même si un questionnement est intégré dans la vidéo, il est également impossible de s'assurer que les élèves y ont répondu pendant le visionnage. L'interactivité n'est pas perceptible encore moins la variété des évaluations pour un apprentissage significatif.

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Figure 2 du 03-04-2025 : Aperçu de quelques vidéos disponibles et du nombre de vues de chacune un an après la mise en ligne sur la chaîne Youtube du MINESEC

Les vidéos sont disponibles dans les deux langues officielles que sont le français et l'anglais, dans toutes les disciplines et tous les niveaux. Elles sont enregistrées sur une durée minimale de 25 minutes et en haute définition. Cette durée constitue un obstacle pour ce qui est de l'attention des élèves. Elle chute au bout de 10 minutes. Le format des vidéos réduites à cinq minutes ou moins serait plus indiqué. De plus, elles requièrent une bonne connexion pour pouvoir les consulter et ligne ou télécharger pour une exploitation hors connexion. L'accessibilité n'est pas garantie dans ces conditions.

## Analyse des réponses du sondage : perception de la digitalisation des enseignements

Les enseignant.e.s du département de français se sont organisés pour des sessions de formation entre pairs, afin de répondre aux exigences de la hiérarchie relatives à la production des leçons digitalisées. Un questionnaire de sondage leur a été proposé au préalable, pour vérifier leur compréhension du concept de digitalisation. A travers ce questionnaire, les participant.e.s ont défini la digitalisation des enseignements et énoncé les étapes d'une leçon digitalisée ainsi que les outils et compétences requises pour y parvenir. Le questionnaire a été généré sur Google forms. Six enseignant.e.s y ont répondu.

Les réponses des enseignant.e.s convergent vers une conception commune pour ce qui est de la digitalisation des enseignements : Elle désigne l'intégration des technologies numériques dans le processus d'enseignement et apprentissage. » « Un processus d'enseignement apprentissage à travers l'outil informatique. » « Enseigner en utilisant les TIC. » « C'est une nouvelle méthode d'enseignement qui consiste à arrimer l'ancienne méthode purement classique aux TIC. » « C'est un ensemble de leçons qui se conçoivent par voie numérique. » « C'est l'utilisation des techniques d'enseignement pour améliorer la transmission des enseignements aux apprenants. »

Une chose est de dire à quoi renvoie la digitalisation des enseignements, une autre est de pouvoir digitaliser ses enseignements. L'analyse des données issues des entretiens et des fiches produites indiquent qu'il y a un fossé entre les pratiques déclarées, attendues et les pratiques effectives. Les réponses fournies sur les tapes de l'élaboration de la leçon digitalisée le démontrent également à suffisance, chacun.e se fie à sa compréhension. Il est difficile de déterminer l'approche pédagogique mise en œuvre ainsi que les stratégies et méthodes d'apprentissage mobilisées : « 1-Definir les objectifs d'apprentissage. 2-Identifier les contenus à enseigner. 3-Choisir les outils et les ressources numériques appropriées. 4-Planifiez la structure et la durée de la leçon. » « La préparation de la leçon ; le montage de leçon, sa projection et sa présentation. » « D'abord définir l'objectif pédagogique opérationnel de la leçon à dispenser, ensuite les compétences visées, puis découvrir la notion partant des prérequis, traiter la notion, l'analyser, confronter et présenter les résultats. » « Il faut d'abord vérifier la disponibilité des outils, vérifier la
familiarité des outils avec les apprenants, établir les objectifs en fonction des attentes des apprenants, passer à la formation puis consolider en vérifiant si les apprentissages ont été acquises. »

Les participant.e.s ont proposé un minimum de conditions préalables pour pouvoir digitaliser les enseignements. Il s'agit entre autres : « 1-Un accès fiable et rapide à Internet, des ordinateurs ou des tablettes suffisamment puissants pour supporter les applications et les contenus numériques. 2-Une plateforme de formation en ligne pour héberger les contenus, les cours et les activités d'apprentissage. 3-Des contenus numériques pertinents, à jour et de haute qualité pour soutenir les objectifs d'apprentissage. 4-Une formation adéquate des enseignants pour utiliser efficacement les outils et les technologies numériques dans leur enseignement. 5-Un support technique fiable pour résoudre les problèmes techniques et assurer la continuité des activités d'apprentissage. Etc. » La disponibilité de l'énergie électrique, des outils TIC et d'une connexion internet de qualité revient dans le discours des répondants. Il en est de même pour des compétences numériques et un plan de formation continue pour des mises à niveau régulières.

## Analyse des réponses des entretiens focus-group

Deux entretiens groupes ont eu lieu avec deux groupes d'enseignant.e.s de français majoritairement. Au LTICBY, l'animateur pédagogique du département de français a organisé le travail de digitalisation pour inciter chacun.e de ses collègues à s'y mettre. Selon l'approche participative, ceux et celles qui étaient plus à l'aise avec les technologies aidaient les autres à améliorer leurs cours. L'on observe que les enseignant.e.s ne sont pas réfractaires à la digitalisation s'ils reçoivent la formation nécessaire. Ils décrient cependant la désinvolture avec laquelle les deux dernières journées pédagogiques se sont déroulées.

Il faut noter que les journées pédagogiques qui tiennent lieu de formation continue, se déroulent une fois par an. Elles se tiennent sur une journée. Les enseignant.e.s sont regroupé.e.s par salle et par discipline avec les mêmes effectifs pléthoriques que l'on retrouve dans les salles de classes pour ce qui est des élèves. L'organisation de l'activité de formation dans ces conditions s'avère complexe et peu productive voire pas productive. Avec l'instruction de digitalisation, les journées pédagogiques des deux dernières années reposaient sur cette thématique. Toutefois, l'on observe que les inspecteurs sensés conduire cette activité viennent très souvent sans ordinateur, ne font aucune démonstration sur la manière d'exploiter les vidéos de la chaîne Youtube. Ils n'en font pas également sur l'élaboration d'une leçon digitalisée. Les enseignant.e.s rentrent donc de ces journées, très souvent insatisfait.e.s.

Concrètement, les entretiens menés portaient sur la digitalisation des enseignements telle qu'effectuée sur le terrain par les enseignant.e.s. Le discours est quasi identique entre les deux groupes.

A la question de savoir ce qu'ils pensent de l'instruction ministérielle sur la digitalisation, les enseignant.e.s s'accordent sur le fait que ce que l'on nomme digitalisation n'en est pas une comme en témoignent leurs propos :

« On n'est même pas encore au seuil d'entrée.» « C'est de la grosse mascarade. C'est du foutage de gueule. » « Amener les élèves dans une salle avec un écran plasma, pour moi ce n'est pas de la digitalisation. Entre coupure de courant et le réseau internet qui est merdique, fuyant... le wifi qui fait pitié...» « Je dis à un censeur que je vais me faire aider
par mon fils qui fait la filière TI (technologies de l'information), il me dit non non, tu n'as
pas besoin. Il suffit d'amener tes élèves dans la salle. » « En tant que professeur de français
que je suis, peut-être j'ai une compréhension erronée de la digitalisation, soit vous
changez d'intitulé, soit vous me permettez de me mettre à l'école de la digitalisation.
Quand je serai prête, je viendrai digitaliser dans le sens complet du terme. »

« Elle implique les supports, la logistique...Pas qu'on t'impose un cours déjà monté par quelqu'un d'autre, cours même pour lequel tu n'es pas d'accord avec les contenus. » « Un cours dure 55 minutes. Il faut déplacer les élèves vers une autre salle. Ensuite, projeter des cours disponibles sur la chaîne Youtube du MINESEC. Il faut de temps en temps marquer des pauses pour expliquer ou pour répondre aux questions des élèves. Quand j'ai vu que cette année, le principe était le même, j'ai dit que je n'y participe pas. » « Tu n'es même pas d'accord avec le contenu du cours qu'on te dit d'expliquer aux élèves. » « Je t'ai dit que c'est la visualisation. »

Du discours des enseignant.e.s, il ressort qu'ils/elles ne sont pas d'accord avec l'approche choisie aussi bien pour les ressources vidéo de la chaîne YouTube que de celle à mettre en œuvre avec leurs élèves pour pratiquer la digitalisation. En outre, Ils admettent pour la plupart n'avoir pas reçu de formation spécifique sur cette digitalisation des enseignements imposés. Cela reste un moment de visualisation des ressources par le biais d'un vidéoprojecteur ou d'un poste téléviseur.

Lorsqu'il leur est demande à quel moment l'approche par les compétences est prise en compte dans cette nouvelle modalité, les enseignant.e.s affirment que cette approche est inexistante principalement à cause des effectifs pléthoriques : « L'affaire d'APC ci, on a raté ça ici au Cameroun. » « Le premier problème de l'APC, c'est les effectifs. Il faut que tous les apprenants interagissent. Ce qui est impossible avec nos gros effectifs et le temps du cours limite à 55 minutes. » « Ils ont trouvé la formule magique : la classe inversée. Mais combien de parents ont les smartphones et les mettent à disposition de leurs enfants ? » « Toi même le parent, toi l'enseignant, tu es connecté à tout moment ? » « Est-ce que le citoyen lambda peut s'offrir le luxe d'être connecté à tout moment ? » « A ce moment-là, c'est l'homélie. C'est comme l'homélie du prêtre. Les élèves écoutent, après, Est ce que vous avez compris ? Qui n'a pas compris ? Quel aspect ? – Après, tu expliques. » « C'est une utopie » « C'est une mascarade. Il y a beaucoup d'argent derrière et il faut justifier cet argent parce que cela ne s'explique pas qu'on demande à un enseignant de présenter les leçons digitalisées pour avoir l'attestation de présence effective. »

A la question de savoir à quel moment les élèves sont mis en activité pour construire leurs connaissances, les enseignant.e.s répondent ironiquement : « Ils sont en activité quand ils copient ce que tu dictes au moment de la formulation de la règle. » Sauf que dans ce cas, il est encore une difficile de vérifier l'atteinte de l'objectif d'apprentissage.

Etant donné que la digitalisation est une instruction ministérielle, la chercheuse a voulu comprendre comment les participant.e.s l'appliquent et s'ils/ elles sont motivées à le faire, ils répondent sans ambages : « Tu es dans le maraboutisme à ce moment-là ! » « Tu fais du charlatanisme, juste pour les formalités. » « Même les inspecteurs ne s'accordent pas sur le modèle de digitalisation : certains sont partisans de l'exploitation des vidéos de la chaîne Youtube, elle augmente le nombre de vues... D'autres préconisent de concevoir les capsules vidéos pour des micro-enseignements sans pour autant montrer comment les réaliser. » « Quand j'étais encore dans les salles de classes, dès qu'on m'a dit que pour avoir l'attestation de présence effective, je dois présenter les leçons digitalisées, j'ai
seulement dit : gardez votre papier là. Est-ce que je veux le crédit à la banque ? » « C'est un abus, l'enseignant a droit à l'attestation de présence effective puisqu'il travaille, il est en poste. Tu me refuses ça, je n'enseigne même plus. » « Tu me refuse la présence effective alors que je suis en poste tous les jours, on sort à Vision 4²⁹. » « On dit que nous sommes au lycée mais on ne fait pas le travail qu'on demande de faire. Est-ce que tu as alors fait les leçons digitalisées ? » « Je vois les rapports où les collègues déclarent par exemple sept leçons digitalisées. » « Même nous on met dans les rapports. Est-ce qu'on a alors fait ? »

Puisque c'est une instruction, les enseignant.e.s pour la plupart s'y conforment par formalisme mais sans engagement, motivation ou volonté de l'appliquer efficacement. La digitalisation suscite plus de confusion et même un sentiment de révolte chez les enseignant.e.s qui se trouvent majoritairement démuni.e.s pour ce qui est des compétences nécessaires à une application effective et efficiente de cette modalité.

Les facteurs exogènes tels que l'instabilité du réseau électrique exacerbent ce sentiment et détériorent même l'activité enseignante mais aussi les relations entre les enseignant.e.s et la hiérarchie.

« Même dans certaines villes périphériques de la région du centre, la fourniture en énergie électrique est instable, épisodique, saisonnière voir rationnée. » « Il n'y a pas la lumière. On fonctionnait avec le groupe. On n'a pas d'électricité. Là ou# je travaillais, c'est à 50 km de Garoua. On n'a pas d'électricité. » « Un jour ils sont venus avec leur truc projecteur blanc, là. On a dit que même nous, les gens de l'administration, on doit venir suivre les cours. Le jour-là je suis venue aussi voir. On a mis ça, c'était trop lourd sur le groupe. Ça n'a même pas donné. Il paraît qu'il faut brancher ça pour que ça fonctionne. Les inspecteurs ont dit qu'il faut seulement reprogrammer la séance. Mais on a fait les rapports et envoyé à la délégation. Dans ces rapports, on précisait même comment la formation s'est bien déroulée, comment les interactions entre participants étaient riches. Quand tu as fait l'arrière-pays, tu connais les réalités »

Dans un tel climat, à quel résultat peut-on s'attendre ? Comment vérifier l'efficacité d'un dispositif cense faire évoluer les pratiques si tout est bâcle en amont ? La formation à la digitalisation des enseignements demeure problématique, elle ne semble pas structurée, formalisée et même les équipements sont absents. Dans le même temps, les compétences des formateurs sont mises en cause. Les enseignant.e.s fustigent le fonctionnement des formations continues qui se déroulent sous la dénomination de journées pédagogiques, pour plusieurs raisons comme on peut lire à travers leurs propos : « Formes où ? Les séminaires où on arrive, les laptop des inspecteurs sont en panne, ça ne marche jamais, quand ils en ont même... Le matériel est défectueux. » « On travaillait avec les téléphones. Il n'y avait pas de laptop, pas de projections, rien de chez rien. » « Moi je suis contre le fait de réduire la digitalisation au Powerpoint. Tu peux faire suivre une vidéo à tes élèves, tu leur faire écouter un audio, présenter une image... Mais ils font comme ci digitaliser c'est seulement produire un Powerpoint. » « Pour eux, digitaliser c'est aller dans la banque des ressources du MINESEC, récupérer un cours qui ne t'arrange pas, certains truffés de fautes, pour faire visualiser aux élèves. »

Les enseignant.e.s n'ont pas le choix quant à la modalité qui serait plus efficace pour leur contexte, les caractéristiques de leurs élèves et les finalités de l'activité. Ils souhaitent,

<footnote n="29">²⁹ Chaîne de television privée camerounaise.</footnote>
à défaut de les former véritablement à la digitalisation, qu'on leur laisse la main pour
explorer les solutions et stratégies de digitalisation efficaces en tenant compte de leurs
réalités. « Au lycée on a eu des assises avec les délégués départementaux et régionaux où
justement à la fin de ces assises, on s'est accordés qu'il était mieux que chaque enseignant
produise son cours parce que les enseignants s'insurgeaient contre ces cours-là qui sont
sur la chaîne Youtube. Lorsqu'ils sont arrivés ce jour-là, on a projeté deux cours : un pris
dans la chaîne Youtube du ministère et un cours monté par un enseignant sous initiative
personnelle. Il y a eu le standing ovation pour le cours produit par l'enseignant. On est
arrivé à la conclusion selon laquelle chaque enseignant devait monter ses cours. »

Discussions et perspectives

La digitalisation des enseignements s'est imposée aux enseignant.e.s en raison de la pandémie à COVID-19. La hiérarchie en a fait son cheval de bataille afin qu'aucun élève ne soit privé d'éducation pour cause de pandémie ou de toute autre situation de crise. Toutefois, implémenter un dispositif sans tenir compte des réalités contextuelles comme le soulignaient Depover et Strebelle (1997), cela n'augure point le résultat escompté : l'accès à une éducation de qualité à tous et toutes en tout temps. En outre, cette modalité contribue à faire évoluer les pratiques enseignantes pour les arrimer aux mutations sociales qui impliquent l'omniprésence des technologies dans toutes les sphères de la société. La non prise en compte des prérequis nécessaires exacerbe les inégalités et fractures sociales déjà existantes. Tout ceci entraîne ce que Piebop (2024) nomme débrouillardise pédagogique, laquelle contraste avec les finalités escomptées par cette approche.

Ainsi que le soulignait Kouakep Tchaptchie (2023), une majorité d'enseignant.e.s ne sait pas comment digitaliser les enseignements. D'autres déclarent ne pas disposer des ressources matérielles pour le faire et mêmes les compétences numériques sont absentes faute d'une formation adéquate sur le sujet. Les séances de formation organisées au sein du département de français ont amené les enseignant.e.s à être plus réceptifs, précisant que la digitalisation n'est pas difficile pour peu que l'on comprenne le principe et la démarche, surtout lorsqu'on permet aux enseignant.e.s d'explorer d'autres options que le support Powerpoint impose par le Ministère à travers le distance learning. Les enseignants trouvent en outre que l'environnement n'est pas favorable, l'environnement est répressif sans leur donner les moyens nécessaires à la maitrise et à la pratique de la digitalisation. Ce qui revient également dans le propos de Piebop op.cit. Il est recommandé de prendre en compte le point de vue des acteurs de terrain que sont les enseignant.e.s pour décider d'un point de vue participatif de l'approche la plus efficiente pour atteindre les objectifs visés (Nyebe et al. 2022). En effet, le fait que l'on conditionne la délivrance de l'attestation de présence effective par la présentation des leçons digitalisées sur une clé USB contribue juste à les bâcler pour obtenir le document auxquels ils ont droit parce qu'effectivement présents au poste. Les leçons sont une réplique de l'activité en présentiel, sans adaptation. De plus, l'engagement, l'implication des élèves n'est pas prise en compte. En l'état, il est difficile voire impossible de mesurer l'impact de ces dispositifs sur les apprentissages.

Conclusion

Le présent portait sur la digitalisation dans l'enseignement secondaire au Cameroun.
L'objectif vise au regard de l'instruction donnée par la ministre des enseignements
secondaires depuis la fin du confinement, était d'identifier les facteurs favorables à
l'apprentissage dans la phase de transition numérique. Nous avons analysé plusieurs catégories de ressources en tenant compte de l'approche pédagogique mise en œuvre et des théories de l'apprentissage y relatives. Le modèle SAMR de Puentedura (2013) et le modèle ASPID (2014) de Karsenti ont permis de constater qu'il y a certes une amorce quant à la digitalisation des enseignements à travers la diversification des supports : vidéos pédagogiques, présentations projetées, ...mais elle reste peu voire pas du tout structurée. En outre, cette instruction entraîne la détérioration du point de vue des enseignant.e.s qui n'ont pas reçu de formation sur la digitalisation mais aussi parce qu'ils/ elles se retrouvent contraint.e.s à produire des cours digitalises malgré eux par pur formalisme sans quoi, il ne peut leur être délivré les documents administratifs auxquels ils ont droit comme l'attestation de présence effective au poste.

L'analyse des données observées révèle que la digitalisation ne transforme pas les pratiques en termes de progrès ou d'innovation selon Karsenti. Elle se limite à l'amélioration et à la substitution développée par Puentedura, sans valeur ajoutée sur les apprentissages. En outre, on peut également observer une détérioration du côté des enseignant.e.s et des élèves concernant le déroulement de l'activité en situation, ainsi que les tensions temporelles qu'elle génère, dues à l'organisation chaotique de ces leçons digitalisées, aux compétences numériques défaillantes pour une grande majorité n'ayant pas reçu de formation adéquate sur les usages pédagogiques des technologies, mais aussi à des facteurs exogènes qui parasitent la motivation des enseignant·e·s, principalement l'obligation de produire des leçons digitalisées sans l'accompagnement technopédagogique nécessaire.

## Les références bibliographiques

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Neith Blondo Tsague, Michel Fayole Dounla et Bernard Coulibaly. (2022) "Expériences d'éducation à distance dans l'enseignement secondaire au Cameroun à l'ère de la COVID-19 : regards et perspectives", *Contextes et didactiques* [En ligne], 19 | 2022, mis en ligne le 30 Juin 2022, consulte le 03 avril 2025. URL :
http://journals.openedition.org/ced/3565 ; DOI :
https://doi.org/10.4000/ced.3565
# Enjeux éthiques de l'utilisation de l'IA dans la GRH éducative en Côte d'Ivoire

Moriba OUATTARA
Université Alassane Ouattara-Bouaké,
moriba.ouattara@raiffet.org.

