Entre innovation locale et prescriptions institutionnelles : que révèlent lesusages de l’IA générative sur la qualité éducative ?
DOI :
https://doi.org/10.37870/7624gr18Mots-clés :
intelligence artificielle générativ, qualité éducative, rapport au savoir , TraAM, dactique cliniqueRésumé
Cette recherche examine la contribution des intelligences artificielles génératives (IAG) à la qualité éducative dans l’enseignement des sciences et techniques médico-sociales (STMS) et des biotechnologies, dans le cadre des Travaux académiques mutualisés (TraAM). À partir d’une triangulation méthodologique associant observation participante, entretiens semi-directifs et analyse de vingt-sept dispositifs pédagogiques documentés dans cinq régions académiques françaises (Reims, Aix-Marseille, Toulouse, Lyon, Versailles), l’étude montre que les IAG peuvent renforcer l’apprentissage,
l’équité, la pertinence et l’efficience pédagogiques. Toutefois, ces apports demeurent conditionnés par le rapport au savoir des enseignant·es et leur déjà-là décisionnel. Les résultats révèlent également des tensions éthiques et institutionnelles – protection des données, souveraineté technologique et sobriété numérique – qui freinent l’institutionnalisation des IAG. L’approche de la didactique clinique éclaire la subjectivité des enseignant·es face à ces innovations.
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