi téléverser un fichier de livre (EPUB, DOCX, TXT ou Markdown, jusqu'à 20 MiB). Le fichier est analysé entièrement dans le navigateur - rien n'est envoyé - et les chapitres détectés apparaissent sous forme de liste à cases à cocher. Les sections qui ressemblent à des pages liminaires ou annexes (préface, glossaire, index, …) sont décochées par défaut par une heuristique, mais restent visibles et sélectionnables :

  • Une section sélectionnée - elle est reprise dans le champ de texte (avec un aperçu ; un champ déjà rempli demande d'abord).
  • Plusieurs sections sélectionnées - la génération par lots crée une leçon par section et les enregistre ensemble comme ensemble multi-leçons.

Lors de la modification d'un ensemble multi-leçons, un sélecteur de leçon demande quelle leçon ouvrir ; les leçons de texte de livre ouvrent directement l'éditeur d'exercices.

Contrairement à la voie basée sur les cartes, ce mode nécessite une clé IA configurée. Ne colle que des textes sur lesquels tu as les droits, ou qui sont destinés à un usage personnel.

2. Sous forme de fichier : le format dépôt de contenu

Une leçon est un fichier JSON dans un ensemble de contenu. Les ensembles se trouvent dans des dépôts GitHub publics et suivent une arborescence fixe (sets/{langue-source}/{langue-cible-niveau}/). Les guides de référence se trouvent dans le dépôt de contenu :

Un kit de démarrage prêt à observer et copier est astrapi69/adaptive-learner-content-test.

Partager via une pull request

Partager une leçon crée une véritable pull request (fork → commit → PR). L'application propose automatiquement le bon chemin et un nom de fichier numéroté et détecte les doublons/variantes. La pipeline de validation du dépôt de contenu vérifie chaque leçon soumise à chaque PR (schéma, paire de langues, seuils de qualité minimaux), de sorte que seuls des contenus propres entrent dans le catalogue. En option, il existe une vérification de contenu assistée par IA ; elle ne bloque jamais le partage.

Pages connexes