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# Robots conversationnels : enquête sur les usages et représentations d'étudiants et étudiantes en sciences de l'éducation et de la formation en France

## Conversational Robots: A Study of Their use and Perception by Students in Education and Training Sciences in France

https://doi.org/10.18162/ritpu-2025-v22n1-15

Solène ZABLOTª Université de Caen Normandie, France

Laëtitia BOULC'Hᵇ Université Paris Cité, France

Julie PIRONOMᶜ Université Clermont Auvergne, France

Anne SARDIERᶜ Université Clermont Auvergne, France

Béatrice DROT-DELANGEᶜ Université Clermont Auvergne, France

Mis en ligne : 4 août 2025

## Résumé

Le présent article rend compte des résultats d'une recherche auprès de 523 étudiants et étudiantes de licence et master de sciences de l'éducation et de la formation en France. Il vise à déterminer les usages et représentations de ces futurs professionnels et professionnelles de l'éducation concernant les robots conversationnels (RC). La méthode repose sur un questionnaire basé sur des échelles d'attitudes (littératie, utilité perçue, intention) et des entretiens semi-directifs. Les résultats montrent une faible compréhension de la manière dont les RC fonctionnent, les étudiantes et étudiants en ont un usage courant et varié dans le cadre privé et universitaire. Ils développent des stratégies leur permettant, selon eux, d'être plus efficaces dans leurs révisions et plus performants dans la réalisation de leurs travaux universitaires. Ces premiers résultats ouvrent la voie à d'autres recherches qui permettraient de comprendre comment ces outils récents pourraient être intégrés efficacement dans l'enseignement supérieur, particulièrement chez les futurs professionnels et professionnelles de l'éducation.

## Mots-clés

Intelligence artificielle générative, robots conversationnels, sciences de l'éducation, usages, utilité, littératie, intention

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<footnote>(a) Laboratoire CIRNEF (UR 7454). (b) Laboratoire EDA (URP 4071). (c) Laboratoire ACTé (UR 4281).</footnote>
Abstract

This paper reports on a study involving 523 undergraduate and master's students in Education and Training Sciences in France. It aims to identify how these future education professionals use and perceive conversational robots. The method used was a questionnaire based on attitude scales (literacy, perceived usefulness, intention) and semi-structured interviews. The results show a poor understanding of how CRs work, although the students use them routinely and in a variety of ways in both private and academic settings. They are developing strategies that they believe enable them to be more efficient when reviewing and more effective in their academic work. These initial results pave the way for further research into how these new tools can be effectively integrated into higher education, particularly among future education professionals.

Keywords

Artificial generative intelligence, chatbot, educational sciences, uses, usefulness, literacy, intention

Introduction

Cet article documente les appropriations de l'intelligence artificielle générative (IAg)<fnref n="1" /> par des étudiantes et étudiants inscrits en France en sciences de l'éducation et de la formation (SEF). Il rend compte à la fois de leurs usages des IAg, de ce qu'ils comprennent de leur fonctionnement et de leur intention de se former. Dans le contexte de démocratisation des IAg et des robots conversationnels (RC) (Johnston et al., 2024), nous avons souhaité rendre compte des représentations étudiantes en sciences de l'éducation et de la formation (SEF), qui se destinent pour beaucoup à des métiers de transmission de connaissances, et de leurs usages. Plus spécifiquement, nous avons cherché à connaître les buts des étudiantes et étudiants de licence et master en SEF concernant l'utilisation des IAg. Dans quelle mesure ont-ils une connaissance de son fonctionnement suffisamment précise pour pouvoir adopter une posture réflexive par rapport à leurs propres usages?

Usages et perception de l'IA par les étudiants et étudiantes dans
l'enseignement supérieur

Dès l'apparition de ChatGPT en 2022, des enquêtes ont été menées un peu partout dans le monde, notamment par les universités, très souvent en vue d'élaborer des chartes et de réglementer les usages de l'IAg. En effet, la question de la probité intellectuelle se trouve renouvelée dans cet environnement transformé par la diffusion de ces outils. L'objectif est de documenter les usages des IAg et surtout de ChatGPT par les étudiants et étudiantes, toutes disciplines et filières confondues. Généralement menées sur la base d'un large échantillon d'étudiantes et étudiants inscrits dans différentes disciplines, ces études révèlent une conscience et un usage répandu de ChatGPT (Stöhr et al., 2024). Par exemple, parmi les 2 555 étudiantes et étudiants anglais interrogés par Johnston et al. en 2024, seulement 7 % n'avaient jamais entendu parler des IAg, et plus de la moitié les avaient utilisées ou envisagées à des fins scolaires.

