Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

Black Legends

Black Legends is a musical comedy that traces more than a century of African American music along with landmarks in the civil-rights movement and Black American history. We know some of you took classes when it was on last year. It's back on  in Paris until at least the end of January.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Lea

Résultats des projets collaboratifs

Détecter les informations trompeuses : Les résultats

Dans le cadre du projet de recherche sur les fausses informations mené avec le Laboratoire de Psychologie du Développement et de l’Education de l’Enfant (LaPsyDE), nous avons proposé à des enseignants au collège, de mars à mai 2023, une deuxième recherche collaborative, voici les résultats.

Voir l'article

Conseil ciné : « Le temps d'aimer »

Une histoire d'amour avec pour toile de fond les enjeux de la Libération.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance NRP

L’IA générative : une révolution dans la création automatisée ? - Technologies

Par Pierre Bourgeois, professeur de mathématiques Les nouvelles possibilités qu’offre l’intelligence artificielle dite « générative » remettent profondément en question notre conception traditionnelle de la créativité et de l’originalité. Si une machine peut générer du contenu artistique ou littéraire de manière autonome, comme c’est déjà le cas actuellement, des interrogations sur le rôle de l’homme en tant que créateur et sur la nature même de la créativité apparaissent. Tout au long de l’année, nous vous proposons une série d’articles sur l’IA générative, son impact dans nos vies et dans les métiers de l’éducation. Quels changements dans nos vies ? Une révolution ? Les avancées actuelles de l’intelligence artificielle générative (IA) font penser à d’autres moments clés de l’histoire où l’humanité a connu des changements profonds. Peut-être vivons-nous un tel moment, une véritable révolution qui transforme de manière significative de nombreux domaines tels que la création artistique, la recherche scientifique, la conception de produits et plus généralement la façon d’utiliser l’ensemble des connaissances humaines accumulées au cours des siècles. L’arrivée d’internet a envoyé au pilon dictionnaires et encyclopédies, seuls outils de référence au siècle dernier pour obtenir des informations et des connaissances fiables. Google, les moteurs de recherche et Wikipédia ont balayé tout cela. Le monde du travail va-t-il subir un changement de la même ampleur que celui vécu lors de la révolution industrielle, quand le passage de l’artisanat à la production à grande échelle a radicalement transformé la société ? Sans disparaître, des dizaines de métiers seront affectés. Pour les rédacteurs, journalistes, traducteurs, graphistes, designers, professionnels du droit et de la finance, l’automatisation des tâches répétitives et laborieuses et l’assistance apportée par les machines aux processus de production et de création vont modifier les compétences requises et la nature de leur travail. Leur nombre diminuera drastiquement. En 2000, 600 traders travaillaient au siège de la banque d’affaires de New York Goldman Sachs, ils ne sont plus que deux en 2023. Va-t-on vers des mutations encore plus profondes, comparables à celles de la Renaissance puis des Lumières qui ont remis en question les croyances établies et ont ouvert de nouvelles voies de compréhension du monde ? Avec l’IA, notre rapport à la vérité évolue : peut-on croire ce que l’on lit, ce que l’on voit, ce que l’on entend ? Que sait faire l’IA générative ? Aujourd’hui, l’IA générative est capable de produire des textes, des images, de la musique, des vidéos et d’autres formes de contenus dont le niveau de qualité et de réalisme les rend indiscernables des productions humaines. Grâce à l’apprentissage profond (le fameux « deep learning »), les modèles d’IA générative peuvent imiter le style, la structure