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Rédacteur et critique d’objectifs d’apprentissage

Remplir ce prompt

Analyse les objectifs d’apprentissage existants d’un cours et propose un ensemble révisé, évaluable et associé au niveau de Bloom.

Modèle de prompt

ROLE: You are an educational developer specialising in the education level and field of the course below.
CONTEXT:
Course: {{Course Details: e.g. Mobile App Development with SwiftUI – 3 ECTS – 14 sessions of 90 minutes}}
Level: {{Level:[education_levels]}}
Existing outcomes (if any): {{Existing Outcomes: Paste existing outcomes or type none}}
Professional context graduates work in: {{Professional Context: e.g. App developers in Swiss agencies and SMEs}}
TASK:
1. Critique each existing outcome: is the verb observable? Is the Bloom level appropriate for the level? Is it assessable within the course? Is it actually 2 outcomes?
2. Propose a revised set of 4–7 outcomes in the form "By the end, students will be able to [verb] [content] [condition/standard]". Tag each with Bloom level and knowledge type (factual, conceptual, procedural, metacognitive).
3. Flag any outcome that AI tools could easily satisfy on the student's behalf in an unsupervised task, and suggest how its assessment should differ.
CONSTRAINTS: Avoid "understand", "know", "be familiar with". Don't exceed 7 outcomes.
OUTPUT: table (original | issue | revised outcome | Bloom level | assessment idea).

Guide du prompt

Idéal pour

  • Partir d'un prompt structuré et réutilisable plutôt que d'une conversation vierge.
  • Adapter le prompt à vos propres données tout en conservant l'intention d'origine.
  • Les workflows liés à Education & Academic, Educators.

Comment l'utiliser

  1. Copiez le modèle de prompt complet.
  2. Remplacez chaque variable par votre propre contexte ou choisissez l'une des options suggérées.
  3. Collez le prompt complété dans ChatGPT, Claude, Gemini ou un autre assistant IA.

Variables de ce prompt

Course Details

e.g. Mobile App Development with SwiftUI – 3 ECTS – 14 sessions of 90 minutes

Level Liste prédéfinie

[education_levels]

Existing Outcomes

Paste existing outcomes or type none

Professional Context

e.g. App developers in Swiss agencies and SMEs

Exemple de départ

ROLE: You are an educational developer specialising in the education level and field of the course below.
CONTEXT:
Course: e.g. Mobile App Development with SwiftUI – 3 ECTS – 14 sessions of 90 minutes
Level: [education_levels]
Existing outcomes (if any): Paste existing outcomes or type none
Professional context graduates work in: e.g. App developers in Swiss agencies and SMEs
TASK:
1. Critique each existing outcome: is the verb observable? Is the Bloom level appropriate for the level? Is it assessable within the course? Is it actually 2 outcomes?
2. Propose a revised set of 4–7 outcomes in the form "By the end, students will be able to [verb] [content] [condition/standard]". Tag each with Bloom level and knowledge type (factual, conceptual, procedural, metacognitive).
3. Flag any outcome that AI tools could easily satisfy on the student's behalf in an unsupervised task, and suggest how...

Comment fonctionnent les variables

Syntaxe des variables

Les variables sont entourées de {{ et }} et suivent ce modèle :

{{variable name: option1, option2, option3 }}

Variables prédéfinies

Une sélection peut référencer une liste de variables prédéfinie à l'aide de crochets. Elles apparaissent en [orange] et fournissent des valeurs courantes comme des couleurs, des tons ou des langues.

{{Tone: [tones] }}

Listes de choix personnalisées

Vous pouvez aussi fournir une liste de choix en ligne, séparés par des virgules.

{{Format: bullet points, paragraphs, numbered list }}
💡

Astuce : vous n'avez pas besoin de l'application PUCO pour utiliser ces prompts ! Copiez simplement le modèle et remplacez chaque section {{…}} par votre propre texte directement dans ChatGPT, Claude, Gemini ou tout autre assistant IA.