<footnote n="1">1. Une IAg est un système qui crée de nouvelles données similaires à celles sur lesquelles elle a été entraînée (Goodfellow et al., 2014). Elle est « adossée à des modèles génératifs capables de produire de multiples sorties (outputs ou résultats) : génération de textes ou d'images à des fins diverses telles que la traduction, la production de code informatique, les agents conversationnels (chatbots), l'aide à la décision, la synthèse de structures comme l'impression 3D, etc. » (Grinbaum et al., 2023, p. 6).</footnote>
Les enquêtes ont particulièrement approfondi les usages des étudiantes et étudiants dans les tâches d'écriture universitaire, qui sont les premières concernées par ces évolutions technologiques. Elles montrent que les étudiants et étudiantes ont recours aux IAg, notamment à des RC comme ChatGPT, pour corriger leurs productions, gagner du temps, trouver des idées (Chen et al., 2024) ou avoir un accès rapide à des informations et à des explications sur des concepts complexes (El Bahlouli, 2024). L'interaction avec les RC, produite à partir de la requête, peut aussi encourager les personnes apprenantes à poser des questions, à analyser et à réfléchir de manière critique sur le contenu présenté (El Bahlouli, 2024). Barrett et Pack (2023) comparent les perceptions des étudiants et étudiantes et du corps enseignant concernant l'utilité et les préoccupations liées à l'IA dans le processus d'écriture et ses différentes phases (planification, écriture, révision et édition). Les résultats de l'enquête menée par questionnaire auprès de 158 étudiants et étudiantes et 68 enseignants et enseignantes montrent des différences significatives dans leurs opinions. Par exemple, les enseignantes et enseignants sont plus susceptibles de considérer que l'IA sera un outil utile pour les étudiantes et étudiants, mais sont également plus préoccupés par la manière dont ceux-ci utiliseront l'IA. Les principaux résultats montrent un accord général sur l'acceptabilité de l'utilisation de l'IAg pour la génération d'idées ou de modèles, mais une désapprobation de la soumission de travaux entièrement générés par l'IAg. L'enquête de Johnston et al. (2024) révèle des attitudes variées, allant d'un soutien à l'utilisation des IAg pour l'aide grammaticale à une opposition à leur emploi pour la rédaction complète de travaux. Elle montre que les étudiants et étudiantes ayant une plus grande confiance en leur écriture universitaire sont moins susceptibles d'utiliser ou d'envisager d'utiliser l'IAg à des fins scolaires et sont moins favorables à ce que d'autres étudiants et étudiantes le fassent.

Afin de comprendre les représentations étudiantes et enseignantes sur les outils d'IAg en éducation, certaines recherches élaborent des échelles de mesure. C'est le cas des travaux d'Abbas et al. (2024) qui se sont employés à mesurer l'utilisation de ChatGPT par les étudiants et étudiantes. L'échelle finale comprend huit items évaluant l'étendue de l'utilisation de ChatGPT à des fins universitaires (faire les devoirs, les projets, préparer les examens, etc.). Dans un second volet, les chercheurs ont exploré les facteurs qui influencent l'utilisation de ChatGPT, tels que la charge de travail universitaire et la pression temporelle. Ils ont également examiné comment la sensibilité aux récompenses et la sensibilité à la qualité peuvent affecter l'utilisation de ChatGPT. Ils montrent que la charge de travail élevée incite les étudiants et étudiantes à recourir aux RC pour optimiser leur temps. De leur côté, Chai et al. (2024) ont développé et validé l'artificial intelligence learning intention scale (AILIS) pour mesurer les intentions d'apprentissage de l'IA par les étudiants et étudiantes. Leur recherche met en évidence des facteurs influençant ces intentions, tels que les connaissances de base en IA, l'accès au soutien et à la technologie, et l'utilisation actuelle des systèmes d'IA.

De nombreuses échelles sont ainsi conçues et mobilisées pour mesurer les représentations étudiantes sur les outils d'IAg en éducation. Certaines s'appuient sur le modèle TAM (technology acceptance model) de Davis (1989). Ce modèle suggère que l'acceptation d'une nouvelle technologie est indirectement déterminée par deux variables : l'utilité perçue et la facilité d'utilisation perçue. L'utilité perçue est définie comme le degré auquel un individu pense que l'utilisation d'une technologie particulière améliorerait sa performance (Alvarez et al., 2024). Bien que Stöhr et al. (2024) mentionnent le TAM et son lien avec les perceptions et l'intention d'utiliser la technologie, leur analyse se concentre plus largement sur l'utilisation et les attitudes envers les robots conversationnels IA en fonction du genre, du niveau universitaire et du domaine d'études.
Malgré les usages exponentiels et les perceptions globalement positives, ces nouveaux outils soulèvent encore des questions et défis nombreux. Du côté enseignant comme du côté étudiant sont fréquemment,évoqués le manque de fiabilité des contenus générés par l'IAg ou encore le risque qu'ils entravent le développement de la pensée critique (Damiano et al., 2024) et favorisent les tendances à la procrastination (Abbas et al. 2024). L'IAg soulève aussi des questions de confidentialité des données, d'éthique et de probité intellectuelle (Chan et Hu, 2023; Wood et Moss, 2024) qui incitent les étudiants et étudiantes à demander un cadre d'utilisation plus clair qui précise les cas où ces technologies sont ou ne sont pas appropriées (Johnston et al., 2024). Enfin, des recherches soulignent qu'un usage pédagogique pertinent nécessiterait une formation des étudiants et étudiantes (Saúde et al., 2024) et des enseignants et enseignantes (Barrett et Pack, 2023).

Différences disciplinaires : le cas particulier des sciences humaines et sociales et des futurs professionnels et professionnelles de l'éducation et de la formation

Les premières recherches mentionnées ci-dessus ont généralement porté sur d'importants corpus d'étudiantes et étudiants inscrits dans des filières très variées. Elles font ressortir des différences dans les usages de sensibilisation, la confiance ou les préoccupations en fonction des filières (Johnston et al., 2024; Kelly et al., 2023; Stöhr et al., 2024). Quelques études prennent davantage en compte les particularités inhérentes à chaque discipline en ciblant le profil des étudiantes et étudiants interrogés. Par exemple, Guha et al. (2023) s'intéressent à l'usage de l'IAg chez les étudiants et étudiantes suivant une filière marketing, Saúde et al. (2024) aux étudiants et étudiantes en informatique, Fleischmann (2024) à la manière d'intégrer systématiquement l'IAg dans la pratique étudiante suivant des études de graphisme.