Martin Armand SADIA
Université Alassane Ouattara-Bouaké,
sadiamartino@yahoo.fr.

## Résumé

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire présente des opportunités majeures, notamment l'automatisation des processus administratifs, la personnalisation des parcours professionnels et l'optimisation des évaluations des performances. Cependant, cette révolution technologique soulève des enjeux éthiques cruciaux. Parmi eux figurent le risque de biais algorithmiques susceptibles de renforcer les inégalités sociales, le manque de transparence dans les décisions automatisées, la protection insuffisante des données personnelles sensibles et la perte de l'humanité dans les processus décisionnels. Pour garantir une utilisation éthique de l'IA, il est nécessaire de mettre en place une réglementation claire, d'effectuer des audits algorithmiques réguliers, de sensibiliser les utilisateurs et de maintenir une supervision humaine des décisions. L'adoption de l'IA dans ce secteur doit s'accompagner d'une gouvernance rigoureuse visant à préserver l'équité, la transparence et la confidentialité des données, tout en valorisant l'humain au cœur du système éducatif.

Mots-clés : Intelligence artificielle – Gestion des Ressources Humaines – Ethique – Education – Transparence.

## Abstract

The integration of artificial intelligence (AI) into the management of educational human resources in Côte d'Ivoire offers significant opportunities, including the automation of administrative processes, the personalization of career paths, and the optimization of performance evaluations. However, this technological revolution raises critical ethical issues, such as the risk of algorithmic bias that could reinforce social inequalities, the lack of transparency in automated decisions, insufficient protection of sensitive personal data, and the loss of humanity in decision-making processes. To ensure ethical use of AI, it is essential to establish clear regulations, conduct regular algorithmic audits, raise awareness among users, and maintain human oversight in decision-making. The adoption of AI in this sector must be accompanied by rigorous governance to ensure fairness, transparency, and data confidentiality while prioritizing the human aspect at the core of the educational system.

Keywords : Artificial intelligence - Human resource management – Ethics – Education – Transparency.
## Introduction

Si l'intégration des TIC dans le système éducatif a débuté par un usage de ces outils dans le domaine de l'enseignement/apprentissage, c'est-à-dire de la pédagogie (Cleary et al., 2008; Désalmand, 2008; Karsenti, 2004; Pelgrum et Law, 2004; Raby, 2005), puis de l'encadrement scolaire (Collard, 2002), force est de faire remarquer qu'au niveau de l'administration de l'éducation, singulièrement dans le domaine scolaire (préscolaire, primaire et secondaire) est récente. Elle date de l'année scolaire 2011-2012 (Holo, 2018). Pourtant, dès 1994, en vue de faire face au phénomène des inscriptions des apprenants de manière illicite dans certains établissements scolaires en Côte d'Ivoire, et surtout afin de remédier aux lourdeurs constatées dans le système éducatif, l'institution scolaire, sous la houlette de Pierre Kipré, va créer un fichier informatisé des élèves (MENFB, 1999). D'une manière générale, les TIC permettent l'exploitation des données individuelles et une évaluation précise des flux scolaires, d'établir des données par âge et le genre, d'établir des fichiers de synthèse par établissement (Holo, 2018; MENFB, 1999). Au secondaire, les éducateurs et inspecteurs d'éducation ont recours aux outils de l'informatique en vue de créer et de conserver les dossiers scolaires des apprenants (Holo, 2018). L'importance de l'intégration des TIC dans la gestion administrative est accrue chez les chefs d'établissements, de circonscription et les directeurs d'écoles primaires (Coulibaly et Mian, 2018; Djédjé, 2007; Isabelle et al., 2002; MENFB, 1999). Selon ces auteurs, les TIC sont au cœur de l'administration scolaire de nos jours. Ils sont même devenus des outils indispensables à la gestion décentralisée et centrale de l'institution scolaire (Djédjé, 2007). L'objectif ultime de l'intégration des TIC dans le système éducatif vise à la fois à répondre aux normes et standards internationaux et à le rendre compétitif (Féraud, 2000). Pour cet auteur, la digitalisation s'impose. Pour démontrer sa position, il stipule que :

> « la stratégie de développement de toute entreprise suppose aujourd'hui sur une maîtrise parfaite du potentiel de la technologie informatique ; la stratégie de Ressources Humaines joue un rôle fondamental dans la stratégie de développement de l'entreprise ; donc la stratégie de Ressources Humaines doit être intimement entrelacée avec le développement du potentiel technologique » (Feraud, 2000 : 17).

Il s'agit ici d'un raisonnement syllogistique qui pose la recherche de la performance des institutions comme principe et l'usage des TIC comme un moyen, un canal pour atteindre cet objectif. Autrement dit, la digitalisation des GRH plus qu'une nécessité, s'impose. La DRH au MENA doit intégrer les TIC afin de pouvoir mettre en place une gestion stratégique non seulement de ses employés (recrutement, gestion de carrière, salaire), des données statistiques du système éducatif ivoirien (Holo, 2018; Peretti, 2005; MENFB, 1999). La digitalisation permettra de réduire les barrières tout en rapprochant les administrateurs des administrés. Par ailleurs, la digitalisation des RH pourrait permettre de réduire les coûts et de gagner du temps en rapprochant les acteurs et/ou agents ayant des objectifs ou des idéaux communs en termes de rendement et de productivité dans l'administration scolaire (Miller et Wonsaroj, 2017). Pour soutenir que les TIC sont bénéfiques pour les RH, Peretti (2014) affirme qu'il faut que les RH créent « une addiction » aux TIC.

A l'instar des TIC qui se sont imposés de sorte à devenir indispensable dans tous les secteurs d'activités humaines, l'intelligence artificielle semble prendre la même trajectoire victorieuse. Aujourd'hui, son utilisation transcende le domaine de la gestion administrative basique. Elle prédit l'orientation de cette administration non seulement
dans le choix de ses politiques mais aussi dans le choix, la formation et la gestion de la
carrière de son personnel. L'intelligence artificielle est désormais intégrée et est (ou
semble) en plein essor dans la gestion des ressources humaines (GRH), notamment avec
les algorithmes de recrutement, l'analyse des performances et l'autonomisation de
certaines tâches administratives (Brynjolfsson et McAfee, 2017 ; Binns, 2020). Les
opportunités offertes par l'IA dans la gestion des RH éducatives sont nombreuses et
diversifiées. Elles se rapportent à l'automatisation des processus, à la gestion des carrières
professionnelles, à l'évaluation des performances (Guenole et Feinzig, 2018). En effet,
pour ces auteurs, l'IA peut réduire les délais de traitement administratif, comme les
affectations et promotions, en s'appuyant sur des données précises. Grâce aux
algorithmes, il devient possible de proposer des formations adaptées aux besoins
spécifiques des enseignants. Les outils d'IA peuvent analyser rapidement les
performances et identifier les domaines nécessitant des améliorations. On comprend
donc pourquoi Brynjolfsson et McAfee (2017) affirment que l'IA révolutionne les systèmes
de gestion des ressources humaines à l'échelle mondiale. En Afrique, l'adoption de l'IA
dans la gestion éducative reste limitée mais croissante. Certains pays comme le Kenya et
l'Afrique du Sud explorent des solutions d'IA pour la planification des effectifs enseignants
(Ndung'u, 2021). Les principaux défis incluent le manque de cadre réglementaire,
l'insuffisance de formation des acteurs et la fracture numérique (Chopra et al., 2022).

En Côte d'Ivoire, l'intégration de l'IA dans la GRH, pourrait, en automatisant les
procédures, régler ou réduire le problème de lenteur de l'administration scolaire.
Cependant, malgré une intégré prématurée des TIC dans son système éducatif, depuis les
années 1970 (Désalmand, 1986 ; Koffi, 2003), notamment dans la pédagogie, avant de
s'étendre aux autres secteurs de l'éducation (Anon, 2019 ; Azoh et Goin, 2016 ; Basque et
Lundgren, 2003 ; Cleary et al., 2008 ; Karsenti, 2004 ; Ngamo, 2007 ; Pelgrum et Law, 2004
; Rafi, 2017), la digitalisation de l'institution scolaire reste aujourd'hui en 2025 inachevée
(Ouattara, 2022). Selon cet auteur, il est donné de constater que toute l'administration
scolaire, qu'elle soit centrale ou décentralisée, n'est pas fournie en outils informatiques
suffisants et de qualité. A ce problème, il faut ajouter ceux traitant de la réticence des
agents de l'administration scolaire (Gacha, 2013 ; Ouattara, 2022), du profil de formation,
de la qualification des agents RH de cette institution scolaire et enfin de la maitrise des
outils TIC par ces derniers (Ouattara, 2022).

Pourtant, l'utilisation de l'IA soulève plusieurs préoccupations. Outre les débats qu'elle
engendre sur la discrimination algorithmique (Binns, 2020) et l'impact sur l'emploi
(Autor, 2015), il est important de souligner l'opacité des algorithmes (Dastin, 2018) et les
discriminations involontaires (Raghavan et al., 2020) que cette utilisation pourrait
engendrer (Smuha, 2021). C'est dire que l'adoption de l'IA, soulève des enjeux éthiques
significatifs tels que la question de la transparence des algorithmes, de la protection des
données personnelles, de la discrimination algorithmique, et responsabilité dans la prise
de décision automatisée. Autrement dit, le recours à l'IA dans la gestion administrative
pourrait montrer des biais algorithmiques susceptibles de reproduire des inégalités
structurelles (Binns, 2020 ; Raghavan et al, 2020). Par ailleurs, l'intégration et l'utilisation
de l'IA, comme outil de gestion des ressources humaines éducatives, ne remplit pas toutes
les conditions de son application du fait d'une absence de réglementation adaptée et d'une
résistance culturelle par les agents gestionnaires (Guenole et Feinzig, 2018). Au-delà de
tous ces problèmes, il convient aussi de mettre l'accent sur la perte d'humanité dans des
processus qui affectent directement la vie des enseignants et les possibilités de fuite
d'informations confidentielles lors de la collecte et l'analyse de données sensibles, telles que les évaluations ou les absences du personnel enseignant.

Peu de recherches abordent l'impact de l'IA sur la gestion des enseignants en Afrique. Cependant, des études en Europe et Amérique du Nord montrent que l'IA peut améliorer la planification des effectifs, mais aussi générer des résistances culturelles (Guenole et Feinzig, 2018). En Côte d'Ivoire, la situation reste encore plus alarmante car comment l'institution pourrait déjà envisager d'opter et inviter de plus en plus à une intégration de l'IA alors qu'elle n'a pas encore achevé la transformation digitale intégrale de son administration. Cette situation ambigüe nous invite à poser la question de savoir comment optimiser une utilisation de l'IA dans une administration peu fournies en outils informatiques et dont le personnel peine à travailler avec ces outils. Comment assurer une utilisation responsable et équitable de ces technologies dans un contexte où la réglementation est encore inexistante ou embryonnaire ? Quels sont les enjeux éthiques de l'utilisation de l'IA dans la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire ? Afin de donner réponses à ces questions, posons-nous ces autres interrogations : Quels sont les avantages et risques liés à l'utilisation de l'IA en GRH éducatives ? Quels cadres réglementaires et éthiques encadrent actuellement l'usage de l'IA en Côte d'Ivoire ? Quelles solutions peuvent être envisagées pour garantir une utilisation éthique de l'IA ? Ces différentes questions sont posées dans l'optique d'analyser les enjeux éthiques de l'utilisation de l'IA dans la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire. La formulation de cet objectif principal vise à identifier les avantages et les risques de l'IA en GRH éducative en Côte d'Ivoire, à examiner l'existant en matière de réglementation et d'éthique et à proposer des recommandations pour une utilisation éthique de l'IA. Cette étude s'appuie principalement sur la théorie de gouvernance numérique de Dunleavy et Margetts (2006) et la théorie de l'éthique des algorithmes de Floridi et Cowls (2019). Ces références théoriques sont essentielles pour analyser, critiquer et proposer des recommandations adaptées à l'intégration de l'IA dans la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire. La théorie de la gouvernance numérique (Digital Era Governance), développée par Dunleavy et Margetts (2006) postule que l'intégration des technologies numériques dans la gestion publique permet une modernisation des processus, une optimisation des ressources et une amélioration de la transparence. Dans le contexte de notre recherche, cette théorie permet de comprendre comment l'IA peut transformer la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire en ce sens qu'elle met en évidence les avantages en matière d'automatisation et d'efficacité dans la gestion des carrières des enseignants, les limites et risques liés à une adoption mal encadrée, notamment en l'absence d'un cadre législatif approprié et de mécanismes de contrôle. Elle permet enfin de souligner l'importance de l'acceptabilité sociale et de la formation des acteurs pour assurer une implémentation réussie des outils IA en GRH éducative. Cependant, cette transition s'accompagne de défis liés à l'accessibilité, la régulation des données et la formation des utilisateurs. Ainsi, cette théorie admet que l'IA n'est pas épargnée par les biais algorithmiques, d'où l'évocation de la théorie de l'éthique algorithmiques proposée par Floridi et Cowls (2019). Cette théorie a l'avantage de mettre en avant les principes fondamentaux à respecter pour une IA éthique. Il s'agit selon ses auteurs du bénéfice humain, de la prévention du mal, de l'autonomie et de la justice. Par ailleurs, cette théorie insiste sur la nécessité de concevoir des systèmes IA qui respectent les droits fondamentaux et qui ne renforcent pas les discriminations existantes. Le recours à cette théorie permet d'évaluer les risques éthiques liés à l'utilisation de l'IA en GRH éducative, de proposer des recommandations pour une utilisation éthique de l'IA et
surtout de comparer la situation en Côte d'Ivoire avec celle d'autres pays ayant déjà adopté
des cadres réglementaires plus avancés pour encadrer l'IA en éducation.

Matériels et méthodes

Site et participants de l'étude

L'étude est menée auprès des Directions des Ressources Humaines (DRH) des deux (2) principales institutions du système éducatif ivoirien à savoir le Ministère de l'Education Nationale et de l'Alphabétisation (MENA) et celui en charge de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique (MESRS). Le choix de ces institutions permet non seulement d'interroger les acteurs intervenant dans le processus de traitement administratif des dossiers et de gestion de la carrière des enseignants, mais aussi de procéder à une comparaison des dispositifs informatiques, réglementaires et éthiques en vigueur dans ces institutions. Plusieurs profils professionnels nous intéressent dans le cadre de la réalisation de cette étude. Il s'agit notamment de responsables administratifs (chefs de services RH), des décideurs politiques (Directeurs RH), des experts en IA et des enseignants. Au total, ce sont 50 personnes qui ont sélectionnées sur la base de la méthode de l'échantillonnage stratifié (Sadia, 2023).

Techniques de collecte et méthodes d'analyse des données

Techniques de collecte des données

Deux (2) outils ont permis de collecter les données. Il s'agit notamment de l'analyse documentaire et de l'entretien semi-directif. L'analyse documentaire permet d'ancrer la recherche dans un cadre théorique et factuel tandis que les entretiens semi-directifs offrent une compréhension approfondie des perceptions et des réalités du terrain. L'association de ces deux méthodes garantit une approche rigoureuse et complète pour analyser les enjeux éthiques de l'IA dans la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire. L'analyse documentaire a consisté à examiner et à exploiter des documents existants en lien avec le sujet de recherche. Ces documents incluent des articles scientifiques et rapports institutionnels sur l'IA et la gestion des ressources humaines éducatives, des rapports d'organismes comme l'UNESCO, la banque mondiale et l'OCDE qui documentent les tendances et défis liés à la transformation numérique dans l'éducation. Ces différents supports ont permis de faire l'état des lieux sur la thématique abordée dans le monde, en Afrique et en Côte d'Ivoire. Ils ont aussi permis de mieux comprendre les tendances, enjeux et recommandations déjà formulées sur le sujet. Quant à l'entretien semi-directif, il se rapporte à une technique qualitative où l'enquêteur utilise un guide d'entretien structuré autour de grandes thématiques, tout en laissant une certaine liberté aux interviewés pour développer leurs idées. Les interviewés dans le cadre de ce travail sont les acteurs qui définissent les stratégies de transformation numérique (responsables administratifs), les acteurs concernés directement par l'impact de l'IA dans la gestion de leur carrière et de leur travail (enseignants et chefs d'établissement), des spécialistes qui pourraient apporter un éclairage technique sur les défis et opportunités de l'IA dans la GRH (les experts en IA) et d'autres acteurs de l'éducation qui peuvent donner leur point de vue sur les implications éthiques et sociales de l'IA (représentants syndicaux et associatifs, les responsables COGES).

Méthodes d'analyse des données

Cette étude combine deux (2) méthodes d'analyse des données. Il s'agit des méthodes d'analyse thématique et l'approche comparative. L'analyse thématique est une méthode
de traitement des données qualitatives qui permet d'identifier, d'analyser et d'interpréter les grands thèmes récurrents dans les données recueillies (Braun et Clarke, 2006). Relativement à l'approche comparative, elle vise à analyser comment d'autres pays africains intègrent l'IA dans la gestion des ressources humaines éducatives et à en tirer des enseignements pour la Cote d'Ivoire. L'association de l'analyse thématique et de l'approche comparative permet d'obtenir une vision complète et nuancée des enjeux éthiques de l'IA en gestion des ressources humaines éducatives. Tandis que l'analyse thématique structure et synthétise les données locales, l'approche comparative élargit la perspective en apportant des références extérieures utiles pour formuler des recommandations adaptées à la Côte d'Ivoire.

# RESULTATS ET DISCUSSIONS

## Résultats

### Caractéristiques sociodémographiques des participants

Les participants à cette étude sont repartis comme suit : 11(22%) Chefs de service ; 3(6%) Responsable RH ; 5(10%) Experts en IA ; 22(44%) personnel enseignant et 9(18%) autres acteurs de l'éducation. Le personnel enseignant constitue la tranche de participant la plus représentée dans cette étude. Elle est suivie de celle des chefs de service. Cependant, on peut dire, d'une manière panoramique, que toutes les composantes des acteurs (internes et externes) participent à la réalisation de cette étude.

## Niveau de connaissance et perception de l'IA en GRH éducative
### Connaissance générale de l'IA en éducation

Au niveau des chefs de service, 7 affirment avoir une idée générale de l'IA, mais 4 reconnaissent ne pas en maitriser les implications spécifiques en GRH éducative. Selon les propos recueillis auprès de ces derniers, on peut voir que certains expriment une certaine réserve face à l'IA. L'un des chefs de service affirme que :

> *"On nous parle d'intelligence artificielle, mais nous n'avons pas encore vu concrètement son impact dans la gestion des enseignants. Il y a des incertitudes, notamment sur la transparence des décisions"*

Cet effectif est ramené à 0 chez les responsables RH car tous déclarent être familiers avec certaines applications de l'IA dans la gestion administrative, notamment pour le suivi des effectifs et la planification. Les experts en IA confirment que l'IA est sous-exploitée dans la gestion des enseignants en Côte d'Ivoire. L'un d'entre eux met en avant les bénéfices de cette technologie :

> *"L'IA peut révolutionner la gestion des ressources humaines éducatives en automatisant certaines tâches répétitives, permettent ainsi aux responsables RH de se concentrer sur les décisions plus stratégiques"*

Au niveau des enseignants, on relève que 15 déclarent ne pas bien comprendre comme l'IA pourrait être utilisée dans la gestion de leur carrière, tandis que 7 estiment que les outils numériques actuels ne sont pas suffisamment transparents. La situation reste inchangée chez les autres acteurs. Ces derniers affirment avoir entendu parler de l'IA dans l'éducation mais sans en connaitre les applications concrètes, tandis que 4 affirment n'en ont aucune connaissance.
## Attentes et préoccupations par rapport à l'IA

On pourrait, selon les données, classifier les participants en trois (3) catégories à savoir la catégorie de ceux qui se méfient de l'IA et celle de ceux qui espèrent un changement et ceux qui appellent à ce changement de tout leur vœu. En effet, selon les données, Les enseignants (22) et autres acteurs (9) sont globalement méfiants, craignant une perte de contrôle humain sur les décisions de carrière et une automatisation inéquitable. Dès lors, on peut dire que les inquiétudes se rapportent aux biais algorithmiques. Un enseignant exprime son inquiétude en ces termes :

> " Si l'IA repose sur des données faussées ou incomplètes, elle risque de renforcer des inégalités déjà présentes dans le système éducatif. Qui contrôlera les décisions prises par ces machines ?"

