Between local innovation and institutional prescriptions: what do the uses of generative AI reveal about educational quality?

Authors

  • KhouloudvAbdallah Chatti Education, Formation, Travail, Savoirs image/svg+xml
  • Ouiam Fradi Miche

DOI:

https://doi.org/10.37870/7624gr18

Keywords:

intelligence artificielle générativ, qualité éducative, rapport au savoir , TraAM, dactique clinique

Abstract

This study investigates the contribution of generative artificial intelligence (GAI) to educational quality in the teaching of health and social sciences (STMS) and biotechnology, within the framework of the French national collaborative programme TraAM. Drawing on a methodological triangulation combining participant observation, semi-structured interviews, and analysis of twenty-seven documented pedagogical projects across five French regional education authorities (Reims, Aix-Marseille, Toulouse, Lyon, Versailles), the findings show that GAI can enhance learning, equity, relevance, and pedagogical efficiency. However, these benefits remain contingent on teachers’ relationship to knowledge and their pre-existing decision-making dispositions. The results also reveal ethical and institutional tensions—data protection, technological sovereignty, digital sobriety—that hinder the institutionalisation of GAI. A clinical didactics approach sheds light on teacher subjectivity in the face of such innovations.

Author Biography

  • Ouiam Fradi Miche

    INSPE Toulouse Occitanie-Pyrénées, Université Toulouse Jean Jaurès 

References

Klucik, L. (2024). « École et intelligence artificielle : je t’aime, moi non plus ? », Administration & Éducation, 183(3), pp. 7-12.

[2] Amri, J., Tertrais, G. & Silver, A. (2023). « Comprendre les IA génératives et leur portée », dans Travailler à l’ère des IA génératives, EMS Éditions, pp. 23-67.

[3] Chagny, N. (2025). « Pour une intelligence humaine », Annales des Mines – Enjeux numériques, 29(1), pp. 5-7.

[4] Eduscol (2025). Les Travaux académiques mutualisés (TraAM), Ministère de l’Éducation nationale et de la Jeunesse.

[5] MENJS-DNE (2025). Données de cadrage des TraAM 2024, Ministère de l’Éducation nationale, de la Jeunesse et des Sports.

[6] Bardeau, F. (2025). « Vers une société “IApprenante” », Annales des Mines – Enjeux numériques, 29(1), pp. 19-21.

[7] Loizon, D. (2018). « La didactique clinique comme mode d’accès aux savoirs des enseignant·es en ÉPS », Nouveaux cahiers de la recherche en éducation, 20(1), pp. 61-78.

[8] Carnus, M.-F. & Abdallah Chatti, K. (2019). « De l’auto-positionnement à l’extraction de leviers pour l’élaboration d’un continuum de formation », communication présentée au colloque gEvaPP, Bruxelles.

[9] Floridi, L. & Cowls, J. (2019). « A Unified Framework of Five Principles for AI in Society », Harvard Data Science Review, 1(1).

[10] Denzin, N. (1970). The Research Act, Chicago, Aldine.

[11] Anderson, L. W. & Krathwohl, D. R. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives, New York, Longman.

[12] Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T. & Ponti, G. (2025). « AI Tutoring Outperforms Active Learning », Scientific Reports, 15.

[13] Vygotski, L. S. (1934/1997). Pensée et langage, Paris, La Dispute.

[14] Cerisier, J.-F. (2023). « L’école et le numérique : entre prescription et appropriation », Distances et médiations des savoirs, 42.

[15] Abdallah Chatti, K. & Carnus, M.-F. (2024). « De l’auto-positionnement à l’extraction de leviers pour l’élaboration d’un continuum de formation », colloque gEvaPP, symposium : Le sujet enseignant·e au cœur de son développement professionnel, Bruxelles.

Published

2026-08-30

How to Cite

KhouloudvAbdallah Chatti, & Ouiam Fradi Miche. (2026). Between local innovation and institutional prescriptions: what do the uses of generative AI reveal about educational quality?. The Journal of Quality in Education, 16(28), 102-113. https://doi.org/10.37870/7624gr18

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