Au sein des sciences humaines et sociales, les sciences de l'éducation occupent une place particulière, puisqu'elles forment des étudiantes et étudiants ou des aspirantes et aspirants professionnels de l'éducation. L'IA pose ainsi des défis à la formation enseignante (Romero et al., 2023; Urmeneta et Romero, 2024). Or, les recherches concernant les perceptions et les usages des étudiants et étudiantes se destinant aux carrières de l'enseignement ou de la formation sont peu nombreuses. Elles se focalisent souvent sur l'enseignement d'une discipline, les langues vivantes notamment (Mustroph et Steinbock, 2024; Waluyo et Kusumastuti, 2024). L'étude d'Alvarez et al. (2024), citée plus haut, se démarque par son objectif d'étudier l'acceptation de l'IAg chez les futurs enseignants et enseignantes. Un questionnaire diffusé à 256 étudiantes et étudiants issus de six universités de Suisse romande souligne l'importance de former les enseignants et enseignantes à cet outil, car leurs points de vue influenceront considérablement son adoption et sa transformation dans les contextes éducatifs, bien plus que la facilité d'utilisation perçue.

En conséquence, nous avons choisi d'explorer les usages d'étudiantes et étudiants qui se destinent, pour la plupart, à l'enseignement ou à la formation, ainsi que leurs représentations des outils d'IAg en éducation. À l'instar des enquêtes déjà citées, nous estimons que les usages précèdent la formation de ces étudiants et étudiantes à l'IAg. Il convient donc de faire un état des lieux des usages actuels de ces étudiants et étudiantes dans un contexte universitaire, mais aussi personnel. Nous formulons les hypothèses suivantes :

- Les usages sont liés à l'utilité perçue,

- Les usages sont liés à la littératie en IA,

- Les usages engendrent l'intention de se former.
# Méthodologie

Notre recherche s'inscrit dans la lignée des enquêtes déjà menées au niveau international. L'originalité de notre étude est de s'appuyer sur une méthode de recherche mixte encore peu utilisée (Saúde et al. 2024; Waluyo et Kusumastuti, 2024) avec un design intégré où, selon Creswell et Plano (2010), « *the researcher may add a qualitative strand within a quantitative design [...]*. In *the embedded design, the supplemental strand is added to enhance the overall design in some way*<fnref n="2" /> » (p. 71).

## Élaboration du questionnaire et de la grille d'entretien

Le questionnaire comporte quatre parties. La première (quatre questions) interroge les étudiants et étudiantes sur leurs usages des RC dans leurs activités personnelles et universitaires. La deuxième partie (quatre questions) porte sur les usages des RC dans un contexte universitaire. Les étudiantes et étudiants ont été invités à préciser la fréquence d'utilisation des RC, les activités universitaires pour lesquelles ils les utilisent, la présence d'erreurs ou d'informations erronées dans les réponses générées par ces outils (cette question est reprise de Schiel et al., 2023) et les possibilités d'usage pour des travaux de groupe (une question fermée a été ajoutée sur les raisons d'un non-usage des RC – adaptée de Schiel et al., 2023). La troisième partie (trois questions) porte sur les attitudes et représentations des étudiants et étudiantes concernant les RC. Il leur a été demandé d'indiquer si des enseignants et enseignantes leur ont parlé de l'IA, que ce soit pour l'interdire, pour expliquer ce que c'est ou pour l'utiliser en contexte universitaire. La dernière partie (six questions) porte sur des éléments de cursus des étudiants et étudiantes.

Trois échelles complètent le questionnaire (items sous forme d'échelle de Likert comportant six positions de « pas du tout d'accord » (1) à « tout à fait d'accord » (6) et une modalité « je ne sais pas »). Elles sont construites à partir des échelles proposées par Chai et al. (2020) et Stöhr et al. (2024). Ces échelles n'ont pas fait l'objet d'une validation complète; seules la validité de construit et la fidélité ont été vérifiées, respectivement par une analyse factorielle exploratoire et le coefficient oméga de McDonald. L'annexe A décrit, pour ces trois échelles, les items qui la composent, les items sources et leur origine, les résultats pour la validité ainsi que la distribution des réponses à ces questions.

La grille d'entretien comprend trois thèmes directement repris du questionnaire à des fins d'approfondissement. Nous traitons des deux premiers dans le cadre de cet article :

1) Les connaissances détenues par l'étudiante ou l'étudiant à propos des RC – À quoi cela lui fait-il penser? Quels RC connaît-il(elle)? Comment cela fonctionne-t-il selon lui(elle)? Quels usages en fait-il(elle)?

2) Les usages dans le cadre universitaire – Utilise-t-il(elle) des RC? Si oui, lesquels? À quelles fins? Comment formule-t-il(elle) ses requêtes? Que fait-il(elle) des réponses fournies par le robot? Est-il perçu comme une aide ou une fraude? Souhaite-t-il(elle) être formé(e) à l'utilisation des RC?

<footnote n="2">2. Le chercheur peut ajouter une composante qualitative à un modèle quantitatif [...] L'élément supplémentaire dans cette conception vise à enrichir l'ensemble de l'étude.</footnote>
## Personnes participantes

L'enquête par questionnaire a été réalisée en ligne et diffusée par courriel du 4 mars au 10 avril 2024 par les responsables de formation auprès de 2 250 étudiants et étudiantes de licence (3e année universitaire) en SEF et master (5e année universitaire) MEEF 1 et 2³ auprès de cinq universités : Bourgogne, Caen Normandie, Clermont Auvergne, Paris Cité et Franche-Comté. Le questionnaire a été présenté lors de séances de cours et, le cas échéant, un temps a pu être alloué pour sa passation; l'enjeu étant de limiter les effets d'un éventuel biais d'autosélection en incitant la participation de l'ensemble des étudiantes et étudiants, même les plus réticents à l'usage des IAg. Toutefois, la participation restait libre et ceux-ci étaient informés que leurs réponses étaient anonymes.

Il y a eu 657 connexions à l'enquête et 520 questionnaires ont été conservés pour l'analyse après exclusion de ceux qui n'étaient pas remplis au moins jusqu'aux échelles ou qui l'étaient de manière fantaisiste (taux de retour de 23 %).

