Évaluation des dialogues assistés par intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur

Durée : mars 2025 – février 2026
Statut : en cours
Niveau de formation : niveau tertiaire
Thème : artificial intelligence AI
Mots-clés : tuteurs IA, évaluation formative , engagement des étudiant·e·s

Situation initiale

Les méthodes d’évaluation traditionnelles dans l’enseignement supérieur évaluent principalement la restitution des connaissances plutôt que les compétences cognitives supérieures. Bien qu’efficaces pour les grandes cohortes, elles offrent des occasions limitées de raisonnement ouvert, d’analyse critique et de dialogue réfléchi. L’évaluation formative basée sur le dialogue a démontré sa valeur pédagogique, mais la mise à l’échelle des interactions personnalisées reste un défi. Les technologies éducatives utilisant l’IA offrent des solutions potentielles, mais les données empiriques sur leur efficacité à développer la pensée critique sont limitées. Les systèmes de dialogue d’IA peuvent ils véritablement favoriser des compétences cognitives supérieures, ou se contentent-ils simplement de simuler des interactions superficielles ? L’outil de dialogue basé sur IA de Brian permet aux enseignant·e·s de créer des tuteurs d’IA personnalisables avec des critères de réussite définis pour des exercices à texte libre. Toutefois, des recherches systématiques sont nécessaires pour évaluer la capacité de ces outils à améliorer les résultats d’apprentissage par rapport aux méthodes conventionnelles et la manière dont les étudiant·e·s vivent l’apprentissage assisté par l’IA. Ce projet comble cette lacune de connaissances à travers une étude comparative rigoureuse dans un contexte d’enseignement supérieur.

Objectifs

Ce projet a pour objectif d’évaluer si les exercices de dialogue pilotés par IA améliorent les résultats d’apprentissage comparativement aux méthodes d’évaluation traditionnelles dans divers contextes d’enseignement supérieur. Nous examinerons la performance des étudiant·e·s, les schémas d’engagement et les expériences d’apprentissage assisté par l’IA. L’étude documentera ce qui fonctionne dans des contextes de classe et identifiera les conditions sous lesquelles les outils de dialogue d’IA présentent un potentiel pour développer les compétences de pensée critique.

Méthode

Nous mènerons en 2025 une étude auprès d’étudiant·e·s de la Haute école spécialisée bernoise (BFH) dans le cadre de plusieurs cours. Dans la mesure du possible, les étudiant·e·s seront assigné·e·s soit à des exercices de dialogue avec l’IA, soit à des méthodes d’apprentissage conventionnelles. La collecte de données inclura les mesures des résultats d’apprentissage, les learning analytics de la plateforme Brian (schémas d’engagement, taux d’achèvement) ainsi que des enquêtes auprès des étudiant·e·s sur l’expérience d’utilisation et l’efficacité perçue. Nous combinerons des données quantitatives de performance avec des retours qualitatifs pour comprendre comment les outils de dialogue d’IA fonctionnent dans des contextes de classe.

Translation prévue

Ce projet s’associe à Brian AG afin d’établir une boucle directe de rétroaction recherche pratique. Les résultats alimenteront les améliorations de la plateforme tandis que les enseignant·e·s de la BFH impliqué·e·s recevront un soutien à la mise en œuvre. Les résultats seront diffusés via des présentations en conférence, et les fonctionnalités validées seront intégrées à la plateforme de Brian. Ce projet apportera des données empiriques sur les systèmes de dialogue d’IA dans des contextes authentiques d’enseignement supérieur. Les résultats alimenteront le développement de la plateforme de Brian et fourniront des éclairages pour les éducateur·trice·s envisageant des outils d’IA. L’impact sera évalué à travers les résultats d’apprentissage des étudiant·e·s, les schémas d’usage de la plateforme et les retours des enseignant·e·s sur la faisabilité.

Institutions participantes