et même l’esthétique humaine dans des processus de création qui nécessitent l’utilisation d’immenses quantités de données. Tous les formats de productions sont concernés. L’IA sait générer du texte : des modèles, dont le plus célèbre est le médiatique « ChatGPT » de la firme OpenAI, sont capables de produire des articles de presse, des résumés, des histoires fictives, voire des poèmes. À partir de descriptions textuelles, l’IA peut aussi créer une image qui peut paraître authentique mais qui n’existe pas réellement. L’IA compose aussi des mélodies, des harmonies et des rythmes originaux, dans un style particulier ou à partir d’un thème donné. Une IA générative peut même composer une chanson qui imite à la perfection le style d’un chanteur, à tel point qu’en avril dernier, le groupe Universal a demandé à la plateforme de musique en ligne Spotify de retirer des dizaines de milliers de morceaux générés par des IA qui utilisent les voix de leurs artistes. Comme pour les images, des modèles d’IA peuvent prendre une description textuelle d’une scène ou d’une action et générer une séquence vidéo correspondante, même si cela requiert des ordinateurs très puissants et des quantités énormes de données. En fournissant une description comme « un chat jouant avec une balle dans un jardin ensoleillé » le programme d’IA génère une séquence vidéo réaliste respectant la demande. Comment en est-on arrivé là ? L’histoire des sciences montre que, très souvent, des raisonnements abstraits et des concepts théoriques précèdent les découvertes techniques. Voici deux exemples fascinants qui ont joué un rôle dans l’invention de l’informatique d’abord, puis dans l’apparition de l’intelligence artificielle. Leibniz et le code binaire Dans son livre Explication de l’arithmétique binaire (1703), le mathématicien Gottfried Wilhelm Leibniz expose en détail ses idées sur l’utilisation du système binaire pour les calculs mathématiques. Il simplifie, se débarrasse des encombrants chiffres 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 9 que nous utilisons tous les jours, pour ne garder que le 0 et le 1. Leibniz présente sa vision théorique d’une machine à calculer binaire, qu’il = essaiera même de construire en utilisant des sphères de métal qui peuvent occuper 2 positions, « haute » pour représenter le 1 et « basse » pour le 0. Il n’y parviendra pas. Il faudra attendre 240 ans pour que le premier ordinateur programmable voie le jour. Ne reprochons pas trop à Leibniz son échec. À son époque, l’électricité, base de l’électronique actuelle, n’était encore qu’un phénomène mystérieux ; Benjamin Franklin, qui allait domestiquer la foudre, n’est né qu’en 1706. En 1943, avec l’invention de l’ordinateur, Leibniz aurait pu voir les conséquences extraordinaires de ses idées sur le système binaire, et serait fasciné par la numérisation actuelle de nos sociétés où tout, textes, images, vidéos, est codé sous la forme d’une suite de 1 et de 0. « Bonjour », c’est « 01000010 01101111 01101110 01101010 01101111 01110101 01110010 » dans la mémoire des ordinateurs. Un peu long pour nous, mais tellement pratique à utiliser pour nos programmes informatiques. On peut y appliquer des calculs mathématiques, on peut les transmettre d’un clic à l’autre bout du monde sans la moindre erreur. Réseaux neuronaux En 1943, Warren McCulloch, neurologue et psychiatre américain, et Walter Pitts, brillant étudiant en mathématiques, collaborent et proposent de modéliser le fonctionnement d’un neurone biologique. Ils créent le modèle « McCulloch-Pitts », une abstraction mathématique qui imite un vrai neurone. C’est un neurone abstrait hyper simplifié, pour des raisons de calculabilité, et ça marche : en connectant plusieurs de ces neurones artificiels, on peut réaliser n’importe quel calcul logique ou arithmétique. En 1957, Frank Rosenblatt invente le « Perceptron », premier neurone artificiel ayant des capacités d’apprentissage. Plus tard, dans les années 