Une intervention avec le « Learning Companion »

Durée : juillet 2023 – décembre 2024
Statut : terminé
Niveau de formation : niveau tertiaire
Thème : artificial intelligence AI, digital skills & literacy, digital tools
Mots-clés : compétences numériques, habitudes d’apprentissage efficaces, métacognition

Situation initiale

Un grand nombre d’étudiant·e·s de l’enseignement supérieur ne connaissent pas les stratégies d’apprentissage métacognitives efficaces, qui sont essentielles à la réussite scolaire et à l’apprentissage tout au long de la vie. Bien que des recherches confirment que les étudiant·e·s conscient·e·s de leurs capacités métacognitives ont tendance à obtenir de meilleurs résultats, les compétences métacognitives telles que la planification, le suivi et l’évaluation de son propre apprentissage sont rarement enseignées de manière explicite. Pour remédier à cela, l’EPFL a développé l’outil « Learning Companion », qui aide les étudiant·e·s à évaluer et à améliorer leurs habitudes d’étude et leurs stratégies de résolution de problèmes. Cet outil fournit des commentaires et suggère des ressources d’apprentissage en ligne sur la base d’une auto-évaluation. S’appuyant sur cet outil, le projet a introduit des interventions ciblées à l’EPFL, à la PHBern et à la BFH afin d’explorer comment la promotion de la réflexion métacognitive, en particulier par le biais d’une interaction avec un chatbot, peut améliorer les résultats d’apprentissage. Avec l’essor rapide de l’IA et des grands modèles linguistiques en 2023, l’intervention a été adaptée pour inclure un chatbot qui engage les étudiant·e·s dans des conversations réflexives sur leur préparation aux cours et aux examens. Le chatbot visait à simuler un dialogue de coaching, aidant les étudiant·e·s à articuler leurs stratégies d’étude, à identifier les obstacles et à adopter des techniques d’apprentissage plus efficaces, tout en donnant la priorité à la confidentialité des données et à la sécurité psychologique.

Objectifs

Le projet visait à vérifier si la réflexion métacognitive guidée par un chatbot améliore plus efficacement les stratégies d’apprentissage et la préparation des étudiant·e·s que les pratiques traditionnelles. Il a également cherché à déterminer si les mesures autodéclarées telles que l’apprentissage autorégulé et l’auto-efficacité scolaire permettent de prédire l’engagement des étudiant·e·s avec le chatbot.

Méthode

Le projet a examiné comment les étudiant·e·s réfléchissent à leurs stratégies d’apprentissage à l’aide du Learning Companion (LC). Les enseignant·e·s ont proposé des tâches de réflexion flexibles adaptées à tout type de cours. Les capacités d’autorégulation des étudiant·e·s, telles que la planification, le suivi, l’évaluation et la gestion du temps, ont été évaluées à l’aide de questionnaires LC. Leurs compétences numériques ont été mesurées à l’aide d’échelles sélectionnées dans le questionnaire DigiCompEdu. Un chatbot a guidé les étudiant·e·s à travers des tâches de réflexion structurées et a soutenu les processus métacognitifs sans transmettre le contenu du cours. Trois études ont examiné comment les étudiant·e·s utilisaient ces outils et si une plus grande autorégulation prédisait une utilisation plus intensive du chatbot.

Résultats

Dans trois études, l’équipe de recherche a examiné comment un chatbot aide les étudiant·e·s à réfléchir à leurs stratégies d’apprentissage et à leur préparation aux examens. Dans l’étude 1, seul un petit nombre d’étudiant·e·s ont utilisé le chatbot, de sorte qu’aucun lien clair entre l’autorégulation et l’utilisation du chatbot n’a été établi. L’étude 2 a suggéré que les étudiant·e·s ayant des compétences d’autorégulation plus élevées étaient plus susceptibles d’utiliser le chatbot. L’étude 3 a amélioré les instructions et l’ordre des tâches, montrant que le chatbot pouvait identifier de manière systématique le niveau de préparation, les techniques d’étude et les obstacles à l’apprentissage des étudiant·e·s, et leur proposer des recommandations personnalisées. Malgré cela, les résultats ont montré que les compétences d’autorégulation déclarées par les étudiant·e·s ne permettaient pas de prédire de manière fiable leur utilisation active du chatbot. Dans l’ensemble, les études ont démontré que les chatbots peuvent efficacement guider la réflexion et la planification, aidant ainsi les étudiant·e·s à prendre davantage conscience de leurs stratégies d’apprentissage.

Mise en œuvre de la translation

L’équipe du projet a intégré des stratégies de coaching fondées sur la recherche directement dans le chatbot, permettant ainsi aux étudiant·e·s de réfléchir à leur apprentissage de manière structurée. Le chatbot encourageait l’expression des techniques d’étude et des obstacles rencontrés, et fournissait des suggestions personnalisées basées sur les commentaires des étudiant·e·s. Il a été conçu pour rester dans un rôle de coaching et éviter l’enseignement de contenu, favorisant ainsi une utilisation sûre et éthique de l’IA dans l’éducation. Le déploiement technique a été assuré par une infrastructure basée en Suisse, garantissant le respect des normes de protection des données. L’intervention a été testée dans trois établissements partenaires et offre un potentiel d’intégration future dans les pratiques de soutien à l’apprentissage.

Le projet a démontré qu’un chatbot bien conçu peut faciliter une réflexion métacognitive significative et aider les étudiant·e·s à adopter des stratégies d’étude efficaces. Il a montré que de tels outils peuvent compléter les approches éducatives traditionnelles, même si les caractéristiques individuelles telles que l’apprentissage régulé par soi-même ne permettent pas de prédire l’engagement. L’intégration du chatbot dans les systèmes de soutien institutionnels marque une avancée dans la mise en pratique des sciences de l’apprentissage, en particulier compte tenu de l’intérêt croissant pour l’éducation assistée par l’IA. Les connaissances acquises serviront à améliorer les futures versions du Learning Companion et d’autres outils d’apprentissage numériques.

Institutions participantes