Les responsables RH (3) partagent ces doutes sur l'acceptabilité sociale de ces outils :

> "Les enseignants risquent de rejeter ces technologies s'ils n'ont pas de visibilité sur les critères de décision. Il faut absolument prévoir des mécanismes de contestation"

Toutefois, nombreux sont les chefs de service (11) qui voient en l'IA un outil de modernisation qui pourrait améliorer la gestion des ressources humaines, mais reconnaissent un besoin de formation sur son utilisation. Les experts en IA (5) insistent sur la nécessité d'une gouvernance transparente et d'un encadrement strict pour éviter les biais algorithmiques.

## Expériences d'utilisation des outils numériques en GRH éducative
### Outils numériques existant et leur impact

Pour les chefs de service et responsables RH, les plateformes de gestion des enseignants (SIGFAE et CODIPOST par exemple) sont déjà utilisées pour le suivi administratif, mais elles restent limitées et peu automatisées, tandis que pour les enseignants, 18 sur 22 déclarent que les outils actuels de gestion ne sont pas fiables ou accessibles et entraînent souvent des erreurs administratives, notamment des retards dans les avancements et traitement des dossiers administratifs). Quant aux experts en IA, ils soulignent que l'IA pourrait être intégrée à ces systèmes pour améliorer la précision et la rapidité des traitements administratifs.

## Problèmes rencontrés

70% des participants (35/50) estiment que les outils actuels manquent de transparence et ne permettent pas aux enseignants de suivre clairement l'évolution de leur dossier administratif. Alors que 30% (15/50) rapportent des cas d'erreurs ou d'injustices dans la gestion des carrières (par exemple promotions retardées sans explication). Un des défis majeurs soulevés concerne le déficit de formation sur l'IA et son utilisation dans des carriers éducatives. C'est ce que souligne les propos d'un enseignant participant à l'étude :

> "Nous sommes déjà en difficulté avec certains outils numériques classiques, alors imaginez introduire l'IA sans formation préalable. C'est voué à l'échec"
Un acteur de l'éducation propose une solution :

> *"Il faudrait un programme de formation progressif pour nous aider à comprendre l'IA et ses implications. Sans cela, son intégration sera difficile"*

## Enjeux éthiques de l'IA en GRH éducative
### Transparence et fiabilité des décisions automatisées

On Remarque que chez les enseignants et autres acteurs (31/50), il y a une crainte des décisions prises par l'IA. En effet, ils craignent que ces décisions ne soient difficiles à contester en cas d'erreur ou d'injustice. Par contre, les experts en IA (5) insistent sur la nécessité d'avoir des mécanismes de validation humaine pour éviter que l'IA ne prenne des décisions arbitraires.

### Protection des données personnelles

41(82%) des participants s'inquiètent de la confidentialité des informations sauvegardées dans les systèmes d'IA. Les responsables RH et experts reconnaissent que la sécurisation des bases de données est un défi majeur. Certains des participants insistent sur la nécessité d'un cadre juridique pour encadrer l'utilisation de l'IA et garantir un contrôle humain dans le processus. Un expert en IA recommande une régulation adaptée en ces termes :

> *"L'IA ne doit pas être un substitut aux décisions humaines, mais un outil d'aide à la décision. Il faut des lois pour encadrer son utilisation en éducation."*

Un autre participant, un chef de service, propose une approche plus inclusive :

> *"Pourquoi ne pas associer les enseignants et les syndicats dès le début pour définir ensemble les règles d'utilisation de l'IA en gestion éducative ?"*

### Impact sur l'équité professionnelle

Les enseignants (22) et autres acteurs (9) redoutent que l'IA puisse reproduire des biais existants dans le système éducatif (ex. favoritisme dans les affectations ou promotions). Les responsables RH (3) et chefs de service (11) pensent qu'une IA bien paramétrée pourrait au contraire favoriser une meilleure objectivité.

### Comparaison avec d'autres pays africains

Le Kenya et l'Afrique du Sud sont deux (2) pays africains qui ont une expérience avancée dans l'utilisation de l'IA dans le suivi des enseignants avec des plateformes transparentes et interactives. Mais, on relèvera que l'expérience du Rwanda est aussi intéressante en matière de formation des enseignants sur l'usage des outils numériques, réduisant ainsi la méfiance. Par contre en Côte d'Ivoire, on constate un retard technologique dans tous les compartiments de l'éducation (administration, encadrement, pédagogie) et une faible implication des enseignants dans la conception des outils IA. Afin donc de permettre à la Côte d'Ivoire de refaire son retard, il faut impérativement assurer une formation préalable des acteurs éducatifs sur l'IA, développer des mécanismes de contrôle et de transparence pour éviter les erreurs et abus et mettre en place des régulations claires sur l'utilisation de l'IA dans la GRH éducative.
## Discussion

Les données révèlent une connaissance limitée et une certaine méfiance des acteurs éducatifs à l'égard de l'IA en Côte d'Ivoire. Ces résultats sont cohérents avec les travaux de Makris et Theodorou (2022) qui montrent que l'adoption de l'IA en éducation dépend fortement de la sensibilisation des acteurs et de la confiance qu'ils accordent aux systèmes numériques. De même, Nasri (2021) souligne que l'acceptation des technologies en éducation repose sur une bonne compréhension de leurs avantages et de leurs risques. Le fait que 70 % des participants expriment une méfiance vis-à-vis des décisions automatisées est un défi majeur pour l'implémentation de l'IA en GRH éducative. Cette méfiance est renforcée par un manque de transparence des outils existants, comme le montre Ouattara (2022). À l'inverse, dans des pays comme le Kenya et l'Afrique du Sud, la mise en place de plateformes interactives et pédagogiques a permis de réduire cette résistance (Mbatha, 2022). Les résultats montrent que les outils numériques actuels sont jugés peu fiables et peu accessibles par les enseignants. Cela confirme les conclusions de Zuboff (2019) sur le manque de personnalisation des systèmes numériques dans l'éducation et la difficulté des enseignants à s'approprier ces outils. L'étude de Ouattara (2022) met également en évidence des dysfonctionnements fréquents, notamment un retard dans l'automatisation des processus de gestion et une faible implication des utilisateurs finaux. Ces observations soulignent que la réussite de l'IA en GRH éducative passe par une amélioration des infrastructures numériques et une formation des acteurs. L'expérience du Rwanda, où la formation des enseignants a facilité l'intégration des outils numériques (Mugisha, 2021), est une piste intéressante pour la Côte d'Ivoire. Les principaux enjeux soulevés par les participants (biais algorithmiques, manque de transparence et protection des données) sont également identifiés dans la littérature. Binns (2018) et Floridi et Cowls (2019) mettent en garde contre les dangers d'une IA non régulée en matière de discrimination et de prise de décision opaque. Ouattara (2022) indique que les défis de la gouvernance numérique en Côte d'Ivoire incluent l'absence de cadre réglementaire strict et des risques élevés de violation des données personnelles. Cette situation est comparable à celle observée dans d'autres pays africains, où la mise en place de législations sur l'IA reste lente (Chirisa et al., 2021). Les inquiétudes des enseignants et des autres acteurs sur la partialité potentielle des algorithmes sont justifiées. Les biais algorithmiques ont été largement documentés dans les travaux de Noble (2018) et Eubanks (2017), qui montrent que les décisions automatisées peuvent perpétuer des inégalités si elles sont construites sur des données biaisées. L'Afrique du Sud a cherché à pallier ce problème en instaurant une supervision humaine obligatoire dans l'analyse des performances des enseignants par IA (Mbatha, 2022). Une telle approche pourrait être pertinente pour la Côte d'Ivoire afin de garantir une prise de décision plus équitable. Les expériences du Kenya, de l'Afrique du Sud et du Rwanda montrent que l'IA peut être un levier efficace si elle est accompagnée d'un encadrement clair et d'une formation adaptée. Les travaux de Mutisya (2021) indiquent que la transparence des plateformes numériques au Kenya a favorisé une meilleure adoption par les enseignants. Les résultats de l'étude montrent que la Côte d'Ivoire accuse un retard par rapport à ces pays en matière de transformation numérique éducative. Toutefois, elle peut tirer profit des expériences réussies en instaurant une formation obligatoire des enseignants sur les outils numériques, à l'image du Rwanda, adoptant une réglementation stricte pour limiter les risques éthiques, comme en Afrique du Sud, développant des interfaces plus interactives et accessibles, comme au Kenya. En somme, les données recueillies sont cohérentes avec les travaux scientifiques existants et confirment plusieurs défis majeurs que sont une faible appropriation de l'IA en raison du manque d'information
et de formation, des outils numériques peu transparents et insuffisamment développés en Côte d'Ivoire, des préoccupations éthiques légitimes liées aux biais algorithmiques et à la protection des données, un retard par rapport à d'autres pays africains, mais avec des opportunités d'amélioration inspirées d'expériences réussies.

## Conclusion

L'étude sur les enjeux éthiques de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire a permis de mettre en lumière les opportunités et les défis liés à l'intégration de cette technologie dans le secteur éducatif. À travers une approche combinant analyse documentaire, entretiens semi-directifs et analyse thématique, nous avons pu identifier des tendances clés et proposer des pistes d'amélioration adaptées au contexte ivoirien. L'étude ouvre la voie à des recherches approfondies sur l'impact réel de l'IA sur la gestion des carrières des enseignants en Afrique subsaharienne. Les mécanismes concrets permettant de garantir l'équité et la transparence des systèmes IA en éducation. L'acceptabilité sociale et psychologique de l'IA par les enseignants et administrateurs éducatifs. En définitive, l'IA représente une opportunité majeure pour moderniser la gestion des ressources humaines éducatives en Côte d'Ivoire, à condition qu'elle soit mise en œuvre avec une approche éthique, participative et adaptée aux réalités locales.

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Shaibou Abdoulai Haji

Faculty of Education University of Yaounde I

prof.abdoul@gmail.com

Djeumeni Marceline Tchamabe

University of Yaounde I

Higher Teacher Training College

marcelline.djeumenitchamabe@gmail.com

## Abstract

The integration of Artificial Intelligence (AI) into education is reshaping teaching and learning globally, offering opportunities for personalised instruction and efficient assessment. In Cameroon, efforts to embed AI tools in science education align with national digitalisation goals and global sustainable development targets. However, the ethical and pedagogical challenges of such integration remain underexplored. This study investigates the perceptions of secondary school science teachers regarding the benefits, constraints, and ethical concerns of using AI in the classroom. A qualitative case study was conducted across six secondary schools in the Centre, North West, and Far North regions of Cameroon. Data were gathered through semi-structured interviews, focus group discussions, classroom observations, and document analysis. Findings reveal that while teachers acknowledge AI's potential in enhancing instructional delivery and student engagement, they face challenges related to infrastructure limitations, lack of training, and concerns over data privacy, algorithmic bias, and equity. The study concludes with context-specific recommendations for ethical AI integration, teacher training programs, and the development of policy frameworks tailored to Cameroon's educational landscape.

Keywords: Artificial Intelligence, Science Education, Ethics, Pedagogy, Secondary Schools, Cameroon, Teacher Perceptions, Educational Technology

## Introduction

Artificial Intelligence (AI) is increasingly central to global conversations on educational innovation, offering powerful tools for personalised learning, curriculum enhancement, and administrative efficiency. Its integration into teaching practices through intelligent tutoring systems, adaptive platforms, and automated assessment tools is transforming classroom dynamics and redefining the roles of teachers and learners (Holmes et al., 2022; UNESCO, 2023; OECD, 2021). Countries such as Singapore, South Korea, and Finland have pioneered the implementation of AI-enhanced education systems, while others like the United States and the United Kingdom are experimenting with AI-driven educational assistants and feedback mechanisms (Schiff, Biddle, & Dodge, 2023). International bodies, particularly the OECD, underscore AI's potential to advance learning outcomes and support digital economies (OECD, 2023).
In Cameroon, digital transformation in education particularly at the secondary level has gained momentum through initiatives like the National Development Strategy 2020-2030 (NDS30) and the Digital Economy Policy Framework. These efforts aim to align with global goals, especially Sustainable Development Goal 4 (SDG 4), which promotes inclusive and equitable quality education (MINEDUB, 2022; Nsom, 2023; MINPOSTEL, 2023). The COVID-19 pandemic has further highlighted the need for resilient, digitally-enabled education systems capable of maintaining instructional continuity during crises.

However, AI integration in Cameroon remains at a nascent stage. Unlike more technologically advanced countries, Cameroon lacks structured policies and sufficient empirical research to guide AI deployment, particularly in science education. Science subjects such as Physics, Chemistry, and Biology are vital to national development yet face long-standing challenges, including inadequate laboratory facilities, outdated content, and a shortage of trained science teachers (Mbinkar & Ekoto, 2022). While AI has the potential to bridge some of these gaps through virtual laboratories, simulations, and adaptive learning pathways, its adoption raises serious ethical concerns. Teachers must navigate issues such as data privacy, surveillance, algorithmic bias, and equitable access, especially in a context where many AI tools are developed for Western educational settings and may not align with Cameroon's linguistic, cultural, or curricular contexts (Agyepong & Ofori-Attah, 2022; Holmes et al., 2022).

Given this landscape, science teachers in Cameroon are central to the effective integration of AI in the classroom. Their levels of digital competence, ethical awareness, and instructional agency significantly influence the success of AI-enhanced teaching (Floridi et al., 2022). Yet, most current research does not focus specifically on their experiences or the unique challenges AI presents in science instruction. This study seeks to fill that gap by examining teachers' perspectives, identifying systemic barriers, and developing context-sensitive, ethically grounded recommendations. It is informed by international frameworks such as UNESCO's Ethics of AI (2021; 2023) and the African Union's Digital Transformation Strategy (AU, 2022), with the aim of promoting equitable, culturally responsive, and teacherinformed AI integration in Cameroon's science education system.

## Literature Review

Artificial Intelligence (AI) is increasingly being integrated into global education systems due to its potential to personalise learning, streamline administrative tasks, and promote inclusive pedagogy. Countries such as Singapore, South Korea, Finland, and the United States have successfully deployed AI-powered educational tools including intelligent tutoring systems and learning analytics to cater to individual student needs and improve teaching effectiveness (Holmes et al., 2022; OECD, 2023). These innovations allow for real-time feedback, differentiated instruction, and enhanced curriculum delivery, all of which are transforming traditional teaching methods. Nevertheless, global policy discussions, including those led by UNESCO, highlight that while AI can expand access and improve quality, it can also exacerbate educational inequities if not ethically managed (Schiff et al., 2023; UNESCO, 2023).

In the realm of science education, AI has particularly shown promise. Virtual labs and simulation platforms have helped schools in developed nations overcome infrastructural limitations in practical science instruction, thereby making experimentation more accessible and safer (Nouri et al., 2022; Zawacki-Richter et al., 2022). These tools also
support the transition from rote learning to inquiry-based instruction by assisting learners in hypothesis testing and data analysis. However, this shift in pedagogy requires teachers to adopt new roles as facilitators rather than sole content providers, which demands substantial retraining and shifts in mindset (Cukurova et al., 2021; Holmes et al., 2022).

The global deployment of AI also raises several ethical challenges. Concerns surrounding data ownership, algorithmic bias, and surveillance technologies are widespread. Scholars caution against using AI for high-stakes decisions without transparent mechanisms for accountability (Floridi et al., 2022; Selwyn, 2022). Biases embedded in AI algorithms often due to unrepresentative training data—can lead to discriminatory outcomes that disproportionately affect marginalised learners. Moreover, technologies like facial recognition and emotion detection raise questions about student privacy, consent, and psychological well-being (Williamson & Eynon, 2020).

In sub-Saharan Africa, AI adoption in education remains limited and uneven. While some countries have launched promising pilot projects supported by international partners, widespread integration is hindered by infrastructural deficits, policy gaps, and limited local expertise (Agyepong & Ofori-Attah, 2022; World Bank, 2023). According to the African Union (2022), only a small fraction of schools in the region has consistent internet access, and even fewer actively use AI in pedagogy. This digital divide, coupled with a lack of localised digital content and inadequate teacher training, impedes the scalability of AI solutions across African education systems.

Cameroon presents a case reflective of these regional dynamics. Although ICT in education is prioritised by the government, AI-specific integration remains marginal and largely confined to urban centres like Yaoundé and Douala (MINEDUB, 2022). Rural schools continue to face challenges including unreliable electricity, insufficient ICT tools, and a lack of trained personnel (Nsom, 2023). Science teachers often lack exposure to AI technologies and express concerns about losing autonomy over pedagogical processes (Mbinkar & Ekoto, 2022). Furthermore, the absence of national guidelines on ethical AI use in schools such as data privacy standards or culturally appropriate content raises concerns about marginalisation and educational exclusion, especially given Cameroon's bilingual and multilingual landscape (Nsom, 2023). Overall, while AI holds significant promise for enhancing science education, its successful implementation in Cameroon will require systemic reforms, ethical oversight, and context-sensitive approaches.

# Methodology

## Research Design

This study employed a qualitative case study design to explore the pedagogical and ethical challenges associated with AI integration in science education from the perspective of secondary school teachers in Cameroon. A case study design was chosen because it allows for in-depth investigation of a contemporary phenomenon within its real-life context, particularly when the boundaries between phenomenon and context are not clear (Yin, 2018). Given the emerging nature of AI in Cameroonian schools and the limited research in this area, the case study approach enabled the collection of rich, contextual data from multiple sources.
**Research Setting**

The study was conducted in six secondary schools located across three regions in Cameroon: the Centre Region (Yaoundé and Mfou), the North West Region (Bamenda and Nkambe), and the Far North Region (Maroua and Mora). These regions were purposively selected to capture the diversity of educational infrastructure, language practices, and socio-economic contexts. The inclusion of both urban and rural schools allowed for comparative insights into how AI is perceived and experienced across different settings.

**Participants**

Participants consisted of 18 science teachers (6 per region), six school principals (one from each school), and three regional pedagogic inspectors responsible for science education. Science teachers were selected based on their involvement in teaching subjects such as Biology, Chemistry and Physics. All participants had at least three years of teaching experience and some exposure to ICT or AI-related educational initiatives. Principals and inspectors were included to provide broader institutional and policy perspectives.

**Sampling Technique**

Purposive sampling was used to identify schools and participants who had interacted with AI or digital teaching tools in some form. Snowball sampling complemented this process by allowing teachers and principals to recommend colleagues who were knowledgeable or actively experimenting with AI-enhanced instructional methods. Gender balance and linguistic diversity (Anglophone and Francophone) were also considered in participant selection to reflect Cameroon's bilingual educational system.

**Data Collection Methods**

Multiple data collection techniques were employed to ensure triangulation :

* **Semi-structured interviews** : Conducted with all 18 sciences teachers, lasting 45-60 minutes each. The interviews focused on AI tool usage, perceived pedagogical benefits and constraints, ethical concerns, and professional development needs.

* **Focus group discussions (FGDs)**: Two FGDs per region were held with 3 teachers each to capture collective views, identify shared experiences, and foster peer dialogue.

* **Classroom observations** : Twelve lessons (two per school) were observed using a structured checklist that focused on AI tool application, teacher-student interaction, and ethical handling of data and student behaviour.

* **Document analysis**: Review of school ICT policies, lesson plans, AI tool user manuals, and training materials to assess the extent and formality of AI integration.

**Data Analysis**

Data were transcribed verbatim and analysed thematically using NVivo 14 software.
Braun and Clarke's (2006) six-phase approach to thematic analysis was adopted: (1) familiarisation with data, (2) generating initial codes, (3) searching for themes, (4) reviewing themes, (5) defining and naming themes, and (6) producing the report.
Emerging themes were organised into categories reflecting the research questions : pedagogical benefits, pedagogical challenges, ethical concerns, and contextual factors.
Cross-case comparisons were conducted between regions (urban vs rural) and between
language systems (Anglophone vs Francophone schools). Patterns of similarity and
difference were identified and interpreted within the broader socio-cultural and policy
context of Cameroon.

