Les enjeux du recours à une intelligence artificielle pour la correction d’un test de langues : l’exemple du test de connaissance du français (TCF)
En 2019, France Éducation International a lancé un projet d’automatisation de la correction des écrits du test de connaissance du français (TCF), en partenariat avec l’Université catholique de Louvain. FEI a développé un modèle basé sur l’apprentissage profond (Deep Learning). Cette solution amélior...
Shranjeno v:
| izdano v: | URI:https://journals.openedition.org/ries, |
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| Format: | Article ou chapitre numérique |
| Jezik: | Français |
| Izdano: |
Revue internationale d'éducation de Sèvres
2025
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| Teme: | |
| Online dostop: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Izvleček: | En 2019, France Éducation International a lancé un projet d’automatisation de la correction des écrits du test de connaissance du français (TCF), en partenariat avec l’Université catholique de Louvain. FEI a développé un modèle basé sur l’apprentissage profond (Deep Learning). Cette solution améliore l’équité, réduit les coûts et optimise le processus grâce à l’intelligence artificielle. L’introduction d’un système de correction automatisé améliore le service aux utilisateurs sans changer fondamentalement le travail des organismes certificateurs. Le temps gagné permet d’améliorer les outils et leur surveillance. Toutefois, il est crucial de mettre en place des mesures de contrôle, de validité, de fidélité et d’éthique, avec des analyses régulières pour assurer la pertinence des résultats |
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