Repenser l’évaluation des apprentissages à l’ère de l’IA : une revue de la littérature anglophone
Dans le cadre d’une revue systématique narrative de la littérature (Turnbull et al., 2023), nous avons analysé 111 articles publiés dans des revues scientifiques, entre janvier 2020 et décembre 2024, afin de chercher à saisir l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur l’évaluation des apprenti...
Uloženo v:
| Vydáno v: | URI:https://journals.openedition.org/dms, |
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| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Article ou chapitre numérique |
| Jazyk: | Français |
| Vydáno: |
Distances et médiations des savoirs
2026
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| On-line přístup: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Shrnutí: | Dans le cadre d’une revue systématique narrative de la littérature (Turnbull et al., 2023), nous avons analysé 111 articles publiés dans des revues scientifiques, entre janvier 2020 et décembre 2024, afin de chercher à saisir l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur l’évaluation des apprentissages dans l’enseignement supérieur. Il ressort de ce corpus d’articles que l’IA générative (IAG) peut « réussir » certains types d’activités d’évaluation et que son usage est parfois difficile à détecter. Ceci conduit à la mise en place de systèmes de surveillance numérique ainsi qu’à la création d’activités d’évaluation pour lesquelles il est plus difficile ou moins pertinent de recourir à l’IA. De plus, l’IAG est également présentée comme un soutien potentiel tant pour les enseignants susceptibles de s’en servir pour concevoir ou corriger certaines activités d’évaluation des apprentissages, que pour les étudiants qui peuvent l’utiliser pour s’entraîner et bénéficier de rétroactions rapides en tout temps. Alors que les recours potentiels à l’IA dans l’évaluation des apprentissages sont nombreux, plusieurs auteurs avancent que les formations et politiques permettant d’encadrer ses usages demeurent à développer. |
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