À la suite de l'obtention des premiers résultats de l'enquête, deux chercheuses de l'équipe ont interviewé dix étudiantes et étudiants sélectionnés sur la base du volontariat. Cet échantillon de convenance reflète les caractéristiques du public cible en matière de genre (part des hommes et des femmes), d'année (L1, L2, L3) et de lieu d'étude. Il comporte des étudiantes et étudiants ayant un usage varié des RC; certains n'y avaient jamais eu recours dans le cadre universitaire alors que d'autres les utilisaient régulièrement depuis deux ans. Les étudiantes et étudiants interrogés n'avaient pas suivi d'enseignement particulier au sujet de l'IA ou des RC, mis à part quelques interventions ponctuelles d'enseignants et enseignantes. Ils avaient tous recours à des versions gratuites.

## Analyse des données

Pour les échelles du questionnaire, un score a été calculé en moyennant les valeurs des réponses aux questions qui la composent; une valeur élevée correspondant respectivement à une utilité importante, une littératie élevée et une intention de se former forte. Pour l'ensemble des questions, la répartition des réponses est décrite à l'aide de pourcentages ou de moyennes. Les statistiques inférentielles présentées reposent sur des tests de Student. Les analyses ont été réalisées avec jamovi (The jamovi project, s.d.) et un seuil de significativité de 5 % a été retenu.

Les entretiens ont été analysés selon une approche inductive (Paillé et Mucchielli, 2012) qui se prête particulièrement bien à l'analyse de données portant sur des objets de recherche à caractère exploratoire et qui permet de donner un sens à un corpus de données brutes (Blais et Martineau, 2006). L'encodage des données a d'abord été réalisé individuellement par les deux mêmes chercheuses et sans logiciel particulier dans la mesure où une telle méthode n'implique pas l'utilisation de matériel spécifique. Puis, celles-ci ont comparé et croisé leurs données à des fins de vérification et de complétion.

Enfin, les résultats des entretiens ont été croisés avec les scores issus des échelles du questionnaire. Ce « croisement [...] offre un matériau d'analyse particulièrement riche et complémentaire » (Daverne-Bailly et Wittorski, 2022, p. 19). Les tableaux présentés dans la section suivante rendent compte de la richesse des données issues de ces croisements.

<footnote n="3">3. Métiers de l'enseignement, de l'éducation et de la formation – premier degré et second degré.</footnote>
# Résultats : usages des RC, littératie, utilité perçue, intention de se former

## Des usages récents et limités à certains outils

La plupart des étudiantes et étudiants de SEF interrogés déclarent avoir déjà utilisé un RC. Ils sont capables d'en citer quelques-uns, mais pour les plus novices, seul le très médiatisé ChatGPT est évoqué (voir tableau 1).

<caption>**Tableau 1**</caption>

Types de RC connus et usages déclarés

<table><thead><tr><th></th><th>Résultats quantitatifs</th><th>Résultats qualitatifs (extraits d'entrevues)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Usage</td><td>79,4 % (n = 413) déclarent avoir déjà utilisé un RC.<br>Parmi eux (les plus fréquents) :<br>94,7 % : ChatGPT<br>9,8 % : My AI de Snapchat<br>7,5 % : Bing Chat</td><td>C'est évidemment ChatGPT, en premier lieu, mais parce que c'est le plus connu aujourd'hui. Y en a de plus en plus d'autres plus ou moins fiables évidemment. (E9_L1)<br>Le seul que je connais de nom, parce qu'on en parle beaucoup c'est ChatGPT. C'est le seul, les autres je connais pas, je ne sais pas s'il y en a d'autres. (E3_L1)</td></tr></tbody></table>

Sur les 10 étudiantes et étudiants interviewés, seuls deux ont découvert l'utilisation des RC dans le cadre d'interventions assurées à l'Université :

J'avoue que moi c'est tout frais hein, les robots conversationnels, c'est vraiment du début de semestre, parce qu'avant j'ai jamais utilisé, je connaissais de nom, parce qu'on en a forcément entendu parler à gauche, à droite. (E4_L2)

Certains étudiants et étudiantes indiquent que leur utilisation des RC est encore hésitante, voire empêchée par manque de connaissance du fonctionnement de ces instruments. On constate également que la dimension « conversationnelle » du robot n'est pas prise en compte par les plus novices. Si la réponse obtenue ne leur correspond pas, ils ne relancent pas nécessairement et abandonnent

J'ai mis : [Est-ce que vous pouvez me donner une source en lien avec le sujet?] je crois que c'était sur le genre avec les enfants, enfin... comment ils procédaient. Et là, ça m'a sorti plein de sources anglaises. Et là, je me suis dit [Oulala je comprends pas où ça veut mener] du coup j'ai abandonné. (E1_L2)

Le non-usage ou l'usage limité est justifié de plusieurs façons, notamment par le manque d'intérêt et de confiance en l'outil (voir tableau 2).

## Une utilité perçue mitigée et des usages variés, notamment dans le cadre universitaire

Dans un contexte général, deux tiers des 413 personnes répondantes utilisant les RC le font pour rechercher de l'information (61 %), comme aide à la compréhension (59 %) ou comme aide à l'écriture (57 %). Un tiers (30 %) s'en servent pour traduire du texte.