1980, Geoffrey Hinton, chercheur canadien, met au point son algorithme de « rétropropagation de l’erreur » : désormais les réseaux de neurones peuvent s’améliorer automatiquement et apprendre. Les bases théoriques de l’apprentissage automatique sont posées. Tout est allé très vite. Trente ans plus tard, les applications pratiques des concepts théoriques de l’apprentissage automatique peuvent être utilisées par quiconque possède un ordinateur et une liaison internet. Geoffrey Hinton, qui a aujourd’hui 76 ans, peut écrire, si ce n’est déjà fait, ses mémoires en utilisant ChatGPT-4. Que sait faire la machine ? La question de la collaboration entre l’homme et la machine a suscité de nombreuses réflexions et interrogations. La réalité rattrape-t-elle la science-fiction ? Les futurologues trop sages vont-ils voir leurs prédictions dépassées en quelques années ? Son inconcevable puissance Il est difficile de réaliser à quel point les ordinateurs actuels peuvent atteindre des vitesses de calcul stupéfiantes. Imaginons un compteur aussi lent par rapport à nous que nous le sommes, pauvres humains, par rapport à un ordinateur. Si ce compteur hyper lent dit « un » aujourd’hui, il dira « deux » dans cent mille ans et « trois » dans deux cent mille ans… Difficile aussi de se rendre compte des immenses capacités dans les traitements de données (les fameux « data ») : ChatGPT-2 a été entraîné sur un ensemble massif de données contenant des centaines de giga-octets de texte seulement. La taille exacte de l’ensemble de données n’a d’ailleurs pas été divulguée publiquement par OpenAI. Pour comparer, en septembre 2021, la version anglaise de Wikipedia occupait environ 21 giga-octets de données – images et vidéos comprises – compressées. Une IA générative est entrainée et apprend à partir de volumes énormes, et la course au gigantisme n’est pas finie. Le plus gros ordinateur actuel, le supercalculateur « Frontier », conçu par Hewlett Packard, vient d’être vendu à une entreprise qui compte le louer aux firmes qui créent des IA génératives. Ses talents d’imitation En 1950, Alan Turing, mathématicien, logicien et cryptographe britannique dont les travaux pionniers ont jeté les bases de l’informatique moderne (Turing est connu aussi pour son rôle crucial dans le décodage des codes allemands pendant la Seconde Guerre mondiale) a proposé un test pour évaluer la capacité d’une machine à produire un comportement intelligent indiscernable de celui d’un être humain. Un humain interrogateur engage une conversation écrite avec deux participants, dissimulés à sa vue ; l’un est un être humain, l’autre est une machine ou un programme d’intelligence artificielle. Si la machine parvient à tromper l’interrogateur en se faisant passer, dans un pourcentage significatif des interactions, pour un être humain, alors elle réussit le test de Turing. Ce test, qui a marqué les débats sur la question « Une machine peut-elle penser ? » est aujourd’hui bien dépassé : en 2014 une machine appelée « Eugene Goostman » a réussi à convaincre plus de 30 % des juges qu’elle était un être humain. Pourtant, même si « Eugene » est parvenu à tromper son monde, on ne peut pas dire que cette machine pense. Elle imite seulement le comportement intelligent d’un être humain de manière extrêmement convaincante et efficace. La machine ne pense pas, elle imite le fonctionnement du cerveau humain. Chaque époque a comparé le cerveau humain à l’objet technologique le plus avancé : une horloge complexe avec ses mécanismes d’engrenages, plus tard une machine à vapeur, avec ses leviers et ses processus mécaniques, dans l’Antiquité un système hydraulique. Comparer le cerveau à un ordinateur n’est qu’une étape de plus. Les transhumanistes, partisans de la « singularité technologique », qui croient que dans un futur proche l’intelligence artificielle deviendrait si avancée qu’elle atteindrait et dépasserait la conscience humaine vont peut-être devoir attendre encore un peu.  

