ChatGPT et les examens à distance : approches innovantes pour une intégration responsable de l’IA générative dans l’enseignement supérieur
Former les étudiant·e·s à l’usage de ChatGPT – des examens à distance basés sur l’IA qui favorisent l’apprentissage et garantissent l’intégrité académique !
Durée : janvier 2025 – janvier 2026
Statut : terminé
Niveau de formation : niveau tertiaire
Thème : artificial intelligence AI
Mots-clés : chatbots, IA générative, examens à domicile, intégrité académique, IA responsable
Situation initiale
Le projet explore comment l’intelligence artificielle générative – en particulier ChatGPT – peut être intégrée de manière responsable dans l’évaluation universitaire. Il aborde le défi de préserver l’intégrité académique tout en tirant parti du potentiel pédagogique des outils basés sur l’IA. L’objectif est de concevoir, tester et évaluer de nouveaux formats d’examens à distance prônant des pratiques d’évaluation équitables, transparentes et orientées vers l’apprentissage. À travers une revue de la littérature, le développement de deux méthodes d’évaluation assistées par l’IA, et des tests pilotes dans des contextes d’enseignement réels, le projet examine comment ChatGPT peut soutenir les processus d’apprentissage sans compromettre les standards éthiques. Des évaluations qualitatives et quantitatives mesurent l’efficacité et l’acceptation par les étudiant·e·s et les enseignant·e·s. La transposition pratique est assurée par le biais d’ateliers et de guides de mise en œuvre qui aident les enseignant·e·s à adopter et adapter ces nouvelles approches. À terme, le projet vise à établir des modèles durables d’évaluation intégrant l’IA et à contribuer à la transformation numérique de l’enseignement supérieur. En alliant rigueur scientifique et innovation pédagogique, il favorise un usage critique et réfléchi des chatbots dans le cadre universitaire et renforce la collaboration entre les institutions partenaires de BeLEARN.
Objectifs
Le projet « ChatGPT et les examens à distance : approches innovantes pour une intégration responsable de l’IA générative dans l’enseignement supérieur » vise à développer de nouveaux formats d’examen permettant un usage didactiquement pertinent et éthiquement responsable de l’IA générative. Il aspire à garantir l’intégrité et l’équité des examens à distance, tout en offrant aux enseignant·e·s des outils pratiques et des lignes directrices pour concevoir des évaluations assistées par l’IA. À long terme, le projet contribuera à l’amélioration de la qualité et de la durabilité des pratiques d’évaluation numériques dans l’enseignement supérieur.
Méthode
Le projet adopte un design de recherche en plusieurs phases, combinant revue de littérature, développement, tests pilotes et évaluation. Sur la base d’études existantes, deux formats d’évaluation innovants intégrant ChatGPT sont développés et testés dans des cours universitaires réels. Leur faisabilité, leur efficacité et leur impact sur l’apprentissage sont analysés à l’aide de données qualitatives et quantitatives. En parallèle, des ateliers pratiques forment les enseignant·e·s à appliquer et adapter les nouveaux formats. Une approche itérative garantit l’amélioration continue et la pertinence pratique des résultats.
Résultats
Sur la base d’une revue de littérature ciblée, nous avons élaboré une approche globale pour l’utilisation responsable de l’IA générative dans les évaluations à domicile. Deux résultats principaux ont découlé de ce travail : (1) le développement d’un cours d’auto-apprentissage ILIAS sur la rédaction académique avec l’IA générative (par ex. le prompting, la structuration, l’assurance qualité), qui intègre une documentation continue du type et de l’étendue de l’utilisation de l’IA ainsi qu’un portfolio de prompts personnel dans le cadre du travail évalué ; et (2) la conception et l’expérimentation d’une journée «IA pour les étudiant·es» comme format à faible seuil pour développer des compétences fondamentales. Le cours d’auto-apprentissage a été intégré dans deux modules différents (Master/Bachelor ; formats différents), expérimenté et évalué à l’aide d’auto-évaluations pré-post et de retours oraux, indiquant une progression attendue des compétences ; des problèmes techniques mineurs ont été identifiés et résolus. La journée «IA pour les étudiant·es» a été mise en oeuvre avec environ 120 participant·es, a reçu des retours positifs et sera reconduite. Par ailleurs, un atelier de formation continue pour le personnel enseignant a été conçu, avec une première mise en oeuvre prévue au T3 2026.
Mise en œuvre de la translation
LLes résultats du projet ont été transposés avec succès dans la pratique éducative. Un cours d’auto-apprentissage basé sur ILIAS portant sur l’utilisation réflexive de l’IA générative dans la rédaction académique a été intégré dans deux cours universitaires, piloté et évalué. Par ailleurs, une journée optionnelle « IA pour les étudiant·e·s » a été pilotée avec environ 120 participant·e·s. Sur la base de ces pilotes, un concept de formation en didactique universitaire a été développé afin de permettre aux enseignant·e·s d’utiliser les matériaux dans leur propre enseignement. Les partenaires de mise en œuvre comprennent l’Université de Berne, la BFH et la FFHS. La première session de formation est prévue pour le T3 2026.
Le projet a eu un impact positif mesurable sur la pratique éducative. Les évaluations pré-post du cours d’auto-apprentissage et du format « IA pour les étudiant·e·s » ont montré des progressions attendues dans les compétences auto-évaluées des étudiant·e·s (avec une interprétation prudente en raison de taux de réponse variables). Les retours qualitatifs ont également confirmé la pertinence pratique, la structure claire et l’utilité des matériaux. De légers problèmes techniques dans le cours d’auto-apprentissage ont été identifiés et ont déjà été corrigés. L’impact sera encore renforcé par la poursuite du format étudiant et la formation des enseignant·e·s prévue à partir du T3 2026.