Dans le cadre universitaire, 61 % (n = 252) des personnes répondantes y ont recours, mais de manière peu fréquente, 69 % d'entre elles l'utilisant moins d'une fois par semaine.
<caption>**Tableau 2**</caption>

Raisons du non-usage des RC dans les activités universitaires (n = 268)

<table><thead><tr><th></th><th>Résultats quantitatifs</th><th>Résultats qualitatifs (extraits d'entrevues)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Non-usage</td><td>Raisons de non-usage des RC :<br>33,2 % Je ne vois pas l'intérêt de ces outils;<br>27,2 % Je ne fais pas confiance aux informations qu'ils donnent;<br>11,6 % Je ne suis pas autorisé(e) à utiliser ces outils à l'Université;<br>7,1 % Je n'ai pas accès à ces outils.</td><td>Alors, moi, non [je ne l'utilise pas pour moi] parce que je ne suis vraiment pas portée là-dessus, mais ça m'est arrivé de [le] faire dans des travaux de groupe. Après moi, je suis assez sceptique sur tout ça encore et j'ai tendance à vérifier tous les paragraphes. (E6_L2)<br>Vu que c'est pris, un petit peu de partout, on n'est pas forcément sûr de ses sources et d'ailleurs quand on me pose la question pour les sources, j'ai pu le faire c'est souvent des sources anglaises et c'est pas forcément, enfin on comprend pas pourquoi c'est cette source-là. (E1_L2)</td></tr></tbody></table>

Les usages dans le cadre universitaire sont assez variés (figure 1) et en lien avec l'utilité perçue : 52 % déclarent ainsi que les RC les rendent plus efficaces en tant que personne apprenante (Util4) et 33 % que cela les aide à améliorer leurs notes (Util1).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 1**</figcaption></figure>

Types d'activités déclarées par les étudiants et étudiantes utilisant les RC dans le cadre universitaire

Plus spécifiquement, parmi les personnes qui utilisent les RC (n = 413, soit 79,4% des répondants), 36 % affirment qu'ils améliorent leur capacité linguistique générale (Util2) et 48 % que ces outils génèrent de meilleurs résultats que ce qu'elles peuvent produire elles-mêmes (Util3). Les entretiens font également ressortir l'utilité des RC pour améliorer les productions, pour gagner du temps lors de l'étude de textes longs et lors de la recherche d'informations. Cependant, les personnes répondantes déclarent ne pas être à l'aise avec l'idée de tout déléguer aux RC :

> Là honnêtement, pour le dossier [...] les sources sont très denses et du coup c'est vrai que ChatGPT peut aider à faire un résumé, mais j'ai l'impression de déléguer tout le travail, j'aime pas ça, mais c'est vrai que ça aide quand même. (E8_L2)

L'utilisation des RC va de pair avec une utilité perçue plus grande. Par exemple, elle est plus élevée chez les étudiantes et étudiants ayant utilisé les RC (comparativement à ceux qui ne les ont pas utilisés) pour : faire un résumé (3,85 contre 3,39; *p* < 0,001, *d* = 0,44), préparer un exposé (3,84 contre 3,51; *p* = 0,013, *d* = 0,32) ou compléter le cours (3,94 contre 3,55; *p* = 0,006, *d* = 0,38).
Ce constat est vérifié pour l'ensemble des usages en contexte général et universitaire (sauf pour le mémoire). De même, l'utilisation des RC dans un contexte général va de pair avec une littératie plus élevée (sauf pour avoir une aide à la compréhension ou lors d'usages liés au divertissement). Ce lien est constaté dans le cas des usages universitaires uniquement lors d'une utilisation pour le mémoire (3,64 contre 3,17; *p* = 0,011, *d* = 0,45) et pour compléter un cours (3,50 contre 3,13; *p* = 0,010, *d* = 0,36).

Les entretiens apportent un éclairage sur les motivations étudiantes à l'utilisation des RC, la raison la plus fréquente étant une recherche constante de gain de temps dans la réalisation des travaux universitaires. Dans ce qui suit, nous illustrons trois résultats saillants du questionnaire par des verbatims, à savoir « résumer un texte », « synthétiser des textes » et « compléter un cours », car ces éléments ressortent systématiquement dans les entretiens.

## Résumer un texte, faire ressortir les idées principales, avant de s'y plonger soi-même

Un premier usage récurrent concerne la réalisation de résumés ou de synthèses de textes jugés trop longs et complexes que les étudiantes et étudiants sont amenés à lire pendant leur cursus universitaire. Même s'ils déclarent avoir le sentiment de déléguer le travail et d'obtenir des résumés pas toujours pertinents, cette stratégie constitue pour eux un vrai gain de temps :<

> Je lui dis : [Résume ce texte en autant de lignes ou autant de phrases]. C'est des tentatives, parce que je pense que le robot ne le fait pas très bien pour résumer des textes qui sont parfois très longs. Je trouve que parfois dans le résumé il va mettre des détails et il va oublier des grandes idées. Oui, je l'utilise, mais avec beaucoup de prudence. Je dirais que c'est un gain de temps quand les résumés sont bien faits.
(E4_L3)

Cet usage des résumés leur permet aussi de procéder à une sélection rapide de l'information. Par exemple, lors de la réalisation de dossiers nécessitant une recherche d'articles ou d'ouvrages, la synthèse fournie par les RC leur permet de vérifier à moindres frais si la source est pertinente et si elle mérite d'être lue en détail :

> Je vais passer par une intelligence artificielle, qui n'est pas ChatGPT, qui permet de faire les résumés de pdf, parce que j'ai besoin d'avoir rapidement le contenu pour en dégager une première réponse. Si je sens que je peux aller plus loin, que ça peut être plus complet, je vais aller dans le détail. (E9_L1)

## Préparer une production : trouver des idées et améliorer son écrit

Les RC peuvent être sollicités à différents moments d'une tâche d'écriture, pour :

- trouver une idée de thème ou de problématique :

> On a eu notre introduction de mémoire de stage où il fallait poser la problématique, honnêtement, je ne sais pas très bien poser une problématique donc ce que je fais, c'est que je demande de manière assez brute : [Écris une problématique à partir de ce sujet-là]. (E9_L1)

- étoffer le thème choisi et avoir une idée exhaustive des différents points à aborder :

> Des fois, quand j'ai pas trop d'inspiration, ça va juste m'aider, je vais mettre deux/trois mots-clés et puis ça va me donner des idées, après de là, ça va vous permettre de commencer à formuler mes pensées. (E5_L3)
- organiser les idées une fois que celles-ci ont été définies :

