L'IA fait les devoirs ? Les enseignants ramènent les élèves à passer des examens en classe
Une nouvelle étude publiée dans la revue Teaching and Teacher Education a révélé que les enseignants craignent l'impact de l'IA et préfèrent tester les élèves en classe et à l'oral. Malgré l'utilisation croissante de la technologie, la plupart des participants ont déclaré qu'ils devaient fixer les limites eux-mêmes et qu'ils y faisaient face sans directives claires.
Une nouvelle étude du HIT et de l'Université hébraïque révèle comment l'intelligence artificielle modifie déjà les méthodes d'évaluation dans les écoles : de nombreux enseignants expriment une préférence pour les examens et le travail en classe plutôt que pour les devoirs et les projets à la maison, ainsi que pour les présentations orales où les élèves doivent prouver leurs connaissances. Près de 90 % des enseignants interrogés ont décrit des situations dans lesquelles ils limitent l'utilisation de l'intelligence artificielle, face à une réalité où il est plus difficile de savoir qui est réellement derrière le travail soumis.
L'étude, publiée dans la revue Teaching and Teacher Education, a été menée par le Dr Meital Amzaleg et le professeur Gila Kurtz de la Faculté des technologies d'apprentissage du HIT (Institut technologique de Holon), ainsi que par Omri Hadar et le professeur Yifat Ben-David Kolikant de l'École d'éducation Seymour Fox de l'Université hébraïque de Jérusalem. Elle est basée sur des entretiens semi-directifs avec 24 enseignants de collèges en Israël.
21 des 24 personnes interrogées ont décrit la nécessité de limiter ou d'empêcher l'utilisation de l'IA générative par les élèves, même parmi les enseignants qui intègrent par ailleurs la technologie dans leur enseignement. Lorsqu'ils craignent que l'IA ne nuise à l'objectif de la tâche, les enseignants privilégient le travail en classe, les examens et les présentations orales où l'élève doit expliquer lui-même ce qu'il a appris.
La raison la plus fréquente était le désir de s'assurer que l'évaluation reflète les connaissances de l'élève lui-même. Les chercheurs appellent cette considération la « pédagogie du blocage » : au lieu d'être radicalement pour ou contre l'IA, l'enseignant examine si son utilisation dans une tâche spécifique favorise l'objectif d'apprentissage ou permet à l'élève de contourner précisément la compétence qu'il est censé acquérir.
Ainsi, une professeure de littérature, qui intègre l'IA générative dans son processus d'apprentissage, a déclaré qu'elle envisageait de remplacer certains projets à la maison par des examens en classe. Une autre enseignante d'anglais a utilisé la technologie de manière intensive pour la pratique orale et les retours, mais a limité son usage lorsque l'objectif était de pratiquer l'écriture indépendante.
L'étude montre également que la réticence à utiliser l'IA n'est pas nécessairement le résultat d'un manque de familiarité avec la technologie. Une participante, professeure de mathématiques titulaire d'une maîtrise en informatique spécialisée en intelligence artificielle, a estimé que l'utilisation de l'IA générative par les élèves pourrait nuire au développement de la pensée mathématique, car l'effort investi dans la recherche d'une solution fait partie du processus d'apprentissage lui-même.
En analysant les entretiens, les chercheurs ont identifié quatre modèles de pensée : le développement de la pensée d'ordre supérieur, le maintien de l'autorité et des limites, la transmission des connaissances, et la flexibilité dans l'adaptation aux besoins des élèves. Cependant, cette division n'a pas créé de camps clairs « pour » et « contre » l'IA : le même enseignant peut intégrer la technologie dans une tâche et la limiter dans une autre.
L'étude révèle également l'incertitude dans laquelle opèrent les enseignants. 15 des 24 ont soulevé des dilemmes concernant l'adaptation de l'enseignement à l'ère de l'intelligence artificielle, 17 estiment que la responsabilité de prendre des décisions leur incombe en grande partie, et 11 ont décrit le sentiment qu'ils faisaient face au changement seuls.
Selon les chercheurs, la formation des enseignants à l'ère de l'IA ne peut se limiter à l'apprentissage de nouveaux outils. Le défi consiste à aider les enseignants à décider quand la technologie permet un meilleur apprentissage et quand elle effectue à la place de l'élève la réflexion ou la compétence que la tâche est censée développer. Les chercheurs soulignent qu'il s'agit d'une étude qualitative destinée à identifier des modèles de pensée pédagogique.