## Results

The thematic analysis of interview transcripts, focus group discussions, classroom observations, and document reviews generated four major themes: (1) perceived pedagogical benefits of AI tools, (2) practical challenges in integrating AI into science teaching, (3) ethical concerns about data and equity, and (4) contextual influences shaping AI adoption. Each theme is presented with supporting evidence from participants across the six study sites.

## Perceived Pedagogical Benefits of AI Tools

Teachers across all regions recognised the potential of AI to enhance science education. Several participants noted that AI-based platforms helped personalise learning, with adaptive systems adjusting content difficulty according to students' performance. For example, a teacher in Yaoundé shared :

> "The platform we used during our digital pilot class adjusts the exercises automatically based on how the students are doing. It helps slower learners not feel left out."

Others mentioned the benefit of automated grading tools, which saved time and allowed them to provide faster feedback to students. Several teachers in the Far North appreciated Alfacilitated virtual labs that simulated experiments too dangerous or impractical in underequipped classrooms:

> "We do not have the chemicals and equipment to perform many experiments, but with the simulation, learners can observe and repeat procedures at home."

## Practical Challenges in Integrating AI into Science Teaching

Despite recognising its benefits, teachers reported numerous obstacles to effectively integrating AI into their pedagogy. The most cited barrier was the lack of reliable electricity and internet, particularly in rural and conflict-affected areas like Nkambe and Mora : "We can only use the digital platforms when the power is stable, which is rare here. And sometimes the internet is off for days."

Another common challenge was the mismatch between available AI tools and the national science curriculum. Teachers noted that most platforms were designed around Western curricula and lacked locally relevant examples or syllabi. As a teacher in Bamenda noted: "The software explains Newton's laws well, but the examples are from Europe or America— our students can't relate."

Teacher preparedness was also a major concern. Few participants had received formal training in using AI for teaching. Some expressed anxiety over being replaced by technology or not being able to keep up with digital demands :

> "It's like the system expects us to suddenly become tech experts. We weren't trained for this."
## Ethical Concerns about Data and Equity

Data privacy emerged as a strong theme during interviews and focus groups. Teachers expressed unease about how student data such as performance metrics and behaviour logs were being stored or shared by AI platforms :

> "I don't know where the student data goes. If the platform is hosted outside Cameroon, are we exposing our learners?" (Teacher, Mfou)

Some worried that the use of AI could widen the gap between privileged urban schools and under-resourced rural ones. A principal in Yaoundé remarked :

> "AI tools are being tested in our school, but our colleagues in the villages cannot even access the platforms. It's creating two levels of education."

There were also concerns over algorithmic bias, especially among Francophone teachers. Teachers noted that AI-generated recommendations often prioritised Anglophone content or treated bilingualism as an error :

> "The AI grammar checker kept flagging our French expressions as mistakes. It doesn't understand our context."

## Contextual Influences Shaping AI Adoption

The uptake and experience of AI varied widely across the three regions. Urban schools in Yaoundé and Bamenda had higher AI exposure due to NGO-supported digital pilot projects. These schools received tablets, training workshops, and technical support. Conversely, rural schools in Nkambe and Mora operated in resource-constrained environments with minimal digital support.

Teachers in conflict-affected zones also described AI tools as fragile solutions. Frequent displacement, insecurity, and infrastructural damage meant digital learning was often interrupted. A teacher in Mora noted :

> "We need peace and electricity first. AI is good, but not our immediate priority."

Cultural attitudes also played a role. Older teachers were more sceptical about AI's relevance, while younger teachers showed enthusiasm but lacked institutional support. Regional inspectors admitted there was no formal policy guiding AI usage :

> "We have ICT guidelines, but AI is not yet mentioned in any circular or training module." (Inspector, Far North)

## Discussion and Conclusion

This study reveals that while Artificial Intelligence (AI) holds considerable promise for transforming science education in Cameroon, its implementation is hindered by a complex mix of pedagogical, ethical, and contextual challenges. Teachers acknowledged the benefits of AI, particularly in personalising learning, facilitating virtual experimentation, and automating assessments aligning with global trends (Holmes et al., 2022; Luckin et al., 2016). However, enthusiasm is tempered by infrastructural limitations, a lack of teacher training, and minimal integration of AI into the national science curriculum. Applying the TPACK framework (Mishra & Koehler, 2006), it was clear that most educators
lacked the technological and pedagogical fluency to effectively integrate AI tools (Zawacki-Richter et al., 2022).

Ethical concerns emerged prominently throughout the study. Teachers raised issues around student data privacy, algorithmic bias, and AI-driven classroom surveillance. These concerns are exacerbated by the absence of national legislation or guidelines on educational data use and AI deployment. Teachers' ethical reflections were grounded in real classroom inequities some adapted AI creatively to address their instructional goals, while others rejected tools that failed to meet learners' linguistic or cultural needs (Floridi et al., 2022; Selwyn, 2022). This highlights the essential role of teacher agency in ethical AI implementation and reinforces the call for their inclusion in the design and decision-making processes surrounding educational technology.

The study also exposed significant disparities in AI access across regions and school types. Urban schools with support from NGOs and pilot programmes in cities like Yaoundé and Bamenda enjoyed better access to AI platforms, training, and infrastructure. In contrast, rural and conflict-affected areas such as Mora and Nkambe faced persistent challenges, including poor internet connectivity, lack of digital devices, and teacher shortages. Language barriers were particularly pronounced in Francophone schools, where teachers found that Englishdominant AI tools reinforced digital exclusion. These issues emphasise the urgent need for inclusive digital policies that recognise Cameroon's bilingual and multicultural education landscape (UNESCO, 2021; Agyepong & Ofori-Attah, 2022).

A key finding of this study is the absence of a coherent policy framework to guide AI integration in education. Teachers and school leaders operate in a policy vacuum, relying on personal judgment in ethical and instructional matters related to AI. There is an urgent need for national strategies that localise international ethical standards, ensure equitable distribution of AI tools, and embed AI literacy and ethics into teacher training curricula. Teachers should not be viewed as passive users of technology but as ethical stewards and pedagogical co-designers of AI-enhanced education. Their professional experiences and insights are crucial to shaping sustainable, equitable, and contextually relevant AI policies.

In conclusion, this research highlights that the success of AI in science education in Cameroon hinges not only on technological readiness but also on ethical governance, inclusive policymaking, and teacher empowerment. A national AI strategy one that promotes infrastructure development, aligns with local curricula, and includes teachers in innovation processes is vital. Only through such a holistic and context-sensitive approach can AI genuinely contribute to equitable and transformative science education in Cameroon.
## References

Agyepong, A., & Ofori-Attah, M. (2022). Ethical AI Use in African Classrooms: Challenges and Opportunities. *African Journal of ICT in Education*, 14(3), 45–62.

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# Evaluation des apprentissages à l'ère de l'Intelligence Artificielle

Yadoho Noël COULIBALY,
Université Virtuelle de Côte d'Ivoire, GIRPE
yadoho.coulibaly@uvci.edu ci

Abou FOFANA,
Ecole Normale Supérieure d'Abidjan
abou_fof@yahoo.fr

## Résumé

L'évaluation a toujours occupé une place centrale dans les dispositifs d'apprentissage. Elle est désormais intégrée au processus d'enseignement-apprentissage-évaluation, démontrant qu'enseigner efficacement sans évaluation est presque impossible (Gérard, 2013). Selon Tardif (1993), citant Gardner (1992), l'évaluation consiste à collecter des informations sur les connaissances et compétences d'une personne, à lui fournir un retour significatif et à partager ces données avec la communauté.

L'essor de l'Intelligence Artificielle Générative (IAG) transforme les pratiques d'évaluation. Elle permet la génération massive de questions (QCM, QCU, textes à trous, etc.) et l'automatisation des feedbacks, répondant ainsi aux défis de la massification dans l'enseignement supérieur (Kamoun et al., 2025). Cependant, son utilisation dans l'évaluation académique suscite des préoccupations (Walbert & Polcheira, 2024). Une étude menée en Côte d'Ivoire (Coulibaly et Fofana, 2025) révèle que si les enseignants utilisent l'IAG pour concevoir des évaluations, les étudiants y ont également recours pour traiter ces évaluations. Cela soulève une question : les productions académiques des étudiants utilisant l'IAG suggèrent-elles réellement leurs acquis ?

Face à ces enjeux, certains enseignants voient l'IAG comme un assistant pédagogique, tandis que d'autres la perçoivent comme un substitut risqué (Walbert & Polcheira, 2024). Cette recherche explore les pratiques visant à encadrer l'usage de l'IAG dans l'évaluation afin de garantir que les résultats traduisent fidèlement le niveau de maîtrise des connaissances et compétences enseignées.

S'appuyant sur la théorie de l'évaluation formative de Black et William (2009), cette étude repose sur des entretiens semi-dirigés auprès d'enseignants d'universités ivoiriennes et une analyse qualitative. Les résultats montrent une priorisation des évaluations par projet ou exposé, ancrées dans un contexte local, au détriment des simples questions fermées ou ouvertes. Il apparaît également essentiel que les enseignants soient formés à l'usage de l'IAG pour concevoir des évaluations adaptées, rejoignant ainsi la position de Kamoun et al. (2025).

Mots clés : Intelligence Artificielle Générative ; Evaluation des apprentissages ; Technologies de l'Information et de la Communication ;
**Abstract**

Assessment has always occupied a central place in learning systems. It is now integrated into the teaching-learning-assessment process, demonstrating that teaching effectively without assessment is almost impossible (Gérard, 2013). According to Tardif (1993), citing Gardner (1992), assessment consists of collecting information about an individual's knowledge and skills, providing meaningful feedback, and sharing this data with the community.

The rise of Generative Artificial Intelligence (GAI) is transforming assessment practices. It enables the massive generation of questions (MCQs, MCQs, fill-in-the-blank texts, etc.) and the automation of feedback, thus addressing the challenges of massification in higher education (Kamoun et al., 2025). However, its use in academic assessment raises concerns (Walbert & Polcheira, 2024). A study conducted in Côte d'Ivoire (Coulibaly and Fofana, 2025) reveals that while teachers use GAI to design assessments, students also use it to process these assessments. This raises a question : do the academic productions of students using GAI truly suggest their prior learning?

Faced with these challenges, some teachers see AGI as a teaching assistant, while others perceive it as a risky substitute (Walbert & Polcheira, 2024). This research explores practices aimed at framing the use of AGI in assessment in order to ensure that the results faithfully reflect the level of mastery of the knowledge and skills taught.

Drawing on Black and William's (2009) theory of formative assessment, this study is based on semi-structured interviews with Ivorian university teachers and a qualitative analysis. The results show a prioritization of project-based or presentation-based assessments, anchored in a local context, to the detriment of simple closed or open questions. It also appears essential that teachers be trained in the use of AGI to design appropriate assessments, thus joining the position of Kamoun and al. (2025).

Keywords : Generative Artificial Intelligence ; Learning Assessment; Information and Communication Technologies ;

**Introduction**

Depuis la large diffusion de l'Intelligence Artificielle Générative (IAG), notamment ChatGPT, auprès du grand public en 2022 (Bordat-Teeuwen & Gonin, 2024 ; Livian, 2024), tous les secteurs d'activité, et en particulier celui de la formation, ont connu un bouleversement. La démocratisation massive de ChatGPT, un agent conversationnel basé sur l'intelligence artificielle, a transformé les usages des étudiants de l'enseignement supérieur ainsi que ceux de leurs enseignants à travers le monde. Des universités de renom, telles que l'Université de Strasbourg et Sciences Po Paris, en ont fait les frais. En 2022, des étudiants de l'Université de Strasbourg ont été pris en flagrant délit d'utilisation de ChatGPT sans le mentionner et ont été contraints de repasser un examen. À la même période, Sciences Po Paris annonce son intention d'interdire l'utilisation de ChatGPT<fnref n="30" />. En réalité, l'établissement interdisait non pas son utilisation en tant que telle, mais son usage dissimulé, c'est-à-dire sans transparence de la part des étudiants.

<footnote n="30">³⁰ https://www.letudiant.fr/educpros/enquetes/comment-adapter-les-evaluations-dans-le-superieur-pour-dejouerchatgpt.html</footnote>
Parmi les nombreux usages de l'IAG dans le domaine de l'éducation, l'un d'eux semble poser problème : son utilisation dans l'évaluation, notamment de la part des étudiants. En effet, alors que les enseignants l'emploient pour concevoir des outils d'évaluation des travaux académiques, les étudiants, de leur côté, s'en servent également pour traiter ces évaluations (Coulibaly et Fofana, 2025). Ainsi, l'évaluation, qui est censée collecter des données sur les connaissances et compétences d'un apprenant (Tardif, 1993), mesure en réalité les capacités de l'outil d'intelligence artificielle à travers l'utilisateur qui l'exploite et non les capacités de son utilisateur. En d'autres termes, ce sont les réponses fournies par l'IA que l'apprenant copie et soumet à l'enseignant. Se pose alors la question de la crédibilité des évaluations, dans la mesure où elles ne permettent plus de vérifier le niveau réel de maîtrise des connaissances et des compétences de l'apprenant. Comment évaluer les acquis des apprenants à l'ère de l'intelligence artificielle générative ? En nous appuyant sur la théorie de l'évaluation formative de Black et William (2009) – selon laquelle l'évaluation est un outil d'apprentissage plutôt qu'un simple moyen de mesure, mettant en avant la production de feedback et l'ajustement des contenus de formation – nous avons mené une étude exploratoire par le biais d'entretiens semi-dirigés auprès de plusieurs enseignants des universités de Côte d'Ivoire. L'objectif étant d'analyser leurs pratiques d'évaluation, en tenant compte du fait que les étudiants peuvent utiliser les outils d'IA pour traiter leurs examens.

Les résultats indiquent que les enseignants optent désormais pour des questions de type "texte à trous" ainsi que pour des projets de groupe présentés devant un jury, afin de limiter l'usage de l'IA dans les compositions et de mieux évaluer les compétences réelles des étudiants.

# Contexte

## L'IA et l'IAG

La première définition de l'intelligence artificielle a été énoncée en 1956. Elle stipule que l'intelligence artificielle est « la construction de programmes informatiques capables d'accomplir des tâches que, pour l'instant, les êtres humains réalisent de manière plus satisfaisante, car elles ont nécessité des processus mentaux de haut niveau tels que l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique » (Soulez, 2018).

L'IA vise ainsi à développer des systèmes informatiques capables de simuler certaines fonctions cognitives humaines, telles que la reconnaissance de la parole et des images, le raisonnement et la prise de décision (Haton, 2024). C'est dans ce contexte que Stefania Giannini, sous-directrice générale pour l'éducation de l'UNESCO, a affirmé que l'IA, s'appuyant sur une grande puissance de calcul, des réseaux neuronaux artificiels et de grands modèles de langage, parvient à imiter avec une habileté impressionnante le « pivot » de la civilisation humaine : le langage (Giannini, 2023).

L'Intelligence Artificielle Générative (IAG), quant à elle, se définit comme une technologie capable de générer automatiquement du contenu en réponse à des messages rédigés dans des interfaces conversationnelles en langage naturel (prompts). Le contenu produit peut prendre plusieurs formes : texte, images (photographies, peintures numériques, dessins animés), vidéos, musique ou encore code informatique (Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture [UNESCO], 2024, Orientations pour l'intelligence artificielle générative dans l'éducation et la recherche).
L'IAG fonctionne en analysant statistiquement la distribution des mots, des pixels ou d'autres éléments dans les données qu'elle a intégrées. Elle identifie et reproduit des modèles récurrents, par exemple en déterminant quels mots suivent, en règle générale, d'autres mots dans une séquence donnée.

## Les capacités et les limites de l'IAG dans l'éducation

L'Intelligence Artificielle Générative (IAG) soulève de nombreuses préoccupations, bien qu'elle apporte également son lot d'avantages. Ces inquiétudes sont d'autant plus justifiées qu'elles concernent le domaine de l'éducation, un secteur essentiel pour l'avenir de nos sociétés.

En effet, cette technologie a une répercussion directe sur la société et influencera les pratiques éducatives pendant de nombreuses années à venir. Comme toute création humaine, l'IA présente à la fois des opportunités et des défis, tant pour les enseignants que pour les apprenants.

Selon l'Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture (UNESCO) (2024), (Orientations pour l'intelligence artificielle générative dans l'éducation et la recherche), l'IAG offre aux enseignants de nombreuses opportunités d'innovation en matière d'enseignement et permet d'améliorer les pratiques pédagogiques actuelles. Elle peut assister le personnel enseignant dans diverses tâches, telles que la génération d'idées (remue-méninge), la rédaction de courriels ou de textes, la reformulation de phrases ou encore la vulgarisation de concepts complexes.

L'IAG peut également accompagner les enseignants dans la préparation du matériel pédagogique, les aider à développer des compétences fondamentales à leur propre rythme et faciliter l'apprentissage par enquête ou par projet.

Par ailleurs, elle constitue un soutien précieux pour les apprenants ayant des besoins spécifiques. En effet, comme l'indiquent Bordat-Teeuwen & Gonin (2024), l'IAG est capable de répondre à des questions variées dans tous les domaines, de produire du contenu, de rédiger des écrits divers (rapports, mémoires, lettres, QCM, etc.), d'adapter et de traduire du contenu, de synthétiser et mettre en forme des informations, ainsi que de générer des illustrations et des plans, analyser des données, générer du code et résoudre des équations.

Toutefois, l'IAG présente certaines limites. Selon Bordat-Teeuwen & Gonin (2024). Les technologie d'IAG ne génèrent pas de savoir procédural, mais uniquement du savoir déclaratif, et ne sont pas capables de raisonner. De plus, elles disposent de données limitées pour les sujets très spécifiques, car leurs réponses reposent principalement sur les idées et les thématiques les plus courantes, voire dominantes, d'une discipline.

Par conséquent, les réponses fournies sont souvent génériques et ne tiennent pas toujours compte du contexte spécifique. De plus, l'IAG ne peut pas s'auto-corriger sans intervention humaine et ne garantit pas le respect du droit d'auteur.
# IAG et évaluation des apprentissages

## Evaluation académique

De manière générale, l'évaluation des apprentissages dans le domaine académique repose sur différents types de questions : questions à développement court ou long, questions vrai/faux, questions à choix multiples (QCM), questions d'association ou encore textes à trous (Lez et al, 2023). Qu'elle prenne la forme d'un examen, d'un questionnaire, d'un test, d'un quiz ou d'un mini-quiz, l'évaluation est généralement soumise à des contraintes de temps et d'espace lors de sa passation. La littérature souligne que l'évaluation des apprentissages est un processus plus ou moins formel, structuré en trois étapes principales :

1. Le recueil d'informations portant sur les apprentissages réalisés par l'étudiant, aussi bien pendant qu'à l'issue d'une séquence de formation.

2. L'interprétation de ces informations, permettant d'établir un jugement sur les acquis de l'apprenant.

3. La prise de décision, fondée sur ce jugement, pouvant aboutir à différentes actions selon le contexte (Tardif, 1993 ; Jouquan, 2002).

## Pratiques d'évaluation dans les universités ivoiriennes

En Côte d'Ivoire, deux principales pratiques d'évaluation des apprentissages se dégagent. Ces pratiques sont directement liées aux modes d'enseignement adoptés par les établissements.

La première concerne les établissements dispensant des formations en présentiel, où les effectifs sont supposés être moins élevés que ceux des formations à distance. Dans ce contexte, les étudiants sont évalués en salle de classe, sur papier, sous la surveillance stricte d'examineurs veillant à empêcher toute communication entre candidats ou l'utilisation de ressources non autorisées. Ces établissements sont conçus pour faciliter ce type d'évaluation, avec des infrastructures adaptées.