  J'ai tapé [Quel pourrait être un plan dans un exposé sur les différents styles parentaux?], c'était vraiment juste définir un plan. Au final, ça rejoignait un peu ce que j'avais imaginé avant, mais comme c'était écrit de façon un peu organisée, ça nous a un peu aidé. (E3_L1)

La partie rédactionnelle en tant que telle ne semble pas être entièrement déléguée aux RC. Les étudiantes et étudiants interrogés déclarent les solliciter pour améliorer un écrit qu'ils auraient eux-mêmes rédigé, mais pas pour produire d'emblée un texte prêt à être employé. Ils leur permettent d'étoffer un texte ou, à l'inverse, de le raccourcir :

Il va reformuler pour que ça fasse un peu plus long, un peu plus développé. (E7_L2)

Ou bien raccourcir mes propres paragraphes parce que j'ai une écriture qui est parfois un peu lourde, je fais des phrases très longues. (E4_L3)

Les RC sont surtout perçus comme un atout pour améliorer leur style afin de le rendre plus « universitaire » et corriger les tournures maladroites ou les fautes d'orthographe. Les propositions sont rarement reprises telles quelles, l'important étant de trier, de reformuler, de préciser le propos.

## Obtenir et croiser des informations pour compléter un cours

Dans le cadre universitaire, 6 des 10 étudiantes et étudiants interrogés déclarent utiliser les RC pour la recherche d'informations complémentaires à des concepts ou à des termes présentés en cours. Cela leur permettrait de gagner du temps par rapport à des recherches dans un dictionnaire ou sur des moteurs de recherche :

Je dirais pour des définitions, quand j'ai un doute de ce que je pense, des fois, je peux aller dessus pour voir ce qu'il met et si je suis vraiment pas sûre, bah j'ouvre le dictionnaire. (E1_L2)

Ce choix pour compléter un cours s'explique aussi par leur besoin de simplification ou de reformulation. En ce sens, ils rédigent des requêtes personnalisées, en demandant une réponse adaptée à leur niveau :

Si, ça a pu m'arriver [...] de lui faire reformuler des concepts que je n'étais pas sûre d'avoir compris en rajoutant « comme si j'étais bête », « comme si j'étais un enfant ». Quand ça reste compliqué j'ai trouvé que ça reste une bonne solution surtout quand il simplifie avec des images [...] je trouve que c'est bien aussi d'avoir l'info condensée avec des images, ça m'a aidée à de nombreuses reprises, ça m'embrouillait plus d'aller sur les moteurs de recherche, déjà je trouvais pas des sources qui expliquaient bien, ça reprenait surtout ce qu'on avait pris en cours. (E3_L1)

Malgré tout, les étudiants et étudiantes n'accordent pas toujours une crédibilité à l'information produite par les RC :

Je préfère taper sur Internet et regarder s'il n'y a pas un article Cairn, en général il y en a un, ou alors demander à un étudiant ce qu'il a compris [...] c'est vraiment pas ChatGPT l'outil vers lequel je vais me diriger. (E10_L3)

Il est possible que les enseignements de méthodologie du travail universitaire aient un effet direct sur les représentations exprimées. Ils jugent l'information produite par les RC en rapport avec des
principes appris d'estimation de la fiabilité des informations. D'abord, ils opposent les informations que l'on peut trouver sur des portails auxquels les universités sont abonnées (p. ex. Cairn), jugés fiables. Ils considèrent que les sources utilisées par les RC sont inconnues ou encore, que les références possiblement moissonnées sont anciennes. Ainsi, des précautions sont prises et les étudiants et étudiantes croisent les informations avec d'autres jugées plus fiables. Ces utilisations déclarées posent la question du degré d'acquisition des compétences informationnelles. Les discours montrent que les étudiantes et étudiants se construisent des représentations pour mesurer la fiabilité d'une information à partir de ce qu'ils ont compris des interventions faites lors des travaux dirigés de méthodologie du travail universitaire et les appliquent à ce qui est produit par les RC.

## Des connaissances faibles en matière d'IA

Les étudiants et étudiantes ont des connaissances absconses en ce qui concerne le fonctionnement des RC. Dans les questionnaires, ils déclarent en majorité ne pas comprendre ou ne pas savoir comment fonctionne cet outil : seule l'idée de compilation de données semble être comprise par 78,8 % des personnes répondantes (voir tableau 3). Cette idée de compilation de données en masse ressort également des entretiens, associée à celle de réponses préenregistrées, sans que ces fonctionnalités soient réellement expliquées par les étudiants et étudiantes.

<table><caption>**Tableau 3**

Connaissances déclarées en matière d'IA</caption><thead><tr><td>Résultats quantitatifs</td><td>Résultats qualitatifs (extraits d'entrevues)</td></tr></thead><tbody><tr><td>78,8 % Je comprends pourquoi la technologie IA a besoin de beaucoup de données (Litt2);</td><td>Ça vient d'une banque de données, je crois et puis voilà ça prend des informations. (E8_L2)</td></tr><tr><td>40,6 % Je comprends comment la technologie de l'IA optimise le résultat de la traduction pour la traduction en ligne (Litt4);</td><td>Ce qui est sûr, c'est que tout ce qui [se] dit là, se base sur une accumulation. Ça c'est sûr ils vont aller chercher sur Internet tout ce qu'ils peuvent récupérer, tout ce qu'ils peuvent utiliser jusqu'à une certaine date donnée et après essayer de réarranger ça par rapport aux questions qu'on formule. Mes connaissances s'arrêtent là. (E9-L1)</td></tr><tr><td>34,7 % Je comprends comment les assistants d'intelligence artificielle tels que l'assistant Google gèrent les interactions entre les personnes et l'ordinateur (Litt6);</td><td>C'est des outils qui ont accès à toutes les pages Internet et qui condensent en fait toutes les informations très rapidement, mais je pense qu'il y a aussi des pré-réponses par rapport à des questions standards sur des sites, où c'est très précis « est-ce que je peux vous aider pour la commande, pour ceci, pour cela ». À mon avis, c'est des choses pré-enregistrées. (E6_L2)</td></tr><tr><td>27,9 % Je comprends comment les ordinateurs traitent les images pour produire une reconnaissance visuelle (Litt3);</td><td></td></tr><tr><td>26,0 % Je sais comment l'IA peut être utilisée pour prédire des résultats possibles grâce aux statistiques (Litt5);</td><td></td></tr><tr><td>18,9 % Je connais le processus par lequel l'apprentissage profond permet à une IA d'effectuer des tâches de reconnaissance vocale (Litt1).</td><td></td></tr></tbody></table>

