Titre en français

L’évaluation formative : jeu de l’IA, enjeux des profs

Titre dans une autre langue

Formative Assessment : AI's Game, Teachers' Stakes

Auteur

Favre, Anouk

Directeur de recherche

Ranedo, Elisabeth

Date de soutenance

16 juin 2025

UFR ou composante

Institut National Supérieur du Professorat et de l'Education (INSPE)- Académie de Toulouse

Diplôme

M2 MEEF Enseigner à l'étranger

Sujet

Intelligence artificielle

Enseignement secondaire

Langues

Mots-clés en français

IAED

IA4T

Docimologie

Évaluation formative

Feedback

Biais algorithmiques

Résumé en français

Dans le contexte de la quatrième révolution industrielle, cette recherche examine les enjeux de l'évaluation assistée par l'IA pour les professeurs de langues, à travers une expérimentation avec l'outil Redmenta IA dans une école internationale.
Objectif : Analyser les potentialités et limites de l'IA en évaluation formative, explorant les tensions entre promesses technologiques et réalités pédagogiques pour définir les conditions d'une intégration réfléchie préservant l'expertise humaine.
Méthodologie : Approche mixte combinant analyse théorique (docimologie) et investigation empirique (expérimentation Redmenta et ChatGPT, enquête auprès d'enseignants en International Baccalaureate School).
Résultats : L'IA offre rapidité et feedbacks automatisés, mais révèle des défis critiques : biais algorithmiques, "hallucinations" génératrices de désinformation, impact environnemental majeur (consommation énergétique 25 000 fois supérieure au cerveau humain), inadéquation fréquente à la Zone Proximale de Développement. L'expérimentation révèle dysfonctionnements techniques et charge de travail supplémentaire inattendue. L'enquête montre une division équitable des opinions professorales (50% favorables/50% réticents) et une crainte unanime de perte de créativité des élèves.
Implications : La recherche plaide pour une évaluation hybride maintenant l'enseignant "dans la boucle" (EU IA Act), soulignant l'urgence de formations spécialisées et d'un cadre législatif adapté. L'IA doit être perçue comme outil complémentaire nécessitant supervision critique, non comme substitut à l'expertise humaine.
Contribution : Cette analyse multidimensionnelle enrichit la recherche en IA éducative en articulant enjeux théoriques, observations empiriques et considérations éthiques, offrant un cadre pour les futurs développements d'une évaluation assistée par l'IA responsable et pédagogiquement réfléchie.

Résumé

In the context of the fourth industrial revolution, this research examines the challenges of AI-assisted assessment for language teachers through experimentation with the Redmenta AI tool in an international school.
Objective: To analyze the potential and limitations of AI in formative assessment, exploring tensions between technological promises and pedagogical realities to define conditions for thoughtful integration preserving human expertise.
Methodology: Mixed approach combining theoretical analysis (docimology) and empirical investigation (Redmenta AI, ChatGPT experimentation, teacher survey in IB School).
Results: AI offers speed and automated feedback, but reveals critical challenges: algorithmic bias, "hallucinations" generating misinformation, major environmental impact (energy consumption 25,000 times higher than human brain), frequent inadequacy to Zone of Proximal Development. Experimentation reveals technical malfunctions and unexpected additional workload. The survey shows equal division of professional opinions (50% favorable/50% reluctant) and unanimous fear of student creativity loss.
Implications: The research advocates for hybrid assessment keeping teachers "in the loop" (EU AI Act), highlighting urgency for specialized training and adapted legislative framework. AI should be perceived as a complementary tool requiring critical supervision, not as a substitute for human expertise.
Contribution: This multidimensional analysis enriches AI educational research by articulating theoretical issues, empirical observations, and ethical considerations, offering a framework for future developments in responsible and pedagogically thoughtful AI-assisted assessment.

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