La seconde pratique concerne les établissements fonctionnant à distance et en ligne. À ce jour, l'Université Virtuelle de Côte d'Ivoire (UVCI) est le seul établissement public en Côte d'Ivoire à proposer un enseignement à distance. Ces établissements accueillent généralement un grand nombre d'apprenants, une solution mise en place par les États pour répondre aux défis de la massification. Par exemple, l'UVCI est passé de 3 000 étudiants en 2017 à 17 920 en 2022 (Plumat, 2023). L'évaluation dans ces établissements se fait selon deux modalités :

1. La composition en ligne : les étudiants composent à distance, depuis le lieu de leur choix, à l'aide d'un terminal numérique (ordinateur ou smartphone) de leur choix.)

2. La composition en présentiel : les étudiants se rendent dans des amphithéâtres et composent sur leurs propres terminaux connectés à Internet sous la surveillance d'examineurs.

Dans le cadre des évaluations en présentiel, l'accès aux ordinateurs et aux outils d'intelligence artificielle est strictement interdit. En revanche, dans les établissements fonctionnant en FOAD, l'utilisation de terminaux numériques connectés à Internet offre aux étudiants la possibilité d'accéder aux outils d'IA pendant leurs examens, soulevant ainsi de nouvelles questions quant à la fiabilité et à l'éthique des évaluations.
## Evaluation avec l'IAG

L'intelligence artificielle générative (IAG) offre aujourd'hui aux enseignants de nombreuses possibilités pour concevoir tous les types d'évaluations, sans exception. Grâce à ces outils, la production massive de questions fermées est désormais possible, avec la possibilité d'indiquer le niveau de difficulté et les caractéristiques souhaitées par l'enseignant.

De manière générale, l'IAG permet de générer un grand nombre de questions à partir de diverses sources selon deux principales approches. La première possibilité est celle de l'utilisation de prompts via des outils tels que ChatGPT (Service universitaire de pédagogie – UBS, nov. 03). La seconde possibilité est celle des applications d'IA telles que Quiz Wizard et Wooclap (De Lièvre et al., 03) qui disposent d'une interface utilisateur permettant à l'enseignant d'indiquer aux enseignants d'indiquer leurs sources et les types de questions à générer.

Dans ce contexte, il devient de plus en plus difficile d'ignorer l'influence des IAG dans la conception des modalités d'apprentissage et d'évaluation. Cependant, la prolifération de ces outils et leur accessibilité aux apprenants leur offrent désormais la possibilité de répondre aux évaluations sans nécessairement mobiliser leurs propres compétences intellectuelles (Coulibaly et Fofana, 2024). Cela soulève de nombreuses interrogations quant au rôle de l'enseignant et, surtout, sur l'avenir de l'évaluation des acquis des apprenants. L'essor des IAG pose une question cruciale : comment garantir la fiabilité des évaluations, alors que ces outils sont désormais capables de réussir avec aisance des examens autrefois comme infaillibles, tels que les tests de certification professionnelle destinés aux médecins, ingénieurs ou avocats (Giannini, 2023) ?

Face à ces défis, les enseignants doivent repenser et adapter leurs évaluations, en les orientant davantage vers l'évaluation des compétences<fnref n="31" />. A cet effet, trois modalités d'intégration de l'IAG pour l'évaluation ressortent dans la littérature. Outre la prise en compte de l'IAG dans l'alignement pédagogique (entre les objectifs du cours, les activités et les évaluations), l'évaluation pourrait elle-même se faire sans l'IAG, ou avec l'IAG mais en limitant la pertinence de son utilisation ou encore en intégrant complétement avec l'IAG par le biais du sujet<fnref n="32" />.

L'évaluation sans les IAG implique une évaluation des connaissances et des compétences dans un environnement contrôlé et sans accès aux IAG. Il peut s'agir d'examens écrits sur table en présence, d'examens oraux en présence ou en ligne, d'évaluations au moyen d'ordinateur avec restriction d'accès des limitations de temps, d'exigences d'écriture manuscrite, de réalisation pratique, de questions à développement court ou long, questions vrai/faux, questions à choix multiples, question d'association ou textes à trou (Vangrunderbeeck et al., 04).

L'influence de l'IAG peut être minimisée dans les évaluations en contextualisant les exercices et les questions (en utilisant des éléments spécifiques mentionnés en cours). Cela peut se faire également en demandant une réflexion personnelle et des exemples d'expériences vécues aux apprenants.

<footnote n="31">³¹ https://sup-ubs.fr/documentation/ia-generatives-repenser-ses-evaluations-fiche-recapitulative/</footnote>

<footnote n="32">³² https://sup-ubs.fr/documentation/ia-generatives-repenser-ses-evaluations-fiche-recapitulative/</footnote>
Selon Vangrunderbeeck et al. (2014), pour minimiser l'influence de l'IAG dans les évaluations, l'enseignant doit contextualiser les exercices, demander des réflexions personnelles et des exemples d'expériences vécues aux étudiants ; demander des réflexions critiques et des solutions nuancées, proposer des situations complexes où la véracité et la qualité doivent être examinées, concevoir des questions qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte. Toujours dans la volonté de minimiser l'influence de l'IAG dans les évaluations, les enseignants pourraient aussi découper le processus d'évaluation en une suite d'évaluations formatives avant l'évaluation sommative. Ils pourraient également choisir des sujets d'évaluation en privilégiant des thématiques peu abordées sur le web ; privilégier des sujets qui mobilisent des situations authentiques ; adopter une démarche d'évaluation des compétences ; diversifier les livrables attendus ou intégrer des modalités d'évaluations des travaux collaboratifs et une démarche argumentaire et réflexive.<fnref n="33" />

Enfin, dans le but d'évaluer les apprenants en tenant compte de l'IAG, l'enseignant peut encourager les étudiants à repérer des erreurs et/ou des biais dans des productions générées par ChatGPT et à retravailler les contenus générés avec références à l'appui. Ils pourraient aussi amener les apprenants à repérer ce qui peut être délégué à la machine ou pas ou encore inciter les apprenants à expliquer et illustrer leur démarche évolutive de conception de prompts pour affiner, ajuster les réponses obtenues.<fnref n="34" />

## Problématiques et considérations théoriques

Au regard de tout ce qui précède, nous nous interrogeons sur les marges de manœuvre dont disposons l'enseignant dans un contexte où les étudiants utilisent également les outils d'IA pour traiter leurs évaluations. Comment évaluer les étudiants à l'ère de l'IA tout en mettant en évidence leurs compétences réelles ? Faut-il combattre cette technologie ou l'apprivoiser ? Cette réflexion soulevée par Lez et al. (2023) a mis en lumière la question cruciale de l'intégration de l'IA dans le processus d'évaluation des apprentissages.

La théorie de l'évaluation formative de Black et William (2009), repose sur les cinq principes que sont le rôle du feedback ; l'implication de l'apprenant ; l'ajustement de l'enseignement ; le partage des objectifs d'apprentissage et des critères de réussite et l'interaction entre l'enseignant et ses élèves. Cette théorie s'inscrit parfaitement dans notre étude, dans la mesure où l'analyse des pratiques d'évaluation des apprentissages à l'ère de l'IA nous amène à nous interroger sur la manière dont les enseignants utilisent l'IA pour évaluer leurs apprenants et comment ces derniers exploitent les feedbacks issus de ces évaluations pour améliorer leurs contenus d'apprentissage et d'enseignement.

## Méthodologie

Pour répondre à l'épineuse question de l'évaluation des apprentissages à l'ère de l'IA, nous avons mené des entretiens semi-dirigés auprès de huit auditeurs, dont sept enseignants issus d'universités ivoiriennes et un ingénieur techno-pédagogue. Parmi ces enseignants, cinq sont issus de l'Université Virtuelle de Côte d'Ivoire (UVCI) et deux de l'École Supérieure Africaine des TIC (ESATIC). L'ingénieur techno-pédagogue provient également de l'Université Virtuelle de Côte d'Ivoire. Le choix de ces établissements repose sur leur spécialisation dans la formation aux métiers du numérique. Les enseignants qui

<footnote n="33">³³ https://sup-ubs.fr/documentation/ia-generatives-repenser-ses-evaluations-fiche-recapitulative/</footnote>

<footnote n="34">³⁴ https://sup-ubs.fr/documentation/ia-generatives-repenser-ses-evaluations-fiche-recapitulative/</footnote>
y exercent sont confrontés à des apprenants utilisant quotidiennement des outils numériques, y compris des outils d'intelligence artificielle générative. Il est donc particulièrement pertinent d'étudier ces institutions, car leurs étudiants sont parmi les plus susceptibles d'utiliser de manière avancée l'intelligence artificielle générative pour traiter leurs devoirs et examens.

Le guide d'entretien invite les enseignants à expliquer leurs pratiques d'évaluation en tenant compte du fait que les étudiants utilisent l'intelligence artificielle générative pour composer ces évaluations. L'enseignant est amené à décrire l'ensemble de son processus de conception et d'administration des évaluations en précisant, à chaque étape, l'implication de l'IA ainsi que les outils spécifiques qu'il utilise.

Parmi les sept enseignants intégrés, trois enseignent l'informatique sans être spécialistes de l'IA, deux sont des spécialistes de l'intelligence artificielle et les deux autres sont issus du domaine des sciences sociales, plus précisément de l'anglais et de la communication. L'ensemble des entretiens s'est déroulé en ligne par visioconférence via l'application Zoom. Ces échanges ont été enregistrés afin de faciliter leur retranscription et leur analyse ultérieure.

Au total, huit verbatim ont été enregistrés et retranscrits sous format .doc. La retranscription a été réalisée à l'aide d'une intelligence artificielle, Riverside<fnref n="35" />, qui a fourni un texte finalisé à plus de 90 %. Une réécoute attentive des entretiens a ensuite été effectuée afin de vérifier l'exactitude de la transcription et d'apporter les corrections nécessaires. Ces verbatim ont ensuite fait l'objet d'analyse qualitative.

# Résultats

## Mode d'évaluation de l'institution

Les entretiens révèlent que l'organisation des compositions varie en fonction du mode d'enseignement de l'institution. À l'Université Virtuelle de Côte d'Ivoire, les examens se déroulent en ligne avec un nombre très élevé de candidats, souvent supérieur à un millier. Les étudiants composent sur des plateformes de formation à l'aide de leurs propres terminaux numériques, tels que des ordinateurs, tablettes ou smartphones, et accèdent à Internet depuis l'endroit de leur choix. Ces évaluations se déroulent ainsi sans aucune surveillance directe.

À l'École Supérieure Africaine des TIC, en revanche, les compositions ont lieu en présentiel avec un effectif restreint, généralement inférieur à trente candidats. Elles se déroulent dans des salles de classe, sur papier, et sous la surveillance des enseignants.

## Outils d'évaluation et outils d'IA utilisés par les enseignants

La quasi-totalité des enseignants dispense principalement les questions de type texte à trous pour évaluer les apprentissages de leurs étudiants. Toutefois, en complément de cette approche, ils ont également recours, de manière variée, aux questions ouvertes ou aux projets de groupe. Le choix de ces types d'évaluation est principalement motivé par la volonté de limiter l'utilisation de l'intelligence artificielle par les étudiants.

Il ressort également que les questions à choix multiples, les questions à choix uniques et les questions d'ordonnance sont rarement utilisées. Pour concevoir leurs évaluations,

<footnote n="35">³⁵ https://riverside.fm/</footnote>
les enseignants s'appuient sur divers outils d'intelligence artificielle. Dans l'ensemble, ils
utilisent principalement ChatGPT et Quiz Wizard, mais font également appel à d'autres
outils tels que Gemini et Copilot.

Action pour mitiger l'usage de l'IA par les étudiants lors des compositions

Face à la tendance des étudiants à utiliser des outils d'intelligence artificielle pour
réaliser leurs devoirs, les enseignants mettent en place différentes stratégies afin de
limiter ce recours lors des épreuves. Ce phénomène est pratiquement inexistant dans le
cadre des compositions surveillées, qui se déroulent en présentiel et où les étudiants
rédigent leurs réponses sur papier.

En revanche, il est particulièrement accentué lors des évaluations en ligne, effectuées
sur des terminaux personnels avec accès à Internet. Pour contrer cette pratique, les
enseignants privilégient un nombre plus important de questions, comportant davantage
d'éléments à compléter, tout en réduisant le temps imparti pour la composition. En
combinant ces deux approches, ils estiment que l'étudiant aura moins recours aux outils
d'intelligence artificielle pour répondre aux questions. Selon eux, un étudiant qui tenterait
d'utiliser ces outils pendant l'examen risquerait de ne pas traiter un nombre suffisant de
questions, car les allers-retours entre l'intelligence artificielle et l'interface de
composition pourraient perturber sa concentration et lui faire perdre un temps précieux.

D'autres enseignants recommandent l'utilisation de travaux de groupe ou de projets, qui doivent être présentés devant un jury. Selon eux, ce type d'évaluation limite fortement l'usage des outils d'intelligence artificielle, car il exige une implication active des étudiants et une démonstration concrète de leurs compétences.

Il ressort des entretiens que les enseignants sont conscients que leurs efforts pour limiter l'usage de l'intelligence artificielle par les étudiants lors des évaluations en ligne ne sont pas totalement efficaces, mais qu'ils contribuent néanmoins à en réduire l'utilisation. Selon eux, ces mesures seraient plus performantes si les évaluations en ligne se déroulaient dans des salles spécialisées, avec des outils dédiés à la composition et sous surveillance. Par ailleurs, les travaux de groupe, les projets et les exposés présentés devant un jury sont perçus comme une alternative plus efficace pour limiter le recours aux outils d'intelligence artificielle dans la réalisation des devoirs.

Crédit accordé aux productions de l'IA

S'il y a un point sur lequel les enseignants interrogés s'accordent à l'unanimité, c'est l'importance de la vérification des productions générées par les outils d'intelligence artificielle. La majorité d'entre eux affirme qu'ils prennent systématiquement le temps d'examiner les propositions de l'IA avant de les intégrer dans leurs outils d'évaluation. Plusieurs témoignages illustrent cette position. L'un des enseignants souligne qu'« il faut toujours évaluer ce que l'IA propose, prendre le temps de lire attentivement l'ensemble du contenu et procéder aux ajustements nécessaires avant l'évaluation. Il est essentiel de s'assurer que les suggestions de l'IA sont en adéquation avec ce qui a été enseigné aux apprenants. » Un autre précise : « Je n'utilise jamais les questions telles qu'elles sont produites par l'IA. J'y ajoute ma touche personnelle pour humaniser et personnaliser les évaluations, afin que les étudiants puissent percevoir la spécificité de l'enseignant dans les propositions générées. J'ai tendance à complexifier les évaluations fournies par l'IA. »
Un troisième enseignant insiste sur le fait qu'« il est impératif de vérifier chaque question générée par l'outil, car des erreurs peuvent s'y glisser avant même l'étape d'importation. » Enfin, un dernier rappel que « l'enseignant ne doit pas être passif face à l'IA, il ne doit ni s'en contenter totalement ni lui accorder une confiance aveugle à 100 %. »

## Production de feedback et ajustement des enseignements

Il ressort des échanges avec les enseignants que, bien que la production de feedback poursuive les mêmes objectifs, elle se manifeste différemment selon qu'il s'agit d'un enseignement en présentiel ou à distance.

Dans le cadre de l'enseignement en présentiel, les copies des étudiants sont sous format papier. Les enseignants procèdent à une correction manuelle, attribuent une note à chaque production et y ajoutent un feedback personnalisé. En formation à distance, notamment dans le modèle de l'UVCI, le nombre élevé d'étudiants impose une autre approche. Les sujets d'évaluation, majoritairement composés de questions fermées, sont produits par l'enseignant et implémentés sur la plateforme de formation afin que les étudiants puissent composer. Les copies, entièrement numériques, sont accessibles via un terminal. La correction est automatisée par la plateforme de formation (Moodle). Ce qui permet de gérer efficacement le volume important de copies à traiter.

Dans ce contexte, le dispositif de l'UVCI recommande à chaque enseignant responsable d'une évaluation de consulter un échantillon d'au moins cinq copies sélectionnées aléatoirement. L'objectif est d'identifier les éléments les plus réussis et les difficultés récurrentes rencontrées par les étudiants. Sur la base de ces observations, l'enseignant est amené à produire une vidéo de remédiation destinée aux étudiants ayant obtenu de faibles performances et à mettre à jour son contenu de formation afin d'améliorer la compréhension des apprenants.

## Discussion

La question de l'évaluation des apprentissages constitue une préoccupation majeure pour les acteurs de l'éducation. Les résultats issus de nos entretiens viennent confirmer nos analyses. En nous appuyant sur les travaux de Vangrunderbeeck et al. (2024), nous constatons que les pratiques d'évaluation des enseignants interrogés s'inscrivent dans les trois grandes approches d'évaluation intégrant l'intelligence artificielle.

Certains enseignants, en particulier ceux exerçant en présentiel, privilégient une évaluation sans implication de l'IA. Ceux évoluant en formation en ligne évaluent les acquis de leurs apprenants soit en minimisant l'impact de l'IA, soit en l'intégrant pleinement dans le processus d'évaluation (Lez et al., 2023). L'utilisation de textes à trous ou de questions ouvertes permet de limiter l'influence de l'IA, tandis que les évaluations basées sur des projets ou des présentations de travaux de groupe devant un jury prennent en compte l'intelligence artificielle.

Comme l'indiquent nos résultats, la formation des enseignants à l'usage des outils d'IA apparaît comme une nécessité. Cette recommandation est d'ailleurs soutenue par plusieurs auteurs, dont le Groupe de travail (2024).

La majorité des enseignants interrogés utilisent ChatGPT pour générer les questions intégrées à leurs évaluations. Cette pratique est également rapportée par De Lièvre et al. (2024) ainsi que par le Service universitaire de pédagogie - UBS (2023). Par ailleurs, les
réserves émises par les enseignants quant aux réponses fournies par l'IA à la suite d'une requête sont partagées par Lez et al. (2023) et aussi De Lièvre et al. (2024). Bien qu'ils estiment que l'intelligence artificielle permet un gain de temps, ces auteurs soulignent que son utilisation nécessite une vérification et des ajustements afin d'assurer un alignement pédagogique optimal.

Pour limiter l'usage de l'IA par les étudiants lors des compositions, plusieurs stratégies sont mises en place par les enseignants. Plutôt que de s'opposer frontalement à son utilisation, comme le souligne Lez et al. (2023), ils préfèrent l'intégrer intelligemment dans leurs pratiques pédagogiques. Dans cette optique, ils cherchent à mieux comprendre et maîtriser ces outils afin d'en tirer le meilleur parti pour l'élaboration de leurs évaluations. Les enseignants s'appuient ainsi sur plusieurs approches, notamment la contextualisation des évaluations générées par l'IA, la personnalisation des questions et l'instauration d'une logique pédagogique cohérente. Ces pratiques s'inscrivent pleinement dans les recommandations formulées par Lez et al. (2023).

En ce qui concerne les résultats précédemment mentionnés, l'évaluation ne semble plus répondre aux principes définis par Black et William (2009), dans la mesure où la base de référence servant à produire un feedback et à ajuster les enseignements est faussée. En effet, si le feedback fourni par l'enseignant repose sur une évaluation qui ne reflète pas fidèlement les compétences réelles de l'apprenant, il perd toute valeur constructive. Par ailleurs, l'enseignant, constatant de bons résultats aux évaluations, pourrait être conforté dans l'idée que la qualité de son enseignement est satisfaisante. Il ne remettrait donc pas en question sa pédagogie et n'envisagerait pas d'ajustements. Cette situation traduit également une implication réduite de l'étudiant dans son apprentissage, puisqu'il peut percevoir l'intelligence artificielle comme une solution lui permettant de contourner l'enseignant et d'éviter un véritable engagement dans le processus de formation. Ce qui contribuerait malheureusement à créer une dépendance cognitive vis-à-vis de l'IA<fnref n="36" />.

Toutefois, le potentiel offert par l'intelligence artificielle aux enseignants reste insuffisamment exploité pour redonner à l'évaluation son rôle central de mesure et d'ajustement. Comme le recommande Black et William (2009), l'évaluation doit permettre aux enseignants d'identifier les besoins individuels des apprenants afin d'adapter leur enseignement en conséquence. Elle doit également leur offrir la possibilité d'examiner et de suivre les progrès des étudiants tout en évaluant l'efficacité de leur propre pédagogie. Car en effet l'Intelligence Artificielle offre des possibilités d'adaptation des enseignements et même des évaluations à chaque apprenant (Allal & Mottier Lopez, 2005).

