Pour améliorer la persévérance ainsi que la réussite scolaire et éducative, le gouvernement du Québec a adopté le projet de loi no 23, assorti d’un autre, celui édictant un Institut national d’excellence en éducation (INEE). Ce dernier ressemble à l’INESSS, un organisme existant en santé et en services sociaux. L’INEE a pour finalité de rendre le système éducatif plus efficace, notamment au moyen de données dites probantes, ce qui renvoie à une forme particulière de mener la recherche. En parallèle, le gouvernement a fait cheminer le projet de loi no 15, à des fins similaires pour le système de santé. Par exemple, ce projet de loi propose de ne rembourser que les médicaments pour lesquels suffisamment de preuves scientifiques confirment leur efficacité. En outre, ces lois sont arrimées, en éducation comme en santé et en services sociaux, avec la mise en œuvre de la Stratégie de transformation numérique gouvernementale, qui intègre maintenant la Stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle. Puisque ces stratégies donneront possiblement lieu à l’agrégation de vastes ensembles de données pour rendre les deux secteurs plus efficaces, on peut se demander s’il n’en découlera pas une standardisation de la sélection de pratiques gagnantes par le gouvernement.
Dans ce contexte, plus de 60 chercheurs et chercheuses en éducation ont colligé, dans une œuvre collective intitulée Le PL23 et l’INEE : excellence ou standardisation en éducation?, leurs réserves sur le projet de loi no 23 et la loi édictant l’INEE. Ces universitaires ont ainsi croisé leurs points de vue, informés par leurs propres travaux, et cela, indépendamment de leurs rattachements respectifs à différents centres ou autres regroupements de recherche.
Dans le cadre de ce colloque, il convient d’effectuer un retour réflexif sur le processus qui a prévalu en observant les enjeux et défis ainsi que les objets et méthodologies de recherche qui s’imposent dorénavant en matière de formation initiale et continue des enseignantes et des enseignants ainsi qu’en matière de réussite scolaire et éducative.
Lancement sous peu de PÉRO. Ce robot conversationnel de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) a été conçu par le réseau PÉRISCOPE pour soutenir les processus de recherche, de formation et de coélaboration des connaissances. Grâce à son architecture hybride, il combine la puissance générative des modèles de langage avec la précision du repérage d’informations dans la base de données constituée notamment des publications des chercheur·es du réseau ou de son corpus scientifique interne. Il est ainsi capable de formuler des réponses contextualisées, fondées sur des sources fiables. Il facilite l’accès aux savoirs sur la PRS, répond aux interrogations de praticien·nes, soutient la formulation de problématiques, la veille stratégique et l’écriture scientifique. C'est dire qu'il a été entraîné sur des contenus propres aux chercheur·es du réseau, ce qui lui confère sa pertinence, notamment en contexte québécois. 
Dans la foulée du colloque du réseau PÉRISCOPE lors du congrès de l'ACFAS 2024, ce livre blanc examine les tensions actuelles dans les rapports aux savoirs des agent·es du système éducatif québécois. Suivre ce 