DigComp 3.0 : ce qui change par rapport a DigComp 2.2

Une mise a jour en profondeur, pas en structure

Qui connait DigComp s'attend, a chaque nouvelle version, a devoir reapprendre l'ossature. Avec DigComp 3.0, publie par le Joint Research Centre en 2025, ce n'est pas le cas : l'architecture reste celle sur laquelle des curriculums, des outils d'autoevaluation et des schemas de certification ont ete construits partout en Europe.

Les 5 domaines de competences et les 21 competences demeurent. Qui a mappe son offre de formation sur DigComp 2.2 n'a pas a refaire ce travail depuis les fondations.

Ou se situe le changement

Le saut est dans la granularite. DigComp 3.0 porte les acquis d'apprentissage a 523, contre quelques centaines d'exemples de connaissances, aptitudes et attitudes dans la version precedente. Cela change la maniere d'utiliser le referentiel :

• Ingenierie de formation : un acquis d'apprentissage plus fin permet de construire des modules sur des objectifs precis plutot que sur des competences entieres.
• Evaluation : 523 acquis d'apprentissage constituent une base solide pour des items de test tracables a une reference europeenne.
• Comparaison : plus de granularite signifie des correspondances plus precises vers ESCO et vers les cadres nationaux.

L'intelligence artificielle entre dans le referentiel

La difference la plus visible porte sur les contenus. DigComp 3.0 integre pleinement les competences liees a l'intelligence artificielle, a la desinformation et a l'interaction avec les systemes algorithmiques.

Il ne s'agit pas d'un domaine ajoute a part : les competences sur l'IA sont reparties dans les domaines existants. Evaluer la sortie d'un systeme generatif releve de la litteratie des donnees et de l'information ; reconnaitre un contenu synthetique releve de la creation de contenus numeriques ; comprendre comment un algorithme profile un utilisateur releve de la securite.

Ce choix dit quelque chose d'important : l'IA n'est pas une competence separee a acquerir apres les autres, c'est une dimension qui traverse toutes les competences numeriques de base.

Que faire concretement

Si vous travaillez avec DigComp, trois etapes :

1. Ne refaites pas le mapping a zero. Domaines et competences sont stables : ce que vous avez construit tient.
2. Relisez les acquis d'apprentissage. C'est la que se trouve le materiau nouveau, et la que vos objectifs pedagogiques doivent etre realignes.
3. Verifiez la couverture sur l'IA. Si votre parcours ne touche pas l'evaluation critique des systemes generatifs et la reconnaissance de la desinformation, il a desormais un trou.

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