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance NRP

L’IA générative : une révolution technologique qui devient pédagogique ?

Par Emmanuel Pasquier, Directeur du développement institutionnel et des partenariats stratégiques On parle beaucoup d’IA générative, de son utilisation par les enseignants, et de la façon dont les élèves peuvent l’utiliser. De nombreuses craintes accompagnent cette évolution, qui ressemble davantage à une révolution. On s’inquiète : quel sera le travail de l’enseignant si l’IA sait générer des leçons, corriger des copies, suivre individuellement chaque élève ? Les étudiants deviendront-ils passifs, perdront-ils la curiosité d’apprendre laissant ChatGPT chercher les informations et écrire à leur place ? Sans nier le bouleversement que suppose l’accès à des IA de plus en plus puissantes, ni le vertige qu’une IA omnisciente peut entraîner, on peut aussi envisager ces outils avec lucidité, sans passion. Un outil pour tous, et pour les enseignants Sachant qu’on peut leur demander d’inventer une chanson dans le style de Claude François aussi bien que d’analyser et d’interpréter des images médicales, on ne peut douter de l’aide que les IA peuvent apporter aux enseignants dans leur travail préparatoire. Qui voudrait faire progresser ses élèves en orthographe en leur proposant un petit rituel de dictée peut demander à l’IA de générer des textes de plus en plus longs, de plus en plus en plus complexes, voire d’échanger avec des agents conversationnels. Ces IA contiennent aussi très clairement un volet de facilitation des tâches préparatoires, qu’elles soient administratives ou pédagogiques. Une IA peut par exemple envoyer des alertes automatiques selon des paramètres définis par le professeur principal (absence, note, comportement), fluidifier la communication avec les parents, faciliter le remplissage du cahier de textes en faisant une synthèse de documents ou encore planifier et faciliter les périodes où l’activité administrative se densifie, comme celle des conseils de classes. Les enseignants et les autres membres du personnel éducatif ne sont pas toujours conscients que, comme dans d’autres professions, l’adoption des approches proposées par l’intelligence artificielle deviendra inévitable, et les résistances céderont, comme en d’autres temps elles ont cédé face à l’usage des outils informatiques. L’École ne pourra pas rester hermétique à ce bouleversement. Ces évolutions présentent des enjeux significatifs en matière de formation et d’acculturation, et il y aura là forcément quelque chose d’un peu coercitif. Cependant, il ne faut pas perdre de vue que l’IA peut représenter un gain considérable de temps et d’énergie, permettant ainsi de se recentrer sur le coeur de la mission éducative. En ce sens, l’IA constitue une réelle opportunité. La qualité d’une IA repose sur deux choses. La puissance et l’intelligence de la machine d’une part, et la quantité et la qualité de données auxquelles elle a accès de l’autre. Cet avantage peut s’avérer un frein dans le domaine de l’éducation, quand le plus important demeure la transmission de savoirs fiables et vérifiés. ChatGPT répond à une question, souvent sans modalisation, et peut donner pour vraie une réponse absolument fausse. Si on le lui fait remarquer, l’IA présente de plates excuses et tente de se corriger. C’est d’ailleurs d’abord comme ça que les IA ChatGPT et Bard se sont fait connaître : de manière un peu scandaleuse, parce qu’elles véhiculaient sous la forme d’informations des erreurs, des fautes ou des mensonges, comme le Pape et sa doudoune blanche, ou des biographies d’hommes et de femmes publics truffées d’inexactitudes. La palme va d’ailleurs à ChatGPT, grand baratineur, qui se montre toujours très persuasif, quelles que soient les âneries qu’il profère. Cette méfiance bien légitime à l’égard des contenus générés via une IA ne doit pas nous priver d’une technologie qui permet d’ouvrir de nouvelles possibilités éditoriales, créatives et pédagogiques. Encore faut-il, pour en faire bon usage, en maîtriser les grands principes, et les contenus sources sur laquelle elle s’appuie. La grande question inhérente à celle de l’IA est relative aux contenus sources. Si les IA produisent des fake news, si des erreurs se glissent dans leurs réponses, c’est que les contenus dans lesquels elles vont moissonner les ont nourries de ces erreurs. Un usage éducatif d’intelligences artificielles requiert des garanties, une transparence sur les fonds documentaires dans lesquels vont puiser ces IA, contrairement à ce que font Bard ou ChatGPT par exemple. Si l’on circonscrit les ressources à partir desquelles l’IA est invitée à