Étude : l'IA améliore les notes si utilisée pour les retours
Une étude menée par l’Université de Finlande orientale démontre que l’impact de l’intelligence artificielle sur les résultats académiques dépend principalement de la manière dont les étudiants l’utilisent. Publiée dans la revue Computers in Human Behavior Reports, la recherche révèle que le recours à l’IA pour générer des réponses toutes faites peut même pénaliser les notes par rapport à une absence totale d’outil numérique. En revanche, une utilisation centrée sur la recherche de rétroactions et l’identification de perspectives manquantes conduit à des performances nettement supérieures. Les données proviennent de travaux d’examen à domicile réalisés entre 2023 et 2024. Sur un échantillon de 891 étudiants, 159 ont déclaré avoir eu recours à des assistants numériques, à condition d’en faire la transparence. Ces années correspondent à une période de montée en puissance des applications IA et de leur intégration progressive dans l’enseignement supérieur. L’analyse a permis d’identifier différentes modalités d’usage, bien que la recherche souligne particulièrement deux attitudes opposées. Selon Outi Hakola, il est erroné de considérer l’outil comme intrinsèquement bénéfique ou nuisible. La clé réside dans la finalité pédagogique de son emploi. Une approche instrumentale, où l’IA remplace directement la réflexion ou la rédaction de l’apprenant, s’avère contre-productive. À l’inverse, une pratique réflexive, consistant à interroger les résultats générés, à vérifier les erreurs et à explorer des angles non envisagés, transforme l’outil en véritable support d’apprentissage. Ces conclusions invitent à repenser la formation académique aux technologies émergentes. Plutôt que d’interdire ou de laisser faire, les établissements doivent enseigner une utilisation structurée et critique de l’IA. L’objectif est d’en faire un compagnon de travail qui enrichit la pensée autonome, sans en devenir le substitut. L’équipe de recherche note que la sensibilisation et l’usage de ces technologies n’ont cessé de croître durant la collecte des données. Une nouvelle investigation dans environ cinq ans permettrait de mesurer comment l’intégration de l’IA a évolué et stabilisé les processus d’apprentissage universitaire.