## Recommandations

Deux recommandations majeures émergent des propositions des enseignants interrogés. La première concerne la formation des enseignants à l'utilisation des outils d'intelligence artificielle, tandis que la seconde porte sur la nécessité de vérifier les informations fournies par l'IA avant de les intégrer dans leurs contenus pédagogiques.

En effet, il est revenu de manière récurrente chez la quasi-totalité des enseignants interrogés que les enseignants eux-mêmes devraient être formés à l'usage des outils d'IA existant et sur leur fonctionnalité dans les pratiques d'évaluation. La formation devrait

<footnote n="36">³⁶ https://www.beaboss.fr/Thematique/digital-innovation-1074/intelligence-artificielle-2023/Breves/fascination-ldependance-veritable-danger-466945.htm</footnote>
porter sur le fonctionnement des IA de manière générale et l'écriture des prompts en particulier.

Par ailleurs, il est recommandé aux enseignants utilisant les outils d'IA pour évaluer le niveau de maitrise de leurs étudiants, de prendre soin de bien vérifier les questions que leur fourni les outils d'IA avant de les intégrer à leur devoir. Cette vérification est essentielle pour adapter les questions au contexte de l'évaluation, identifier d'éventuels biais et les corriger afin d'assurer une évaluation plus pertinente et fiable.

## Conclusion

« Combattre la bête IA ou l'apprivoiser » (Lez et al., 2023 ; De Lièvre et al., 2023) constitue la question centrale qui alimente cette étude. Cette problématique prend tout son sens lorsqu'elle est rapportée à la question de l'évaluation dans le domaine académique. L'utilisation des outils d'intelligence artificielle générative par les enseignants, d'une part, et par les étudiants, d'autre part, remet en question le processus d'évaluation des travaux académiques. En effet, il ressort de plusieurs enquêtes (Coulibaly et Fofana, 0 4) que les étudiants utilisent les outils d'IA pour traiter les devoirs qui leur sont soumis pour l'évaluation de leurs acquis. De ce fait, les évaluations qui sont censées retourner des informations sur la qualité de maitrise des étudiants concernant les connaissances et compétences enseignées, revoient plutôt des informations sur la maitrise qu'a l'IA de ces connaissances et de ces compétences. « Comment évaluer les apprentissages à l'ère de l'IAG ? » est la question centrale à laquelle cette étude a tenté de répondre. Des entretiens semi-dirigés ont été menés auprès de sept enseignants et d'un ingénieur techno-pédagogique issu d'universités ivoiriennes. En nous appuyant sur la théorie de l'évaluation formative de Black et William (2009) et après une analyse qualitative de contenu, il ressort que les enseignants utilisent principalement ChatGPT et Quiz Wizard pour générer les questions intégrées à leurs évaluations.

Ils privilégient les textes à trous avec un nombre élevé d'éléments à compléter et un temps très réduit de composition afin de limiter l'usage des outils d'IA par les étudiants lors des compositions. Ils ont également recours à des questions de production, des projets de groupe et des exposés pour évaluer leurs étudiants et s'assurer que l'intelligence artificielle n'influence pas les résultats des évaluations.

En fin, bien que l'utilisation de l'IAG représente un gain de temps considérable pour les enseignants, il est recommandé qu'ils reçoivent une formation à l'usage de ces outils et qu'ils vérifient systématiquement les questions générées par l'IAG avant de les intégrer à leurs sujets d'évaluation.

## Bibliographie

* Allal, L., & Mottier Lopez, L. (2005). L'évaluation formative de l'apprentissage : revue de publications en langue française. OCDE, L'évaluation formative : pour un meilleur apprentissage dans les classes secondaires, 265-290.

* Black, P., William, D. (2009). Developing the theory of formative assessment. Educational Assessment, Evaluation and Accountability (formerly: Journal of Personnel Evaluation in Education) 21(1), 5 (2009)

* Bordat-Teeuwen, D., & Gonin, V. (0 4). Comment apprivoiser l'intelligence artificielle (IA) quand on est formateur en IFSI ?
Coulibaly, Y. N., et Fofana, A. (2014). Outils d'IA utilisés par les enseignants et les étudiants en Côte d'Ivoire. In Tome 4 : Education, Enseignement, Pédagogie, Didactique (pp.173-189). Della/Afrique. Vol N° Spécial / Fin Campagne Editoriale Déc 2024.

De Lièvre, B., Temperman, G., Decamps, S., Kumps, A., Dragone, L., & Housni, S. (2013). Évaluation avec l'Intelligence Artificielle : pistes pour l'action et la réflexion. In Forum pédagogique.

De Travail, G. (2014). Utilisation Responsable de l'Intelligence Artificielle Générative.

Gérard, F. M. (2013). L'évaluation au service de la régulation des apprentissages : enjeux, nécessités et difficultés. Revue française de linguistique appliquée, 18(1), 75-92.

Giannini, S. (2023). L'IA générative et le futur de l'éducation. Paris, UNESCO.

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Haton, J. P. (2014). L'intelligence artificielle générative.

Jouquan, J. (2000). L'évaluation des apprentissages des étudiants en formation médicale initiale. Pédagogie médicale, 3(1), 38-52.

Kamoun, N., Akhasbi, H., Lakrami, F., Gilles, J. L., Rigo, J. M., & Aliss, E. (2025). L'intelligence artificielle générative : une opportunité pour améliorer l'évaluation formative dans un contexte universitaire massif.

Lez, A., Dubé, E. et Beaulieu, M. (2023). Évaluer à l'ère des IA : Combattre la bête ou l'apprivoiser. Un guide de réflexion. Service de soutien à la formation, Université de Sherbrooke. Sous licence CC BY 4.0. Repéré en ligne à chromeextension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.usherbrook e.ca/s sf/fileadmin/sites/ssf/Enseignement/ia/Evaluer_ere_IA-V1-3.pdf

Livian, Y. (2024, September). Utiliser l'IA de manière raisonnée et éthique : le cas de la rédaction des mémoires. In Technologies et gouvernance des universités.

Plumat, J. (2023). Analyse comparative des universités Virtuelles francophones en Afrique. Rapport d'analyse pour l'AUF.

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Tardif, J. (1993). L'évaluation dans le paradigme constructiviste. L'évaluation des apprentissages. Réflexions, nouvelles tendances et formation, 27-56.

Vangrunderbeeck, P., Deville, Y., Guisset, M., Baur, M., Biot, M., Raucent, B., & Wouters, P. (2024). Intégrer l'IA générative dans les stratégies pédagogiques.

Walbert, L., & Polcheira, É. (2024). Risques de l'évaluation avec l'IA : craintes et solutions.
# Exploring AI personas and empathy strategies to foster design outcomes

Yakhoub Ndiaye, Ph.D.
University of Cheikh Anta Diop Dakar, Senegal
yakhoub.ndiaye@ucad.edu.sn

## Abstract

Empathy, defined as the ability to understand and internalize the emotions and perspectives of others, constitutes a fundamental aspect of human behavior. It is of particular significance for engineers and designers, especially when investigating users' needs. There is an increasing research agenda on empathy within engineering and design education, with methodologies such as personas, perspective-taking strategies being implemented to aid students in reflecting and emulating customer needs. Traditional techniques to enhance empathy involve prompting designers to: interact directly with the user, collect data about the user, and rely on the designer's own experiential knowledge. With advancements in technology, artificial intelligence (AI) is viewed as a potential tool to augment this process. This is especially pertinent in the African context, which has a strong cultural tradition, and where a digital gap is often noticed, and educational curricula do not necessarily integrate such innovative tools leveraging empathic considerations. This paper presents and discuss preliminary outcomes from students' ideation in mechanical design within the Senegalese context (West Africa). A controlled trial is conducted involving 18 students divided into 3 teams, all investigating the same design challenge. Three distinct strategies or roles were established: (a) a role-playing strategy supported by two customized AI chatbots. This role is juxtaposed with two conventional techniques to enhance empathy, namely, (b) direct interaction, and (c) reliance on the designer's personal experiences. Students in (b) and (c) transitioned roles to assume the AI role following their hand drawing ideation, while students in (a) were deprived of AI. This is to provide learners with equal opportunity to engage with AI. Students were asked to follow a four-phases process of empathizing. Following this process, the ideation and solution modelling, they were invited to discuss their results and reflect on the task during a team meeting. It was observed that the empathy experience was deemed particularly significant by the students. Participants who engaged in direct interaction with the users developed the most advanced solutions, effectively addressing the design requirements. Incorporating AI to augment the empathy experience and design outcomes was regarded as an "absolute performance" and enhanced student motivation, teamwork, and leadership capabilities. It also cultivated an appetite to engage in additional similar projects. Nonetheless, the integration of novel designs into the solution model presented a challenge for students, who ultimately proposed the association of empathy strategies to enhance creativity.

Keywords: Empathy, Persona, Artificial Intelligence, Design ideation, Decision making

## Introduction

Empathy, defines as the capacity to recognize, understand, and share the feelings and thoughts of others, is an important psychological and neural construct that can be observed in both humans and animals (Decety, 2010; de Waal & Preston, 2017). It plays
a crucial role in human social interactions. The notion of empathy may have implications
in several areas such as healthcare, music, collective sports, management, economy, etc.
and is involved in several aspects of human activities such as caring, supporting the
elderly, working in teams, designing, etc. Empirical evidence indicates that empathy can
facilitate altruistic behavior within economic interactions (Klimecki et al., 2016), fostering
emotional intelligence among leaders (Badea & Pană, 2010), etc.

However, with recent advances in technologies such as artificial intelligence (AI) to assist in providing better support, care, and facilitating automated tasks, many questions have been raised. While some researchers have concerns about large language models (LLMs) as a means of empathic care (Shteynberg et al., 2024) with the belief that AI will not be able to obtain the essence of human empathy (Perry, 2023), others advocate AI as a promising technology with the potential to augment humans and society. For instance, within the realm of perceived potential, evidence suggests that collaboration between humans and AI - known as human-AI collaboration, facilitates more empathic discourse in text-based peer-to-peer mental health support. Associated findings illustrate the potential of feedback-driven, AI-in-the-loop writing systems to enable humans in engaging in open-ended, social, and high-stakes tasks, such as empathic conversations (Sharma et al., 2023). While the debate is still ongoing, this research explores the role of empathic AI in design ideation. More specifically, the research seeks to understand to what extent AI personas combined with empathy strategies may enhance design outcomes.

## Background

The topic of empathy has received considerable attention in engineering design education. This is perhaps due to the intrinsic relationship empathy plays in this area. Designers attempt to solve problems. They often seek to relate to the customers to understand their perspectives in order to specify their proposed solution to the problem they face. Among many other cases, empathy is mostly used by designers as a means to gain insight into customer needs to inform the design process. Empathy receives multiple characterizations (e.g., Duan & Hill, 1996). However, two key components of empathy discussed in engineering design literature are : cognitive (also known as perspectivetaking), that is gaining understanding of the customer and users experience and point of view; and affective, that is getting sense of their emotional state. The integration of empathic strategies has spanned into multiple orientations, including influencing factors and the development of frameworks. According to Thomas and McDonagh (2013), empathic research strategies incorporate shared language, collaboration, ethnography, and empathy. With respect to theoretical foundations, the framework developed by Kouprie and Visser (2009) relying on four phases is a key starting point. They described a four-phase empathy comprised of : discovery, designers attempt to enter the customer's world ; immersion, they describe their experience as the customer does; connection, they mirror their experience with those of the customer; and detachment, designers step back from the customer world to reflect on the experience. According to the authors, the framework stresses 3 keys empathy elements in design : motivation, awareness, and a structured guided process to assist the designer.

However, empathy strategies can take several forms. Personal is being used to help the
designer better understand customers'/users' needs. The development of personas
approaches, methods and profiles has been developing rapidly in recent years to support
human-centered applications, especially with AI (Holzinger et al., 2022). Personas serve
as effective tools for cultivating empathy within design processes. For example, Haag and
Marsden (2019) discovered that determining the similarity or dissimilarity of a persona to students was significant and resulted in empathy gaps concerning users perceived as elderly or less technologically proficient. Furthermore, when empathy is integrated into personas, evidence shows that it can lead to better designs that meet users' needs (e.g., Ferreira, Barbosa, & Conte, 2016).

When empathizing with users, designers may adopt a variety of strategies to engage with users/ customers. Among the most common strategies is when the designer is in direct touch with the user or customer. Communication means are another strategy used. Designers could also leverage on their own personal experiences. However, few are known when an AI tool is incorporated into the empathy process. In fact, despite the growing trends of empathy research, empirical studies focusing on the development of AI personas used as proxy to support empathic experiences in design sounds limited. This paucity of research is particularly noticed within the African continent where contextualized LLMs are lacking, and empathy strategies rarely emphasized during design ideation.

## Research objectives

The goal of this research was to understand to what extent the use of AI personas and empathy strategies lead to empathic outcomes and experiences. The study proposed investigating the role of three empathy strategies and explored the impact of design decisions on outcomes. More specifically, the study attempted to answer the following questions:

* Are there appropriate empathy strategies for fostering design outcomes ?

* Does the use of AI lead to improved empathic outcomes ?

* What are students' feelings and perceptions of AI to enable empathic outcomes?

## Method

To address those questions, we employed a qualitative approach through observations, collections of students' outcomes (sketches, prompts, reports, posters) and post interviews (a 5-question guide, cf. Appendix) with students to get insights into the empathic design experience. Data was collected during a 10-day project-based learning challenge where students were tasked to solve a design problem collaboratively, while using AI to empathize in the design ideation.

## Context and participants

The study was conducted at a higher education institution in Senegal, West Africa. It was implemented as part of a mechanical design course involving a total of eighteen (N = 18) first year students of a Bachelor of Mechatronics. Students were divided into 3 teams of 6 members each.

## Task and procedure

The challenge proposed was to address problems related to current class chairs. It was noticed that the chairs lack comfort. They were heavy and not eco-designed. Additionally, they were often removed from their assigned location to be used in other lecture rooms without being brought back. To solve partially these issues (with user-centered and empathy design being the main themes of the project), students were tasked with designing a portable, adaptable and foldable chair with possibility to have a secondary life for use in/out of class. The proposed chair should allow three main functions: the primary
one is being a chair for one person; the second one is that the chair should provide opportunity for the user to write and hold a laptop while attending lectures; and the third function is that it must have a second life, i.e. be reused for another purpose to be defined by the team. To address these, a list of 13 requirements were listed, among these, the following one was delineated: [*Being suitable for students with disabilities*].

<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure 1. Study timeline</figcaption></figure>

The overall design process is illustrated in Figure 1. On Day 1, students are introduced to the challenge. To comprehend the implications of empathy, all participants were initially required to adhere to a four-phase empathy methodology (Day 2) composed of discovery, immersion, connection, and detachment (Kouprie & Visser, 2009). Discovery entails that the student designer must immerse themselves in the user's environment to gain a deeper understanding of their experiences. Immersion empowers the designer to explore the user's environment by adopting the user's perspective. During the connection phase, designers are obligated to empathize with the user by relating their personal experiences and comparing them to those of the user. The concluding phase, detachment, involves designers leaving the user's environment. They establish a separation from their emotional engagement with the user to reflect on the insights obtained from the empathy experience. To enhance this process and distinguish the empathy strategies among teams, each team was invited to emphasize one strategy as outlined below (Day 3):

* Team 1 first started the design ideation using the AI chatbot (Strategy 1)

* Team 2 was assigned to be in direct interaction with user (Strategy 2), and

* Team 3 was asked to rely on their personal experience (Strategy 3).

Team 1 was formed consisting mainly of students attending the class online. This was done to minimize interactions when using the AI chatbot during the individual ideation task all students had to go through. Following this first set of ideation strategy, the order was reversed (Day 4). Team 1 was not allowed to use AI anymore. Team 2 and 3 were invited to use an AI tool to boost their chosen designs. Team 2 was provided with an empathy focused and customized Open's AI ChatGPT<sup>i</sup>, whereas Team 3 was suggested to use Hypersketch<sup>ii</sup>, a novel generative AI supported design sketching tool. The ideation step was terminated with every team selecting their final design using a provided selection
matrix developed based on the design requirements, hence helping in rating their designs (Day 5). This use of the matrix is because every team member came up with 5 individual design proposals to discuss within the group. Last, all teams were provided with the same amount of support and feedback by the instructor.

<table><caption>Table 1. Summary of Student-AI interactions</caption><thead><tr><td>Team</td><td>Tools</td><td>Prompt tasks</td><td>Images generated</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">1</td><td>ChatGPT</td><td>20</td><td>&lt;100*</td></tr><tr><td>Hypersketch</td><td>23</td><td>368**</td></tr><tr><td>2</td><td>ChatGPT</td><td>38</td><td>140</td></tr><tr><td>3</td><td>Hypersketch</td><td>27</td><td>464**</td></tr></tbody></table>

*This is an estimation of the total images generated. It is worth noting that students

<table><caption>Table Summary of design proposals</caption><thead><tr><th>Tea</th><th>Initial drawing/ AI image</th><th>Chosen image</th><th>D</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td></td><td></td><td>Not developed</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

were limited to only 5 prompt tasks when using ChatGPT. **High number of values is explained in the generative power of Hypersketch: four layers (each containing four images) of images, making it a powerful generative tool for design inspiration. To make the tool more creative and obtain innovation, the designer needs to set constraints using specific design prompts to force AI to think out of the box and obtain unusual outcomes. This would prevent AI repeating existing ideas.
<figure><img src="image_83.png" /></figure>

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>Figur . Team 2's poster</figcaption></figure>

## Preliminary findings

### Are there suitable empathy strategies for promoting design outcomes ?

Our results showed that student teams who engage with the AI following the handbased drawing, that are Team 2 (direct interaction with user) and Team 3 (relying on their personal experience to ideate) provided a more advanced design solution. So far, Team 2, which strategy was to enter directly potential users' world prior to AI, presented the most comprehensive design proposal which best considered the design requirements
(cf. Table 2, and Figure 2). However, although their proposal was evaluated as the best, some technical issues remained. For instance, adjusting the seat backrest was not finalized. Additionally, the modelling of frames to retain the chair legs and to prevent them from shifting was not achieved. Conversely, although Team 1 (Strategy: AI-guided ideation) was the first to engage with AI, it is noted that their initial focus on the AI did not help them present a sketched design solution, and more critically to achieve the CAD model on time as assigned.

## Does the use of AI lead to improved empathic outcomes?

Findings of the use of AI moving towards fostering empathic design outcomes were somewhat contrasted. Among teams, only two conducted a meaningful design process. The AI offered innovative designs; however, this did not necessarily reflect completely through the solution chosen by students to address the problem as they wanted. A key explanation for that was that the AI did not include all the requirements students wanted their solution to have, which were dependent on how well they interacted with the AI through empathic related prompts to obtain such solutions. Additionally, it is noted that the AI's inspirational images were not the final students' design, all teams combined. Either sketches have evolved, or they have changed during the design process to meet the design requirements.

Key features of empathetic solutions were described. For instance, Team 1 obtained several inspirational design proposals they considered relevant for the challenge, however, this team was not able to move forward into the modelling process. Team 2, which had the best development solution highlighted that key empathic features from their design were ergonomics, adjusting seat back angle and height, footrest, headrest (Figure 2, Table 3). As for Team 3, two major advancements were described: the ergonomic backrest they mentioned as not existing in the current chair, and the telescopic legs which can be shortened and more specifically be used to and inclusive for all students attending lectures in amphitheater bleachers or stairs (Table 4). For a second life and product function, the modelled product could be used as a support table for painting.

