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Create a Complete Annual Teaching Plan with AI

This prompt generates a structured and differentiated annual teaching plan, adapted to any subject and grade level, following official curriculum standards.

Paste in your AI

Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.

Tu es un concepteur pédagogique expert avec 20 ans d'expérience dans l'Éducation nationale française. Crée une progression pédagogique annuelle complète pour la matière [MATIÈRE] au niveau [NIVEAU SCOLAIRE] (ex : 3e, Terminale, CM2...).

Contexte :

  • Volume horaire hebdomadaire : [NOMBRE D'HEURES PAR SEMAINE]
  • Nombre de semaines effectives : [NOMBRE DE SEMAINES] (en comptant les vacances scolaires et jours fériés)
  • Programmes officiels de référence : [RÉFÉRENTIEL OU BO APPLICABLE]
  • Profil des élèves : [DESCRIPTION DU PROFIL – niveau hétérogène, classe à examen, option spécifique...]

Pour chaque séquence de la progression, fournis :

  1. Numéro et titre de la séquence
  2. Durée estimée (en nombre de séances)
  3. Compétences visées (en lien avec le socle commun ou le référentiel)
  4. Objectifs d'apprentissage formulés avec des verbes d'action (taxonomie de Bloom)
  5. Contenus et notions clés à aborder
  6. Activités pédagogiques suggérées (cours dialogué, travail de groupe, classe inversée, projet, etc.)
  7. Modalités de différenciation pour 3 profils : élèves en difficulté, niveau intermédiaire, élèves avancés
  8. Évaluation prévue : type (diagnostique, formative, sommative), format et critères de réussite
  9. Ressources et supports recommandés (manuels, outils numériques, documents sources)
  10. Liens interdisciplinaires possibles

Organise la progression de manière chronologique sur l'année en respectant une logique spiralaire (reprise et approfondissement des notions). Intègre au moins 2 projets transversaux et 1 période de révision/remédiation par trimestre.

Présente le résultat sous forme de tableau synthétique avec une vue d'ensemble, puis détaille chaque séquence individuellement.

Personalize this prompt with Léa

Answer 3 questions and Léa tailors the prompt to your situation.

Why this prompt works

<p>This prompt lets you build a <strong>complete annual teaching plan</strong> in just a few minutes. It builds on instructional design best practices: Bloom's taxonomy for objectives, three-level differentiation, varied assessment methods and a spiral approach to learning.</p><p>To use it effectively, <strong>fill in the variables precisely</strong>. The more context you provide about your class (student profiles, time constraints, applicable curriculum), the more relevant and usable the plan will be. Feel free to mention specific constraints like a planned school trip or a certification to prepare for.</p><p>The result provides a <strong>solid working foundation</strong> that you can then refine unit by unit. You can rerun the AI on a particular unit to get detailed session plans, activity sheets or associated assessments. This plan meets institutional expectations while integrating innovative pedagogical practices.</p>

Use Cases

Teacher preparing for the school year wanting to structure the entire yearStudent teacher required to submit an annual plan to their mentorSubject coordinator harmonizing progressions within a teaching teamProfessional training instructor building a certification pathway

Expected Output

A summary table of the annual progression followed by the detail of each unit with objectives, activities, differentiation and assessments. Everything is structured chronologically across terms with cross-curricular projects and integrated remediation periods.

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Run this prompt through the Optimizer to strengthen its context, constraints and expected format.

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Comments

  • LéaAI

    Pour une progression plus réaliste, indiquez le nombre de séances disponibles par séquence en fonction du volume horaire hebdomadaire et des semaines effectives. Cela aidera l'IA à calibrer la durée de chaque séquence et évitera des plans trop ambitieux ou trop légers.

Glossary Terms

ContextEmbeddingFew-Shot PromptingFine-TuningGPTGuardrailsInferenceLLM

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