Intégrité académique et intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur : le début d’une cohabitation difficile

Les liens entre intégrité académique et IA (Intelligence Artificielle) vont nous occuper quelques années…   et cette scoping review publiée début 2024 apporte des questions. L’avenir y répondra…. Nous avons évoqué il y a quelques jours ces relations dans le sens Robot journals for Robot readers !

Une revue de très grande qualité

C’est rare de lire des recherches si bien faites… une publication de mars 2024 dans Canadian Perspectives on Academic Integrity. Les auteurs sont affiliés à l’Université de Calgary (Canada), et publient dans la revue locale, plateforme sur OJS / PKP, bon modèle pour publier. Cette étude de portée (scoping review) a été très bien réalisée et la description des méthodes montre toutes les étapes de ce travail. Tout est parfait : la publication du protocole, la question de recherche, les stratégies de recherche documentaire, les sélections d’articles, les extractions de données. Des grilles d’analyse critiques faites par deux lecteurs, et comparaison des observations, le logiciel Covidence et les méthodes JBI (Joanna Briggs Institute) !!! et PRISMA-ScR pour écrire. L’article a 19 pages avec de bonnes illustrations.

La question de recherche

Que sait-on de l’intégrité académique et de l’IA dans l’enseignement supérieur concernant les enseignants, les étudiants, les assistants d’enseignement, le soutien académique aux étudiants et les développeurs pédagogiques ?

Ce sont 1416 articles qui ont été considérés après dédoublonage pour finir avec 14 articles inclus dans la revue, dont 8 publiés en 2022, 5 aux USA, 4 en Australie, 3 au Royaume-Uni, 1 à Singapour et 1 à Taiwan. Sur la qualité, 11 articles étaient de haute qualité et 3 de qualité moyenne : parfait.

J’ai traduit le résumé, mais la lecture de l’article est passionnante : Les résultats ont montré des implications éthiques limitées et non limitées de l’IA. Les perspectives incluaient : l’IA pour tricher ; l’IA en tant que soutien légitime ; une perspective d’équité, de diversité et d’inclusion dans l’IA ; et des recommandations émergentes pour aborder les implications de l’IA dans l’enseignement supérieur. Les preuves tirées des sources fournissent des orientations qui peuvent informer les parties prenantes de l’éducation dans les processus de prise de décision pour l’intégration de l’IA, dans l’analyse des cas de méconduite impliquant l’IA et dans l’exploration de l’IA en tant qu’aide légitime.