générer du contenu, leur utilisation devient extrêmement intéressante et précise. Dans la tech, de nombreuses entreprises françaises s’y intéressent, avec une IA capable de puiser dans les contenus d’un manuel par exemple pour produire de nouveaux cours, des quiz, des exercices, des réponses à des questions, des diaporamas… ou bien associer des thèmes, des concepts liés à la requête de l’utilisateur pour favoriser la découvrabilité* des contenus. L’enseignant, qui serait alors aux commandes, pourrait, en fonction de ses besoins, personnaliser son manuel de manière extrêmement fine. Il peut non seulement réorganiser les ressources comme c’est déjà le cas avec les outils de granularisation*, mais encore demander à l’IA de s’adapter à sa situation d’enseignement. Il peut lui demander de simplifier si sa classe rencontre des difficultés ou d’approfondir si, au contraire, les élèves sont à l’aise avec une notion. L’IA peut en quelques secondes produire un parcours d’apprentissage adapté aux contraintes, aux besoins d’un élève ou en créer deux ou trois qui traitent du même sujet à des rythmes différents, pour la différenciation. Plateformes « classiques » vs IA générative Ce que fait l’IA, d’une certaine manière, le numérique « classique » le faisait déjà, à partir de graphes, d’inférences, d’algorithmes* de web sémantique* (on parle d’IA symbolique*). L’IA est guidée, orientée avec des limitations plus fortes certes, mais souvent « à la main » de l’enseignant qui pilote, déclenche ou stoppe le support de l’IA. Ces plateformes imposent des réflexions qualitatives beaucoup plus profondes sur la didactique, sur l’usage qui en sera fait et par qui, en relation avec l’acquisition des notions (connaissances et compétences). Elles répondent donc fortement à des critères éthiques (by design*), de transparence, de confidentialité et de sécurité. Elles imposent en revanche des temps de développement et des moyens plus conséquents pour aboutir à de véritables bénéfices pédagogiques. D’un autre côté, le machine learning – et l’IA générative est une de ses branches – vient bouleverser cette approche en offrant des capacités de traitement gigantesque, d’amélioration en continu des modèles, de précision des résultats voire de prédiction. L’addition des 2 voies de l’IA (IA symbolique d’un côté et machine learning de l’autre) permet d’entrevoir des bénéfices très intéressants pour l’utilisateur. À la fois une « usine à production » basée sur l’IA générative qui vient compléter, enrichir, ouvrir de nouveaux territoires de création en puisant dans des corpus de données fiables et reconnus, et de l’autre l’IA symbolique, « un GPS » qui vient créer le parcours le plus adapté et direct vers la réussite. Sous la supervision de l’enseignant. Reste un impératif et un défi : l’IA explicable. Assurer la confiance dans ces nouveaux outils, a fortiori dans l’Éducation, passe par une IA compréhensible dont les choix sont transparents. La vérification de la provenance des données, l’analyse des données d’entrées et de sorties, et le caractère déterministe ou non de l’algorithme utilisé sont des leviers majeurs d’adoption. La collaboration ici entre les laboratoires, les développeurs, les entreprises et les utilisateurs est indispensable. Les enseignants ont un grand rôle à jouer pour bâtir ces outils qui pourront mieux les aider encore au quotidien. Quel que soit le chemin, le corps enseignant doit comprendre ces nouveaux enjeux car ils vont structurer à terme nos façons de produire, de communiquer, d’interagir, qu’on le veuille ou non. Ni technophile, ni technophobe : juste un principe de réalité qui peut, si nous le prenons à bras-le-corps, ouvrir de nouvelles voies (et vocations ?) pour la réussite de chaque élève. Lexique *Découvrabilité : capacité d’un contenu à être découvert sur Internet, au sein d’une base de données, d’un catalogue par exemple. *Granularisation : procédé visant à découper un contenu en plusieurs petits grains indépendants qui peuvent être ensuite réassemblés au sein d’un parcours pédagogique. *Algorithme : ensemble de règles, d’instructions informatiques permettant de systématiser une tâche et de résoudre un problème défini. *IA symbolique ou « rule based AI » : branche de l’intelligence artificielle basée sur des suites logiques de règles prédéfinies. *Web sémantique : communément appelé le Web 3.0, le web sémantique est un Internet où les informations ne sont pas seulement liées, mais où leur sens est aussi traité. *Ethic by design : fait d’intégrer, dès la conception d’un nouveau produit ou service, des valeurs et des principes déontologiques. *Prédiction : action de prévoir, annoncer par avance.

