BeLearn: examens à distance

Les examens à l’ère de ChatGPT: ce projet étudie comment intégrer de manière responsable l’IA générative dans les examens.

Fiche signalétique

Départements participants Technique et informatique
Institut(s) Institute for Patient-centered Digital Health (PCDH)
Unité(s) de recherche PCDH / AI for Health
Organisation d'encouragement Autres
Durée (prévue) 20.01.2025 - 31.01.2026
Direction du projet Prof. Dr. Kerstin Denecke
Partenaire BeLEARN
Universität Bern
Mots-clés Künstliche Intelligenz, Large Language Model, Bildung

Situation

Ce projet examine comment l’IA générative, et plus particulièrement ChatGPT, peut être intégrée de manière responsable dans les évaluations au sein des hautes écoles. Il aborde le défi consistant à préserver l’intégrité académique tout en tirant parti du potentiel pédagogique des outils basés sur l’IA. L’objectif est de concevoir, de tester et d’évaluer de nouveaux formats d’examens à effectuer à distance («take-home»), favorisant la mise en place de pratiques d’évaluation équitables, transparentes et propices à l’apprentissage.

Approche

Ce projet s’inscrit dans un cadre de recherche en plusieurs phases combinant recherche bibliographique, développement, phase pilote et évaluation. À partir d’études existantes, il développe deux formats d’évaluation innovants à l’aide de ChatGPT, qui sont ensuite testés dans le cadre de cours réels au sein d’une haute école. L’équipe étudie leur applicabilité, leur efficacité et leur impact sur l’apprentissage à l’aide de méthodes qualitatives et quantitatives. Parallèlement, des ateliers pratiques sont proposés aux enseignant-e-s pour les former à l’utilisation et à l’adaptation de ces formats. L’approche itérative adoptée garantit que les résultats sont constamment affinés et restent pertinents dans la pratique.

Résultat

À partir d’une analyse documentaire ciblée, nous avons élaboré une approche globale visant à garantir une utilisation responsable de l’IA générative dans les examens à distance. Il a abouti concrètement à deux résultats principaux: (1) un cours d’autoformation sur la plateforme ILIAS consacré à la rédaction scientifique à l’aide de l’IA générative (p. ex. formulation de prompts, structuration, assurance qualité), intégrant un suivi continu de la nature et de l’ampleur de l’utilisation de l’IA ainsi qu’un portfolio personnel de prompts dans le cadre du travail évalué; et (2) la conception et le lancement pilote d’une journée de l’enseignement «IA pour les étudiant-e-s» dans un format accessible à tou-te-s, visant à développer des compétences de base. Le cours d’autoformation a été intégré dans deux modules distincts (master/bachelor; formats différents), testé dans le cadre d’un projet pilote et évalué à l’aide d’autoévaluations avant-après et de retours oraux, ce qui a permis de constater l’amélioration attendue des compétences. L’équipe a identifié et résolu quelques problèmes techniques mineurs. La journée «IA pour les étudiant e s» a réuni environ 120 participant-e-s. Son succès fait qu’elle sera reconduite.