Alors que l’intelligence artificielle générative (IA) remodèle la salle de classe, une nouvelle étude du Center for Studies in Higher Education (CSHE) fournit de nouvelles preuves longitudinales à grande échelle sur la façon dont les professeurs réagissent.

Le document de travail intitulé «How Instructors Regulate AI in College: Evidence from 31,000 Course Syllabi » ou «  Comment les enseignants encadrent l’IA à l’université : analyse de 31 000 programmes de cours », rédigé par Igor Chirikov, chercheur principal et directeur du consortium SERU, retrace l’évolution des politiques relatives à l’IA dans une grande université publique de recherche entre 2021 et 2025.

À l’aide de méthodes informatiques appliquées à des dizaines de milliers de programmes de cours, cette étude met en évidence un changement significatif : les enseignants délaissent les interdictions générales au profit d’approches axées sur les tâches. Ils sont de plus en plus attentifs à la distinction entre les situations où les nouvelles technologies peuvent favoriser l’apprentissage et celles où elles risquent de nuire à l’acquisition de compétences.  

Principales conclusions et implications :

• Les enseignants sont de plus en plus ouverts à l’IA : si les politiques initiales étaient majoritairement restrictives, ils adoptent progressivement des approches plus permissives. Ils différencient de plus en plus les politiques selon les tâches, limitant l’utilisation de l’IA pour certaines activités et l’autorisant pour d’autres, et commencent à introduire de nouveaux devoirs basés sur l’IA.
  
• Des différences disciplinaires marquées : les cursus de gestion sont ceux qui ont le plus rapidement adopté des politiques permissives et présentent le taux d’intégration le plus élevé de nouvelles tâches basées sur l’IA (27 % des cursus). Les cursus de sciences humaines restent les plus restrictifs, ce qui reflète une exposition inégale de leurs activités d’apprentissage aux capacités de l’IA.
  
• La composition des tâches d’un cours prédit la réglementation : les cours qui exigent davantage de tâches où les capacités de l’IA sont importantes, comme la rédaction et la programmation, sont nettement plus susceptibles d’avoir des politiques relatives à l’IA. Cela suggère que les enseignants ne réagissent pas de manière uniforme aux pressions exercées par l’IA, mais en fonction du degré de convergence entre les capacités de l’IA et la pratique requise des étudiants.
  
• Implications pour les politiques publiques et le marché du travail : L’étude suggère que des politiques institutionnelles efficaces en matière d’IA doivent être suffisamment flexibles pour tenir compte des différences disciplinaires et des niveaux de compétences. Elle met également en lumière un potentiel cercle vicieux entre l’éducation et le marché du travail : si l’IA remplace certaines tâches d’acquisition de compétences, les étudiants risquent d’obtenir leur diplôme avec des compétences moindres précisément dans les domaines où l’IA est la plus performante, ce qui pourrait accélérer encore davantage l’automatisation.

« Les données révèlent une évolution notable dans la manière dont les professeurs perçoivent l’IA », explique Chirikov. « Ils délaissent les restrictions générales au profit d’activités spécifiques qui requièrent l’utilisation de l’IA et celles qui nécessitent un travail autonome. L’apparition de nouveaux travaux pratiques intégrant l’IA, où les étudiants apprennent à utiliser ces outils de manière critique, montre que les professeurs cherchent à intégrer l’IA à l’apprentissage des étudiants, et non plus seulement à la contrôler. »

Cette étude documente une période de transition importante dans l’enseignement supérieur face à l’intelligence artificielle et propose un cadre d’analyse de l’impact de cette technologie sur le développement des compétences. La manière dont les enseignants adapteront leurs pratiques pédagogiques en fonction de l’IA déterminera les apprentissages des étudiants et leur préparation aux environnements de travail où l’IA sera omniprésente.

Le document de travail complet est disponible à l’adresse suivante :  https://escholarship.org/uc/item/9c51s3gs(lien externe) 

https://cshe.berkeley.edu/news/new-study-31000-college-syllabi-shows-faculty-warming-ai-classroom