<table><caption>Table 3. Example of student description of an emphatic design. Team 2.</caption><thead><tr><th>CAD model</th><th>Initial position</th><th>Middle position</th></tr></thead><tbody><tr><td>Backrest articulation</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 4. Example of description of an empathetic design. Team 3.</caption><thead><tr><th>A telescopic-leg chair. A contextual illustration. Source: Hypersketch</th><th>Support table for art drafting. Second life for Team 2's design. Source: CAD model</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td></td></tr></tbody></table>

## What are students' feelings and perceptions of using AI to promote empathic outcomes?

Students reported their perceptions as highly positive about empathy strategies and the use of AI to address the challenge through empathic considerations. First, they appreciated the empathizing experience which they noted was of great importance in their design experience. This is expressed by students in many ways:

* Student 1: [Thanks to empathy, you can directly find a solution. How can I do that? By listening. So, as you take the customers' needs into account, you already know where you want to go. OK, that's it, that's the way to the solution.]

* Student 2: [For us, it was key talking to the user, finding out what they really want. We sat down to talk about things, to take a good look at the resistance, the strength of the material.]

* Student 3: [We did some tests, experimented a bit because Student 1 took the example of the current chairs, explaining them to us, sitting on the chair so that we could see the details, where we should improve and where we shouldn't do things.]

With respect to AI to support empathic outcomes, students perceived the experience as unique since this was the first time they used AI as an inspiration tool within the design process. Perceptions were highly positive with respect to adopting an empathy strategy to solve a customer problem. Particularly, this was well received with the use of AI to support in the ideation. Clearly, this had a positive impact on participating in the challenge. Key insights were the AI efficiency in generating novel and unexpected designs, its rapidity. Additional insights were noted. For instance, students stressed the importance of empathy strategies to foster interactions among peers. A student mentioned that the approach enabled teamwork, and people to talk to each other, e.g. about prices and materials, and conduct join testing of existing products. For instance, students in Team 2 mentioned during the interview that their leader did an amazing leadership job:
[He, Student 1, was an excellent leader, we took a chair, and he showed us all the details you can't miss : the headrest, backrest, etc. He also put us the pressure and encouraged us at the same time.]

The integration of the empathy process was beneficial and highly appreciated, hence,
providing students with the opportunity to position themselves as both designers and
users. By doing so, they were able to test the current chair resistance and appreciated the
experience of sitting on such chairs. In this 10-day challenge, we did not aim to compare
the design tools used for inspiration. However, when asked to compare the pertinence of
both tools during the interviews, a student in Team 3 defended that Hypersketch was
much more powerful than ChatGPT, however, this did not necessarily reflect enough in
their design. The reason was that the tool may provide highly pertinent graphism but not
the engineering details helping to design the solution. As an alternative to this issue,
another team explored exploded views (Figure 3) in ChatGPT to address this issue. This
student formulated his prompts to allow the AI persona to display exploded views, helping
to facilitate the design modelling. Furthermore, the challenge was such that some students
cultivated their modelling skills with the CAD tool in combination with AI, which they
acknowledge was a great experience:

Student : [I have improved my design skills, everyone has improved. It gives you an idea of the final product. Thanks to empathy focus, you can find a solution by shortening the design path]

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Figure 3. Exploded view. Student outcome with ChatGPT. Team 2.</figcaption></figure>
<table><caption>Table 5. Summary of student feelings and perceptions</caption><thead><tr><td>Questions</td><td>Key insights from/ as reported by students</td></tr></thead><tbody><tr><td>Feelings and thoughts about empathizing with users' experience to address the problem</td><td>Benefit of developing quality interactions with users.<br/>The four-phases empathy process helped in interacting with designers who played the role of users, and vice versa.<br/>The proposed challenge and strategies allowed students to work on soft skills such as teamwork management and leadership.<br/>Increased knowledge of PBL.<br/>Increased designing and modelling skills.<br/>Less theory, more hands-on and interactivity.<br/>A focus on real-life project skills needed for professional contexts.</td></tr><tr><td>Feelings about using AI personas to improve design through empathy</td><td>AI was highly beneficial as it improved the ideas.<br/>AI helped to improve the design by generating novel solutions.<br/>AI allowed 3 core aspects: search of preferences, optimization of design with predictive modelling, and customization with physical characteristics.<br/>However, there is a need to be more precise to obtain more accurate and empathy-related solutions. The use of customized AI would play a key role in it.<br/>Stressing the importance of buying relevant tools for design<br/>Opportunity to modify design prompts and requests</td></tr><tr><td>Feelings about using empathy-related prompts with AI to solve design problems</td><td>An "absolutely performance".<br/>Designers need to specify their prompts to obtain high-quality results;</td></tr><tr><td>Alternative solutions or strategies (AI related or not)</td><td>• Combining several strategies such as being in direct contact with users while considering personal experiences as users.</td></tr></tbody></table>

## Discussions

Our study revealed that empathy strategies fostered several components in students' design learning. Key factors were enhanced motivation, teamwork, leadership. In fact, the most advanced solutions came from teams who described better success in their teamwork and organization. This outcome was evidenced in prior study (e.g., Fila & Hess, 2016) who found that empathy was associated with factors such as effective teamwork, problem contextualization, individual design inspiration through semi structured interviews with students. With respect to our case, all teams experienced an early individual design inspiration leading to five proposals per student.
Although the experience was rich, however, some challenges were also noted for all teams. Teamwork in Team 1 was not efficient. This team failed in developing their model despite the early use of AI-based empathy strategy. With respect to the student team who designed based on sole designer's personal experience, it is not always recognized as an effective way for the designers to come up with solutions (McDonagh, Thomas, & Strickfaden, 2011). Some of the design sessions were conducted remotely, which may limit class interactions and changes in the design proposals. Teams suffered from internal tensions in choosing the best empathic design for their project. This happened to Team 3 for instance. Although this team used a powerful AI sketching tool, they struggle to integrate their innovative designs obtained from the tool to materialize into the CAD model. This can be explained partly by the fact that this team was assigned to rely on their own personal experience. When asked about this issue, students mentioned that when someone wanted to change ideas, it raises some disagreements in the direction to opt for the empathic outcome, hence, reducing the time needed to think about the integration of the innovative designs obtained from the AI that posed a real challenge to students.

While effective teamwork and an inspirational tool appear to be crucial in solving the design problem, other factors may also exert influence. For example, expertise in design and modelling could serve as a contributing factor for Team 1. Consequently, this is why all teams were prompted to undertake the modelling process incrementally, which entails addressing each chair function individually before tackling the entire chair. All teams employed Onshape<sup>iii</sup>, a collaborative cloud-native 3D CAD platform that students had been introduced to in the previous module leading up to the challenge. Some members of Team 1 utilized SolidWorks. Despite the compatibility of both tools regarding file exchange, the concurrent use of two tools could potentially lead to misunderstandings during the modelling process if the collaborative efforts are not well-organized.

## Conclusion

This research investigated the use of AI personas and three empathy strategies to enhance design outcomes. Our study pointed that empathizing with AI can play a crucial role in design ideation. The empathy processus was perceived as fascinating, however, students who interacted directly with users and then adopted AI to foster their design outcomes resulted in a more innovative and advanced design solution than the remaining teams. This may indicate that empathy strategy students use to solve design problems with empathy-related prompts matters. Given the relevance, this study supports the importance of developing suitable personas and empathy strategies in engineering and design education. The paper represents an inaugural empirical investigation into the application of AI for empathic design within the West African context. It is hoped that this research may serve as a reference in the integration of inclusive methodologies, such as empathy, within educational and academic settings. Future implementations will be extended to teacher education, which may play a major role in developing appropriate practices in using AI for inclusive design. This could be noteworthy, as highlighted by López-León and Gómez Valdez (2018), who found that design students frequently exhibit motivation and a willingness to develop empathy towards socially oriented projects when their educators employ a pedagogical approach centered on empathy.

## Study limitations

The sample size was limited to 18 undergraduate students helping to obtain 3 teams only. A larger sample would provide significant evidence of the perceived differences
between strategies. Notwithstanding the worked examples offered by the instructor prior to the ideation phase, enhancing student mastery and facilitating AI's capacity to transcend its conventional boundaries would contribute to the development of innovative designs and a more captivating experience. Furthermore, the formulation of suitable metrics for assessing empathy to evaluating 'empathic outcomes' would be pertinent within this context. It could be worth evaluating the extent to which students' empathic traits have evolved over time. In light of the preliminary findings presented in this study, future research could explore, for instance, the impact of diverse stakeholders' points of views (Rieken et al., 2023) and contextually adapted AI on design solutions and innovation.

## References

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Ferreira, B.M., Barbosa, S.D.J., & Conte, T. (2016). PATHY: Using empathy with personas to design applications that meet the users' needs. In: Kurosu, M. (eds) HumanComputer Interaction. Theory, Design, Development and Practice. HCI 2016. *Lecture Notes in Computer Science*, vol 9731. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-39510-4_15

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Haag, M., Marsden, N. (2019). Exploring personas as a method to foster empathy in student IT design teams. *Int J Technol Des Educ* 29, 565-582. https://doi.org/10.1007/s10798-018-9452-5

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Rieken, E., Bond, K., Best, R. M., Burleson, G., & Brubaker, E. R. (2023). A spectrum of stakeholder perspective taking in early-stage design. *Proceedings of the Design Society*, 3, 395-404. doi:10.1017/pds.2023.40

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Shteynberg, G., Halpern, J., Sadovnik, A. et al. (2024). Does it matter if empathic AI has no empathy? *Nat Mach Intell* 6, 496-497. https://doi.org/10.1038/s42256024-00841-7

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Thomas J, McDonagh D. (2013) Empathic design : Research strategies. *AMJ*, 6, 1, 1-6.
http://dx.doi.org/10.4066/AMJ.2013.1575

**Appendix. Interview guide**

1. Your assigned strategy was ____. How do you feel about using that strategy to empathize with the user's experience to address this design task ?

2. Do you think that empathizing while addressing the customer problem is important ?

3. How do you feel about using AI to improve design proposals through empathic considerations?

4. Do you feel that using empathy-focused prompts with AI has significantly improved the design proposals ?

5. Do you feel that there may be better alternative or complementary solutions or strategies (AI related or not) to address this challenge with the potential to obtain more empathic design solutions ?

<footnote>i ChatGPT dot com ii</footnote>

<footnote>Hypersketch dot com</footnote>

<footnote>iii Onshape dot com</footnote>
# Formation en Technopédagogie de futurs enseignants de l'enseignement et de la formation techniques et professionnels (EFTP) : analyses, exigences et exemple

Wendkouni Eric Sawadogo

Institut de l'enseignement et de la formation techniques et professionnels (IEFTP)

Ecole Normale Supérieure (ENS) Burkina Faso BP 376 Koudougou

sawadogowe@gmail.com

## Résumé

L'utilisation des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC), y compris l'Intelligence Artificielle (IA) se répand actuellement dans tous les secteurs d'activités de la société et cette situation pose aussi de nouvelles exigences pour la formation des enseignants et des formateurs.

Le présent article analyse d'une part, les utilisations et les opportunités des technologies de l'information et de la communication (TIC) et de l'intelligence artificielle (IA) pour l'enseignement, la formation (Objectifs de Développement Durable), le monde du travail et d'autre part le rôle de ces technologies dans les activités d'enseignement et de formation techniques et professionnels (EFTP).

Les résultats montrent l'importance d'intégrer les TIC et l'IA dans les processus de développement des compétences professionnelles des futurs enseignants, afin qu'ils puissent assurer efficacement le développement des compétences professionnelles dans leurs spécialités de formation. Afin de promouvoir l'intégration des TIC dans l'enseignement, plusieurs modèles d'intégration ont été développés. Un de ces modèles est le modèle Technological Pedagogical and Content Knowledge (TPACK) de Mishra et Koehler (2006).

Sur la base du questionnaire TPACK-x [Mishra et Koehler (2006), Dorsaz (2020)] et dans une de ses dimensions les résultats d'évaluation de travaux de stagiaires (futurs enseignants) en Technopédagogie seront présentés.

Enfin des propositions sont faites au niveau des contenus, des méthodes et de la coopération entre lieux d'apprentissage et de travail pour l'amélioration de la formation des futurs enseignants de l'EFTP en Technopédagogie dans le sens de l'atteinte des objectifs du développement durable (ODD).

Les méthodes de recherche utilisées sont l'analyse documentaire et l'enquête par questionnaire auprès des futurs enseignants.

Mots clés : Technopédagogie, projet, microenseignement, nouvelles technologies de l'information et de la communication (TIC), intelligence artificielle (IA)
## Abstract

The use of Information and Communication Technologies (ICT), including Artificial Intelligence (AI), is currently spreading across all sectors of society, and this situation is also placing new challenges on the training of teachers and trainers.

This article analyses, on the one hand, the uses and opportunities of information and communication technologies (ICT) and artificial intelligence (AI) for education, training (Sustainable Development Goals) and the world of work and, on the other hand, the role of these technologies in technical and vocational education and training (TVET) activities.

The results show the importance of integrating ICT and AI into the professional skills development processes of future teachers, so that they can effectively ensure the development of professional skills in their training specialities. In order to promote the integration of ICT into teaching, several integration models have been developed. One of such model is the Technological Pedagogical and Content Knowledge (TPACK) model by Mishra and Koehler (2006).

Based on the TPACK-x questionnaire [Mishra and Koehler (2006), Dorsaz (2020)] and one of its dimensions, the results of the assessment of the work of trainees (future teachers) in educational technology will be presented.

Finally, proposals are made in terms of content, methods and cooperation between learning and workplaces to improve the training of future TVET teachers in educational technology with a view to achieving the Sustainable Development Goals (SDGs).

The research methods used are documentary analysis and a questionnaire survey of future teachers.

Keywords : Educational Technology, project, microteaching, new information and communication technologies (ICT), artificial intelligence (AI)

## Introduction

L'internet et les réseaux sociaux (Facebook, TikTok, WhatsApp, LinkedIn, youtube...) occupent une place croissante dans la vie sociale et professionnelle des apprenants et des formateurs de l'enseignement général ainsi que de l'enseignement et la formation techniques et professionnels (EFTP). Cette évolution des nouvelles technologies touche donc tous les secteurs éducatifs, académiques et extrascolaires ainsi que tous les domaines professionnels, sociaux et géographiques. Ces Technologies sont utilisées dans les villes, villages, y compris même dans les lieux où l'accès à l'eau courante et à l'électricité n'est pas encore une réalité.

Comme exemple d'utilisation, nous avons par exemple, les transactions économiques et politiques, tout comme les achats et les ventes, qui s'effectuent de plus en plus sur des plateformes numériques utilisant des technologies de l'information et de la communication (TIC) ainsi que l'intelligence artificielle (IA), notamment via les smartphones.

Vu ces possibilités d'utilisation, les technologies de l'information et de la communication (TIC) et de l'IA offrent donc des opportunités de développement de la quantité et de la qualité de la formation dans le sens des objectifs de développement (ODD), à condition bien sûr qu'elles soient utilisées conséquemment.
Pour le secteur de l'éducation et le domaine des technologies de l'information et de la communication, les ODD 4 et ODD 3 sont les suivants :

* ODD4 : Assurer l'accès à une éducation de qualité en vue d'atteindre les objectifs...

* ODD3 : Exploiter le potentiel des TIC pour améliorer l'accès, la qualité de l'éducation et de la formation, ainsi que la gestion des systèmes éducatifs » par exemple en « renforçant les capacités des apprenants et des enseignants en matière de TIC, en vue de tirer pleinement parti du potentiel de la technologie » (Union africaine (2026)).

Pour l'atteinte de ces deux objectifs de développement durable d'ici 2030, les enseignants, les multiplicateurs et formateurs, doivent être bien formés en exploitant les possibilités offertes par les évolutions technologiques et en tenant compte des exigences de qualification au niveau du marché de l'emploi.

La formation de futurs enseignants en Technologie de l'éducation ou Technopédagogie a pour objectif de développer des compétences technopédagogiques chez les stagiaires en utilisant les outils des TIC et de l'IA actuels et spécifiques à leurs spécialités d'enseignement et de formation. Ces compétences doivent correspondre à celles nécessaires à l'utilisation effective des TIC et de l'IA dans leurs milieux professionnels.

Afin de développer ces compétences l'organisation des enseignements-apprentissages sur la base de modèles et de théories adéquates se révèlent être des éléments nécessaires pour une formation réussie

L'article aborde la formation de futurs enseignants (stagiaires) en Technopédagogie, analyse les exigences de l'intégration des nouvelles technologies dans la formation des enseignants et présente quelques exemples d'enseignements-apprentissages en Technopédagogie.

Le paragraphe suivant traite du rôle et de l'utilisation actuelle des TIC et de l'IA en général.

# Rôle, Utilisation des TIC et de l'IA et opportunités pour la formation des enseignants en Technopédagogie

## Rôle et utilisation des TIC et de l'IA

L'utilisation des TIC et de l'IA affectent fortement le travail, principalement à trois niveaux :

* Le marché de l'emploi et du travail,

* Les professions et leurs activités,

* Les exigences en matière de compétences et les besoins en formation continue (Umbach, S., et al. 2020)

Les professionnels tels que les plombiers, électriciens et mécaniciens automobiles utilisent par exemple des outils numériques pour la collecte et l'analyse de données, le diagnostic, le traitement des informations ainsi que la communication avec les clients, les fournisseurs et les entreprises. Le paiement des factures d'eau et d'électricité ainsi que le commerce électronique font désormais partie intégrante des services couramment utilisés par la population.
Au niveau des environnements d'apprentissages, l'utilisation des plateformes numériques (visioconférences, Moodle, MOOC, etc.), l'e-learning, les bases de données, les bibliothèques numériques, la banque en ligne s'est répandue comme solution. Ce fut le cas pendant les restrictions du fait de la pandémie du COVID-19.

Dans le secteur de la maintenance automobile, par exemple, les outils de diagnostic numérique font désormais partie de l'équipement standard des garagistes du secteur formel tout comme du secteur informel.

Dans le domaine de l'énergie solaire, des logiciels spécialisés comme SOL-PV facilitent considérablement l'installation et le dimensionnement des systèmes photovoltaïques. En parallèle, des logiciels de présentation comme PowerPoint, ainsi que des outils libres sont couramment utilisés pour l'enseignement et l'apprentissage, en présentiel ou à distance, via des plateformes numériques telles que Zoom, Google Meet, Jitsi ou BigBlueButton, etc.

L'intelligence artificielle (par exemple, ChatGPT) s'intègre progressivement dans tous les secteurs d'activité, y compris l'éducation et la formation, où elle est utilisée pour soutenir les processus d'enseignement et d'apprentissage des élèves et des enseignants.

Dans les divers domaines professionnels, les TIC et l'IA transforment donc la nature, la qualité et les exigences des activités des techniciens, ouvriers et cadres intermédiaires et leur rôle devient de plus en plus important.

Cette transformation touche de facto donc la formation des professeurs de l'enseignement et la formation techniques et professionnels dont le rôle est de former des ouvriers, des techniciens et des cadres pour la société ; le marché d'emploi. Mieux encore Les enseignants, les futurs enseignants (stagiaires) doivent être formés à développer des compétences professionnelles relatives à l'utilisation de ces technologies dans l'enseignement et la formation ; c'est-à-dire à développer des compétences technopédagogiques des contenus d'enseignement.

Ainsi les multiples opportunités suivantes de l'utilisation des TIC et de l'IA seront mieux exploitées pour l'amélioration de la qualité des enseignements-apprentissages.

## Opportunités de l'utilisation des TIC et IA pour les enseignements-apprentissages

L'objectif de la formation initiale des enseignants de l'EFTP est de préparer ces stagiaires et futurs enseignants à exercer efficacement leurs activités d'enseignement et de formation, à la fin de leur formation Cette mission peut désormais être facilitée par les technologies de l'information et de la communication et de l'IA au sein des établissements de l'EFTP.

Le développement de l'intelligence artificielle (IA), par exemple, ouvre de nouvelles perspectives pour les enseignements-apprentissages et la gestion des structures de formation. IA offre par exemple notamment :

* Un accès élargi aux contenus d'apprentissage, à l'autoformation et à l'apprentissage collaboratif ;

* Des méthodes innovantes de conception, d'utilisation et de stockage des supports didactiques ;

* De nouvelles approches pour organiser l'enseignement et les apprentissages.
Par ailleurs, l'IA permet :

* D'identifier avec précision les besoins en formation et les offres disponibles, tout en facilitant la recherche et l'amélioration de textes et de documents,

* D'assister la gestion administrative et académique des établissements,

* D'optimiser la planification des cours et des formations ainsi que l'évaluation des apprentissages et

* D'analyser les données personnelles liées à la formation, aux profils d'apprenants et aux perspectives d'emploi.

