Year: 2024
Type: preprint
Abstract: L'ouverture de ChatGPT au grand public fin 2022 et la généralisation de l'usage des systèmes d'intelligence artificielle générative (IAG) ont suscité des questions dans le monde enseignant : si un outil peut instantanément produire une réponse cohérente à des devoirs, comment évaluer les étudiants ? Pour répondre localement à ces questions, l'Université Le Havre Normandie (ULHN) a mis en place en 2023 un groupe de travail sur l'Intelligence Artificielle, qui s'est rapidement associé à un projet ANR, le projet NORMANTHIIA, avec pour objectif de développer la littératie sur le sujet à l’université. Dans le cadre de cette initiative, l’équipe d'appui pédagogique de l’ULHN a constaté une forte demande d'éclaircissements sur les opportunités et les menaces que peuvent représenter les IAG. En particulier, la question de savoir comment évaluer tout en évitant ou en intégrant les IAG est abordée lors des événements et formations proposés par ce groupe de travail. Cette initiative s'inscrit dans un contexte général, et le sujet de l'IA dans l'enseignement supérieur a gagné en popularité aussi bien dans les médias, la recherche, ou les cellules d'accompagnement pédagogiques. Afin de replacer cette question dans le contexte des sciences de l'éducation et du champ de recherche sur l’IA appliquée à l'éducation (IAEd), nous proposons une étude bibliographique sur l'évaluation et l'IAG. Nous nous intéresserons d'abord aux problématiques liées à ce sujet, puis nous aborderons les compétences à évaluer ainsi que les modalités explorées.
Source: HAL
Authors: Carton, Camille, Ghyselen, Alexis
Institution: Université Le Havre Normandie
Language: French
Subfield: Education
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W4415278000