Plus généralement, les discours rapportés sur les RC traduisent une méconnaissance des concepts de programmation en informatique ou d'algorithmique. L'étudiante E5_L3 émet l'idée d'une compilation d'informations qui ne serait pas assurée de manière automatique, mais par des humains :

> Franchement, je ne sais pas si c'est des vraies personnes qui sont derrière et qui vous répondent ou si c'est des questions qui sont préenregistrées en fonction de la question qu'on va leur demander. (E5_L3)
De même, l'étudiante E1_L2 a tendance à attribuer des émotions au robot : lorsqu'elle formule des requêtes, elle veille à respecter certaines conventions d'écriture telles que le vouvoiement et la politesse afin d'obtenir de meilleures réponses :

> Je dis souvent s'il vous plaît, parce qu'on a vu que si on lui parlait différemment et ben il donne pas forcément le même rendu. (E1_L2)

Cette manière d'interagir avec la machine (tendance à l'anthropomorphisme) peut être le signe d'une « rationalisation des évènements non maîtrisés » (Spatola, 2019, p. 518).

Par ailleurs, selon ces deux étudiantes, tous les RC fonctionnent grâce à des « techniques d'intelligence artificielle », mais ces dernières ne sont pas expliquées :

> C'est un... déjà une intelligence artificielle qui va répondre à une autre question qu'on peut lui poser par des sources, qu'il a récupéré à différents endroits. (E1_L2)

## Intention de se former

Parmi les personnes répondantes (n = 520), 34,9 % déclarent qu'elles vont prêter attention aux nouvelles applications d'IA émergentes [Int3], 30,2 % qu'elles vont se tenir informées des dernières applications d'IA [Int1] et 22,7 % qu'elles consacreront du temps à apprendre la technologie de l'IA à l'avenir [Int2].

Tout comme il existe un lien entre littératie et utilisation, nous constatons un lien entre utilisation générale et intention de se former. Par exemple, l'intention de se former est plus élevée chez les personnes répondantes qui utilisent les RC pour traduire un texte (3,28 contre 2,68; *p* < 0,001, *d* = 0,48) ou pour des divertissements (3,43 contre 2,78; *p* < 0,001, *d* = 0,52). Ce lien s'observe également dans les entretiens : deux étudiants qui ont des utilisations plus fréquentes des RC souhaiteraient suivre des formations techniques qui leur permettraient de mieux comprendre comment fonctionne un robot conversationnel, d'où viennent ses sources et comment il les traite :

> Avoir déjà les premières explications sur comment ça fonctionne. (E9_L1)

J'ai l'impression qu'il y a encore des choses à exploiter là-dessus que les étudiants n'exploitent pas forcément. Donc je pense, ça peut être pertinent, de nous expliquer un peu comment l'utiliser. Comment on formule les questions, comment on reformule les questions. (E10_L3)

Les autres étudiantes et étudiants évoquent plutôt le besoin d'une formation déontologique. C'est-à-dire de pouvoir se référer à un cadre officiel explicitant ce qui est autorisé ou non dans le cadre de leurs études (Johnston *et al.*, 2024). L'important, pour eux, est que l'établissement leur apprenne à utiliser le robot « intelligemment » et « correctement », en s'en servant comme d'une base de réflexion, d'un tremplin pour entreprendre un travail et non pas comme une machine à produire des réponses et des solutions toutes faites à réemployer telles quelles :

> Former à l'usage, je sais pas, mais prévenir du fait que c'est pas toujours bon, qu'il faut pas s'appuyer uniquement sur ça et aussi dire que vous êtes à l'université c'est pour développer vos propres capacités, pas pour que ce soit un robot qui fasse tout à votre place. (E7_L2)

Par ailleurs, ils considèrent comme important d'apprendre à avoir du recul, à croiser les sources et à vérifier la fiabilité des réponses :
Oui, parce que là, dans un contexte universitaire, on a quand même besoin d'un minimum de rigueur universitaire. On a appris durant ces deux années à aller chercher des sources fiables et ChatGPT, on n'est pas sûr qu'il le fait. Il faut quand même qu'on reprenne et qu'on réfléchisse notamment au côté politique ou idéologique derrière. (E6_L2)

Derrière la demande de formation déontologique se dessine la question de la probité intellectuelle. Les données obtenues indiquent que les RC sont considérés comme une tricherie par 54 % des étudiants et étudiantes. Cette vision semble varier en fonction du profil, utilisatrice ou utilisateur régulier ou non. Les étudiantes et étudiants qui n'utilisent pas ou peu les RC portent souvent un jugement négatif sur ceux qui y ont recours. Leur usage est perçu comme une stratégie peu valorisante. Ils ont le sentiment de tricher et de déléguer le travail demandé. Ils ressentent même un sentiment d'injustice vis-à-vis de ceux qui y ont recours et souhaiteraient que les enseignants et enseignantes sanctionnent davantage son utilisation

J'étais dégoutée parce que le camarade qui a utilisé ce robot, il a eu une meilleure note que moi. La méritocratie elle est pas là, on se donne du mal et finalement. (E8_L2).