Voir l'article

2

Ressources
complémentaires

Logo de la revue d'appartenance NRP

Séquence pédagogique

Le théâtre à Rome : un héritage étrusque

Dans son Histoire romaine , Tite-Live narre comment les Romains ont importé le théâtre, héritage étrusque, et l’ont coulé dans leur moule.

Voir l'article

5

Ressources
complémentaires

Logo de la revue d'appartenance NRP

Séquence pédagogique

Écrire un récit court au passé

Une série de fiches qui permet de réviser les conjugaisons et l’emploi des temps du passé. À la fin, des fiches d’autocorrection sont disponibles pour les élèves.

Voir l'article

1

Ressources
complémentaires

Le commerce mondial face aux crises

Le Covid-19 et l’invasion russe de l’Ukraine ont perturbé le commerce international, soulignant nos interdépendances.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance NRP

Demandez le programme 2023-2024 !

N° 682 – Septembre 2023 Histoires d’amitié « Parce que c’était lui, parce que c’était moi », dit Montaigne de son ami La Boétie. L’amitié sera traitée dans ce numéro à travers des œuvres de littérature contemporaine, mais aussi patrimoniales, comme Les Trois Mousquetaires d’Alexandre Dumas en 4 e et L’ Ami retrouvé de Fred Uhlman en 3 e . N° 683 – Décembre 2023 Monuments littéraires Maisons, immeubles, monuments historiques ont leur place dans ce numéro qui croise architecture, littérature et histoire, au cœur de romans comme Pot-Bouille de Zola. C’est aussi l’occasion d’étudier et d’écrire des récits policiers. N° 684 – Mars 2024 Quatre ans au collège : préparer le brevet et faire le bilan On apprend beaucoup de choses au collège. Comment ancrer ces connaissances ? Dans ce numéro, une fois n’est pas coutume, on se concentre sur l’année de 3 e pour aider les élèves d’une part à s’entrainer au Brevet, d’autre part à asseoir des savoirs et des méthodes afin d’aborder sereinement la classe de 2 de . N° 685 - Mai 2024 Le corps et le sport À la veille des JO de Paris, le sport sera le thème central de ce numéro. Il y sera question de champions et de héros, mais aussi de la place du sport dans l’éducation, et des valeurs de l’olympisme. Pour vous abonner, rendez-vous sur le site rubrique  Abonnement . -->

Voir l'article

1

Ressources
complémentaires

Qu'est-ce que l'ONU

Cet épisode propose une présentation de l'ONU, de ses principaux organes et ses principales missions.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

This is England 2023 films for Young Learners

The This is England short-film festival in Rouen has a specific programme of short films for CM1, CM2 and 6e classes that explore original and age-appropriate ways to tackle difficulties faced by children.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

This is England 2023 films for Collège Classes

The This is England short-film festival in Rouen has a specific programme of short films for collège classes. This year’s selection takes us back to the First World War and forward to imagined futures in 2053 and 2087 as well as films on the UK today and contemporary issues.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

This is England 2023 films for Lycée Classes

The This is England short-film festival in Rouen has a specific programme of short films for lycée classes. The varied selection this year includes odes to two very different British landscapes, family relations, mindfulness, racism, a music video based on an historic Scottish figure and a documentary about a prosthetic leg.

Voir l'article

5

Ressources
complémentaires

Logo de la revue d'appartenance Lea

Analyses thématiques

Boite à outils - 'Lutte contre le harcèlement scolaire'

Suite aux résultats de notre enquête, nous vous listons ici les ressources existantes et utilisées par de nombreux enseignants, ainsi que des fiches pédagogiques. D'autres ressources viendront compléter notre boite à outils au fur et à mesure. N'hésitez pas également à nous faire des suggestions.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Lea

Analyses thématiques

Comment lutter contre le harcèlement scolaire ?

Dans le cadre de la Journée nationale de lutte contre le harcèlement scolaire nous vous proposons un état des lieux des dernières mesures proposées par le gouvernement et du modèle danois Fri For Mobberi, ainsi que des analyses de spécialistes et des outils à utiliser en classe avec vos élèves du primaire au collège. 

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

Fahrenheit 451 In Theatres around France

If you are studying Ray Bradbury's Fahrenheit 451 with your LLCER 1ère students, you may want to take them to see this theatre adaptation in French which will be touring the country from January.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

Save the Date This is England Short Films Festival in Normandy

"This is England" is a great festival of British short films based in Rouen and the surrounding region with a special programme of screenings and teaching materials for primary, collège and lycée classes. The 2023 edition  will take place from  11 to 19 November. 

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

Sélection culturelle

Killers of the Flower Moon

Based on the best-selling book by David Grann, "Killers of the Flower Moon"Directed by Martin Scorsese, delves into a dark chapter of American history. The story unfolds in 1920s Oklahoma, where a series of mysterious murders takes place in the Osage Nation's reservation.

Voir l'article

3

Ressources
complémentaires

Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

Analysing Tim Burton's The Nightmare Before Christmas Parts 4 and 5

We published the first part of an analysis of the 1993 animated film The Nightmare Before Christmas in July. Here are parts 4 and 5 out of 8. We'll be publishing further parts during the autumn so you can study the film with A2-level pupils in class.

Voir l'article

Conseil podcast : « Israël-Palestine »

Un podcast qui explore l'histoire d'Israël et Palestine pour en saisir les enjeux contemporains.

Voir l'article
Logo de la revue d'appartenance Speakeasy

Bollywood Superstars

Hollywood is often used as a synonym for the cinema industry but Bollywood in India actually releases more films. The Indian film industry makes 2000 films every year, about three times as many as Hollywood.

Vous avez vu 600 résultats sur 2323