Les nouvelles technologies de l'information et de la communication (TIC) contribuent à la conception de supports didactiques favorisant l'interaction directe ou indirecte des apprenants avec les objets d'apprentissage. Elles permettent de multiplier et de faciliter les représentations en deux ou trois dimensions, d'enrichir les illustrations, de simplifier des systèmes complexes et/ou de simuler leur fonctionnement ainsi que celui de leurs sous-systèmes.

En permettant d'illustrer, de réduire les complexités et les niveaux d'abstraction des objets d'apprentissage en facilitant la compréhension des objets et de systèmes complexes d'apprentissage par la simulation, ces technologies (TIC et IA) rendent l'acquisition des connaissances moins difficile et plus accessible aux apprenants.

Elles constituent donc de bonnes opportunités pour le développement efficace des compétences professionnelles et numériques ainsi qu'au développement des compétences de vie et à la promotion d'une éducation et une formation de qualité. Pour l'exploitation de ces opportunités, de nouvelles exigences sont posées aux environnements d'apprentissage et au professionnalisme des enseignants.

## Exigences pour les environnements d'apprentissages et le professionnalisme des enseignants dans leurs spécialités

Les environnements d'enseignements-apprentissages des enseignants en Technologie de l'éducation ou Technopédagogie doivent leur permettre de développer des compétences technopédagogiques de formateur de spécialité, en utilisant les outils des TIC et de l'IA actuels et spécifiques à leurs spécialités d'enseignement et de formation. Les connaissances à acquérir doivent correspondre à celles nécessaires à l'apprentissage professionnel et à l'exercice du métier par les apprenants à la fin de leur formation.

## Exigences au niveau des contenus de formation des enseignants

De nouveaux défis émergent donc aussi pour la formation des futurs enseignants de l'EFTP en Technopédagogie, quant aux contenus, aux ressources pédagogiques, à l'organisation pratique de l'enseignement et de l'apprentissage, notamment pour intégrer les évolutions technologiques et pédagogiques en fonction des contextes. L'utilisation efficace des TIC dans les enseignements-apprentissages par l'enseignant ne dépend pas uniquement de sa capacité à se servir de ses connaissances sur les technologies, mais elle est fonction plutôt de sa capacité de mobilisation de ses connaissances technopédagogiques en lien avec le contenu enseigné (Koehler & Mishra, 2009) et avec le contexte de formation.

La maîtrise des outils numériques d'éducation et de formation spécialisés (logiciels spécialisés, bibliothèques numériques, banques de données...) devient alors une
nécessité. Pour cette nécessaire maîtrise, l'acquisition de connaissances spécifiques sur les technologies de l'information et de la communication (TIC) et de l'IA correspondantes est exigée, afin de pouvoir développer les compétences professionnelles correspondantes aux exigences d'un marché de travail marqué aussi de plus en plus par les mêmes évolutions technologiques.

Et ce développement des compétences pour la transformation numérique pour être réalisé, a besoin d'infrastructures techniques, numériques et pédagogiques correspondantes et adéquates.

Les curricula de formation dans les établissements de l'EFTP et de formation des formateurs doivent être régulièrement actualisés et adaptés avec des méthodologies, des contenus, des logiciels, des plateformes, des bibliothèques numériques, des équipements pédagogiques spécifiques aux disciplines et spécialités d'enseignement des futurs enseignants. Un approfondissement de la technopédagogie tenant compte du profil de formation, de la spécialité du futur enseignant ainsi que des infrastructures pédagogiques disponibles dans les établissements d'enseignement s'avèrent donc être des exigences

Toutefois, en raison du rythme soutenu de l'évolution technologique, il n'est pas rare de constater dans les lycées et collèges de l'EFTP des curricula inadaptés, datant de plus 10 années et dont les contenus ne sont plus actuels.

Il devient alors important d'avoir dans les établissements l'enseignement et de formation de l'EFTP et dans les ministères concernés des structures dynamiques et proactives chargées du développement des curricula et de leur adéquation aux besoins du marché de l'emploi, y compris leur adéquation avec les évolutions technologiques dans les entreprises.

Cependant, outre l'actualisation ou relecture des curricula, la prise en compte des évolutions technologiques dans la formation peut se faire à l'aide de curricula ouverts ; adaptables aux contextes de formation et d'emploi ainsi qu'à l'aide d'enseignants compétents pour exploiter effectivement ces curricula. Cette approche permet aux enseignants d'actualiser et de contextualiser de façon continue et régulière les contenus, les méthodes et les supports didactiques afin d'atteindre les objectifs visés en termes de développement des compétences professionnelles.

## Exigences pour la qualité des supports didactiques conçus, réalisés et utilisés dans les processus d'enseignements-apprentissages dans un contexte d'intégration des TIC et IA

### Rôle et fonctions des supports didactiques dans les enseignement-apprentissage

Un support didactique ou médium est la représentation objectivée d'un objet d'appropriation qui, du côté de l'enseignant ou de l'apprenant, a été intentionnellement conçu et/ou sélectionné et qui peut être utilisé pour

* Transmettre (transporter) un contenu à l'apprenant,

* Permettre l'appropriation des conceptions d'un enseignant par l'apprenant et

* Susciter la réflexion de l'apprenant sur l'objet de l'appropriation ou l'objet d'apprentissage (observation, description, analyse, évaluation, la comparaison...) (Simmert, H., 2012)
A. Hüttner distingue par exemple les supports didactiques traditionnels, exemples : médias iconiques (photos, images animées, graphiques, vidéos, filmes) ou original changé didactiquement (modèles de coupes) et les supports soutenus par ordinateur, exemples : Multimédia (utilisation d'ordinateurs et de logiciels) sur des thématiques et disciplines donnés (symboles, icônes, modèles, variables et disponibles). (Hüttner, A., 2009)

Les médias peuvent être également systématisés selon :

* Les domaines de l'expérience (expérience directe, iconiques) ou selon :

* Les fonctions des processus d'acquisition/transmission (moyen de démonstration, moyen de travail ou de motivation (Hüttner, A., 2009).

Selon le Pyramide de l'apprentissage, la rétention et la mémorisation de l'information, des objets apprentissages dépendent de l'expérience faite des apprenants dans les situations d'enseignement-apprentissage à travers l'utilisation des supports didactiques

La rétention est faible quand le niveau d'implication de l'apprenant est faible. C'est le cas de la réception verbale (lecture) ou visuelle (images). Elle est cependant élevée quand l'apprenant peut faire une expérience directe (participation et action) avec l'objet réel ou son modèle (pyramide de Dale ; Cône multimédia des degrés d'abstraction (Baukal C., Ausburn, F., Ausburn L., 2013).

Question : Qu'est-ce que c'est ?

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>Figure 1 : Image d'un pied à coulisse numérique (media iconique)</figcaption></figure>

Source : auteur

Réponse A : C'est un pied à coulisse numérique (réponse fausse)

Réponse B : C'est une image d'un pied à coulisse numérique (réponse correcte)

Chaque média, chaque support didactique présente des avantages et des désavantages en fonctions de ses conditions de réalisation et d'utilisation et en fonctions des situations d'enseignement-apprentissage dont l'enseignant doit en tenir compte dans son choix (Kreggenfeld, U., 2012).

La technologie de l'éducation ou ici technopédagogie dans le cadre de ce module désigne les divers supports didactiques y compris les nouvelles technologies de l'information et de la communication utilisés pour enrichir et soutenir les enseignement-apprentissages.

Les supports didactiques sont dans un rapport d'interaction réciproque avec les contenus, les méthodes et les objectifs (Berliner Modell, Schulz, 1970, p. 414).
Le Berliner Modell qui présente les rapports, les interdépendances entre les éléments structurels d'un enseignement-apprentissage est aussi un modèle de structuration pour la planification d'un enseignement-apprentissage.

Le rôle des supports didactiques utilisant de plus en plus les TIC, est dont déterminant dans l'acquisition des connaissances et le développement des compétences. Leurs effets sur les acquis de l'apprentissage est fonction aussi des méthodes (passives ou actives) de formation utilisées (pyramide de l'apprentissage de Dale).

# Intégration des TIC : modèles et exigences pour la qualification des enseignants selon le modèle du TPACK

Les modèles théoriques d'intégration des TIC, parmi lesquels le modèle TPaCK, le modèle RAT, le modèle PIC-RAT et le modèle Triade (Wilkerson, 2003) par exemple se veulent être des outils d'aide à l'analyse, à la compréhension et à l'interprétation des transformations induites par l'utilisation des nouvelles technologies dans les pratiques pédagogiques

Le TPACK framework (Technology, Pedagogy and Content Knowledge framework ou référentiel des connaissances en technologie, pédagogie et contenu) est un cadre conceptuel créé par Mishra et Koehler (2006). Ce référentiel catégorise les connaissances essentielles nécessaires à un enseignant pour l'intégration des technologies dans la formation. Le modèle offre un cadre de référence pertinent d'évaluation et d'auto-évaluation des connaissances professionnelles à acquérir par les futurs enseignants en contexte d'intégration des technologies selon une catégorisation donnée.

Le modèle TPACK distingue les sept domaines de connaissances.

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>Figure 2 : TPACK avec la licence CCP</figcaption></figure>
L'idée importante du TPACK est que la formation techno pédagogique implique de comprendre comment les connaissances en matière de technologie (supports didactiques), de pédagogie (macro et micométhodes didactiques) et du contenu disciplinaire ou professionnel (interagissent les unes avec les autres pour pouvoir prendre des décisions pédagogiques (Rosenberg & Koehler, 2018). Source : http://tpack.org/. tpack.org

Modèle TPACK (Koehler et Mishra. 2009) traduit en français (Lefebre, 2014)

Pour évaluer les connaissances dans les différents domaines, en plus des connaissances liées au contexte, Dorsatz, D. a développé le questionnaire TPACK-X, traduit du questionnaire TPACK.xs (Schmid, Brianza & Petko, 2020), un outil généraliste pour mesurer les connaissances essentielles des enseignants relatives à l'intégration des TIC dans la formation.

Cet outil TPACK-X comprend huit dimensions et peut servir d'outil d'autoévaluation dans une ou l'autre des dimensions. L'auto-évaluation étant la première étape d'un processus réflexif et décisionnel sur une action ou un ensemble d'actions. Elle peut aboutir à une remise en cause ou pas des actions, des tâches ou des activités existantes (Schmidt et al., 2009 et Dorsaz D. 2022).

# Exemple de formation en Technopédagogie des futurs enseignants CAPET (Certificat au professorat de l'enseignement technique) professionnel à l'IEFTP

## Description de l'unité d'enseignement « Technopedagogie » et objectif de l'étude

La formation continue des professeurs de niveau CAPET (Certificat au professorat de l'enseignement technique) prépare les futurs enseignants à l'enseignement des différentes disciplines techniques et filières professionnelles correspondant à leurs profils et pour tous les niveaux de formation d'ouvriers, de techniciens, (premier et second cycle de l'EFTP) avec les qualifications suivantes : le Certificat d'aptitude professionnelle (CAP), le Certificat de qualification professionnelles (CQP), le Brevet d'études professionnelles (BEP), le brevet de qualification professionnelle (BQP), le baccalauréat technologique (BAC F1, F2, F3, F4) et le baccalauréat professionnel (électrotechnique, génie civil, menuiserie, structure métallique, maintenance des véhicules automobiles (MVA)...).

L'unité d'enseignement « Technopédagogie » ou « Technologie de l'éducation » est un module de tronc commun (12 heures) et l'objectif de ce module est d'outiller les futurs enseignants pour l'utilisation des outils technologiques et numériques dans la préparation, la réalisation et l'évaluation des processus d'enseignements-apprentissages dans les différentes disciplines respectives. Comme module de tronc commun, les participants à ce cours sont de profils et de filières de formation différentes des unes des autres. On y trouve des futurs enseignants du domaine de technique tertiaire aussi que du domaine de technique industrielle.

L'objectif général visé du module est d'intégrer de manière efficiente des technologies de l'éducation disponibles dans ses activités d'enseignement-apprentissage.
La présente étude porte aussi sur l'analyse des en Technopédagogie dispensée 2022/2023 sous forme de microenseignements en tronc commun aux futurs enseignants CAPET professionnel de neuf filières différentes, qui sont : Construction mécanique, Agroalimentaire, Informatique, Technique de Vente et de Commercialisation, Menuiserie, Génie civil Bâtiment, Maintenance des Véhicules Automobiles, Électrotechnique et de Fabrication mécanique.

En attendant de pouvoir faire une étude plus large et approfondie sur la formation en Technopédagogie, l'on se pose tout de même la question de savoir si la formation en Technopédagogie ainsi réalisée a-t-elle permis d'acquérir des connaissances dans chaque domaine de connaissances essentielles à l'intégration efficacement les TIC dans la formation des futurs enseignants (stagiaires) CAPET professionnel selon le questionnaire TPACK-X en sa dimension : TPACKxs1-4.

Les connaissances technopédagogiques du contenu comprennent plusieurs notions (Mishra & Koehler, 2006 ; Koehler & Mishra, 2009) :

* La compréhension de la représentation de concepts avec les technologies

* La connaissance de ce qui rend les concepts faciles (ou difficiles) à apprendre et de la manière dont la technologie peut aider à résoudre certains problèmes auxquels les étudiant·e·s sont confronté·e·s ;

* La compréhension de la manière dont les technologies peuvent être utilisées pour tirer parti des connaissances existantes afin développer de nouvelles épistémologies ou renforcer les anciennes ;

* Des techniques pédagogiques qui utilisent les technologies de manière constructive pour enseigner le contenu » (Dorsaz, D., 2022, P.20)

Les questions, objectifs, hypothèses et la démarche méthodologique de l'étude sont décrits dans les lignes suivantes:

# Questions, objectifs, méthodologie et méthodes

## Questions de recherche

Alors, les questions sont les suivantes :

1. Quelles sont les méthodes et les environnements utilisés dans les pratiques enseignantes ?

2. Quelles sont les expériences faites par les futurs enseignants CAPET pro dans l'utilisation des supports pédagogiques et des nouvelles technologies de l'information et de la communication ?

3. Quelles connaissances nécessaires au développement de compétences technopédagogiques (TPACK) selon le modèle TPACK ont pu être développées par les futurs enseignants à travers ces projets ?

4. Quelles propositions peut-on faire pour améliorer la qualité de la formation des futurs enseignants EFTP en TIC à l'ENS.

## Objectifs

Cette étude permettra d'une part une analyse critique et une évaluation des projets de microenseignements en Technopédagogie pour les futurs enseignants CAPET pro réalisée.
Les objectifs suivants ont été fixés :

1. Analyser les méthodes et les environnements utilisés dans leurs pratiques pédagogiques,

2. Analyser les expériences professionnelles des futurs enseignants CAPET pro (Enseignants CAET expérimentés) avec les technologies de l'information et de la communication (TIC),

3. Faire une première (auto-) évaluation de la formation en Techno pédagogie basée sur le questionnaire TPACK-X et identifier ainsi les domaines de connaissances professionnelles dans lesquels les apprenants ont acquis des connaissances favorisant l'intégration des TIC dans l'enseignement et enfin

4. Faire des propositions pour améliorer la formation en Technopédagogie des futurs enseignants de l'EFTP à l'IEFTP/ENS Burkina Faso.

Les résultats de l'étude contribueront à une meilleure intégration des technologies dans les enseignements-apprentissages, des microenseignements en Technopedagogie, une meilleure conception et réalisation des formations en Technopédagogie dans le futur pour des spécialités de formation en évolution croissante.

D'autre part, cette étude constitue une bonne base pour développer, approfondir et élargir la recherche relative à l'intégration des nouvelles technologies y compris l'intelligence artificielle (IA) dans l'enseignement à d'autres unités d'enseignement ou à la formation complète des futurs enseignants.

## Hypothèses

L'étude est organisée à partir des hypothèses suivantes :

* Hypothèse 1 : Les enseignants CAET expérimentés actuellement en formation pour le niveau CAPET n'ont pas suffisamment d'expériences avec les nouvelles technologies dans leurs pratiques enseignantes

* Hypothèse 2 : A travers le travail de projet de microenseignement en Technopédagogie, les futurs enseignants CAPET professionnel ont acquis des connaissances technopédagogiques du contenu (TPCKxs1-4) de leur discipline ou spécialité d'enseignement (microenseignement) décrites dans le questionnaire TPACK-X (Dorsaz, 2020).

## Méthodologie

Afin d'apporter des réponses à ces questions une analyse documentaire, une enquête par questionnaire auprès des futurs enseignants et des observations de microenseignements ont été réalisées.

L'analyse documentaire a concerné les documents pédagogiques réalisés dans le cadre des projets de microenseignement (documents Powerpoint, Word, supports audio et video, image et logiciels) et utilisés par les futurs enseignants dans les micro enseignement en Technopédagogie.

Pour l'étude, la démarche globale de réalisation a été la suivante : :

* Analyser les utilisations des TIC et leur intégration dans l'enseignement

* Analyser les expériences des futurs enseignants CAPET pro dans l'utilisation des nouvelles technologiques
* Analyser les évaluations des microenseignement de chaque groupe et

* Évaluer les connaissances technopédagogiques du contenus (TPCKxs1-4) des neuf résultats des projets de microenseignements des futurs enseignants sur la base du questionnaire TPACK-X (Dorsaz, 2020, Schmid et al. (2020)) questionnaire TPACK-X

* Élaborer une grille d'évaluation de l'existence des connaissances technodidacticopédagogiques (TPACKxs1-4), voir copie en annexe.

* Appliquer ces grilles sur les neuf productions

* Analyser les résultats obtenus

* Apprécier sur la base du modèle TPCK-X, le potentiel et les exigences d'intégration des nouvelles technologies dans l'enseignement de ces productions

* Identifier les défis

* Faire des propositions pour améliorer la qualité de la formation en technopédagogie pour les futurs enseignants à l'IEFTP/ENS.

# Présentation et analyse des résultats

## Organisation des enseignements-apprentissage sous forme de projets et de microenseignements en Technopedagogie

Pour mieux prendre en compte les évolutions des nouvelles technologies dans la formation en Technopédagogie des futurs enseignants CAPET professionnel (2022-2023), des stratégies ont été développées au niveau des méthodes de formation et de l'évaluation des processus d'apprentissage lors de la formation. Il s'agit par exemple de l'utilisation de la méthode ou pédagogie de projet, la classe renversée, l'auto-évaluation, l'évaluation par les pairs et la méthode de microprojet

La méthode de formation par les projets ainsi que le microenseignement sont des méthodes actives et complexes de formation qui mettent les apprenants au centre des processus d'apprentissage.

## Le microenseignement et la pédagogie de projet

Un des objectifs de la formation enseignants de l'EFTP est de développer chez les futurs enseignants des compétences pour planifier, organiser et réaliser un enseignement-apprentissage selon des objectifs fixés par les curricula. A cette fin ils réalisent des micro enseignements sous forme d'exercice, dans lesquels des choix doivent être faits sur les objectifs, les contenus, les méthodes et les supports didactiques.

Un microenseignement est « un outil d'apprentissage professionnel pour les enseignants, un entrainement pratique à la conduite de la classe sur un mode progressif et simplifié, une méthode rationnelle de formation pratique centrée sur l'action de celui qui apprend" (Allen, D.W. et Ryan, K.,1972.). Les apprenants reçoivent un feedback immédiat de leurs pairs et de l'enseignant. Une telle évaluation immédiate et objective des performances réalisées soutienne la réflexion, les améliorations et le perfectionnement (Altet, M. et Britten, J. D., 1983, P.18).

La pédagogie de projet est une procédure d'enseignement complexe et une forme de validation de l'apprentissage, qui a un effet formateur. La méthode de projet résulte de l'interaction de plusieurs composantes (déroulement idéal selon FREY) et se caractérise