Par la suite, ce point de vue semble rapidement évoluer : les étudiantes et étudiants les plus aguerris s'affranchissant assez facilement de toute culpabilité, notamment parce qu'ils considèrent qu'ils mettent en place des usages plus intelligents et sophistiqués de l'outil :

Au début, pour moi, ceux qui utilisaient ChatGPT, c'étaient ceux qui préféraient la facilité, oui voilà, mais en fait, moi-même j'ai vu ce que ça pouvait proposer. Mon regard il a changé sur ceux qui l'utilisent. Je le vois vraiment comme un outil et non pas comme une triche. (E5_L3)

## Discussion et conclusion

Finalement, les résultats de cette enquête entrent en congruence avec ceux d'autres recherches menées récemment. Comme dans le cas des travaux de Stöhr et al. (2024) qui portaient sur une population générale étudiante, les étudiantes et étudiants de SDE sont également des utilisatrices et utilisateurs de RC aussi bien dans un contexte général que pour la réalisation de leurs travaux universitaires, puisque 80 % d'entre eux déclarent avoir déjà utilisé au moins un RC, dont 31 % au moins une fois par semaine dans le cadre de leurs études. Pour autant, ces usages, qui peuvent sembler massifs, ne doivent pas masquer des absences d'appropriation qui s'expliquent par différents facteurs. Nous avions émis des hypothèses sur les liens entre les usages et l'utilité perçue, la littératie en IAg et l'intérêt à se former. Globalement, toutes les moyennes aux différentes échelles sont plus élevées chez les étudiantes et étudiants qui déclarent avoir utilisé les RC, et ce, d'autant plus que la fréquence d'utilisation est élevée (sauf pour la littératie), quelle que soit l'utilisation (sauf pour se divertir). La moyenne d'utilité est plus faible pour ceux qui n'utilisent pas les RC parce qu'ils n'en voient pas l'intérêt ou parce qu'ils n'ont pas confiance dans les informations données par les RC.

Cette méfiance reste tout de même de mise chez les utilisateurs et utilisatrices si les RC sont davantage perçus comme une aide, pour apprendre, pour réviser, pour s'améliorer. Les propositions sont alors rarement reprises telles quelles et servent de déclencheur à l'écriture (El Karfa, 2024). Elles font l'objet de vérifications, de croisements et d'un travail de réécriture, car ces étudiants et étudiantes ont davantage conscience des limites et des enjeux éthiques de ces outils.
Autrement dit, si l'utilisation des RC est motivée par un gain de temps et, en cela, nos résultats rejoignent ceux d'Abbas et al. (2024), les étudiants et étudiantes de SDE se montrent méfiants vis-à-vis des résultats que ceux-ci produisent. Ils déclarent ne pas vouloir tout déléguer. Plusieurs raisons sont évoquées par ces futurs professionnels et professionnelles de l'éducation, qui considèrent que réfléchir par soi-même est le fondement d'un processus d'apprentissage réussi et qu'il est impossible pour un RC de fournir une réponse suffisamment précise, sûre et individualisée. Ce résultat se retrouve dans les travaux de Johnston et al. (2024) qui font état de préoccupations concernant la fiabilité des informations générées par l'IA : « It's known to provide citations and references that don't exist [on sait qu'il peut produire des citations et des références qui n'existent pas] » (p. 8).

La littératie telle que mesurée par notre échelle montre des connaissances déclarées portant principalement sur la nécessité pour les IA d'avoir beaucoup de données (79 %), suivie de la compréhension de la traduction en ligne (41 %). Cela pourrait s'expliquer par la plus grande connaissance par les étudiantes et étudiants des outils de traduction linguistique, qu'ils sont amenés à rencontrer tout au long de leur scolarité. Les autres domaines de l'IAg restent beaucoup plus flous pour eux. Nous avons mesuré que la moyenne de littératie dans une utilisation en contexte général n'était pas statistiquement différente dans le cadre d'un usage pour une aide à la compréhension. Autrement dit, pour cet usage, que l'étudiant ou l'étudiante ait des connaissances en IA ou non n'entre pas en ligne de compte dans son utilisation des RC. Dans un contexte universitaire, nous avons cependant pu constater que la moyenne de l'échelle de littératie est plus élevée chez les étudiants et étudiantes qui utilisent les RC pour compléter un cours ou dans le cadre du mémoire (écrit d'initiation à la recherche à rendre en fin de 3e ou 5e année universitaire). Cependant, nous ne savons pas si certains étudiants et étudiantes ont pu bénéficier de modules spécifiques sur l'utilisation des RC dans le cadre de l'accompagnement méthodologique du mémoire.

Malgré une littératie relativement faible, l'intention de se former à l'usage de l'outil ne semble pas une nécessité pour les étudiants et étudiantes. Nous avions supposé que l'intérêt à se former à l'IA serait d'autant plus grand chez des étudiantes et étudiants inscrits en sciences de l'éducation et de la formation, alors que les IAg ont un impact profond sur l'accès à la connaissance, l'écriture et toute activité au cœur des métiers visant la transmission de connaissances et de savoirs. Finalement, ce n'est pas ce que montrent nos résultats : environ un tiers (seulement) d'entre eux déclarent qu'ils mèneront des activités que nous pouvons apperenter à de la veille. Pour l'heure, leur intention de formation est plutôt centrée sur la mise en place d'une charte d'utilisation. Ils regrettent l'absence de cadre précis en matière d'utilisabilité acceptable dans l'enseignement supérieur, ce qui vient directement mettre en question leurs propres représentations de la tricherie. Stöhr et al. (2024) soulignent que de nombreux étudiants et étudiantes considèrent que l'utilisation des RC pour la réalisation de travaux relève de la tricherie et pensent que leur utilisation devrait être interdite dans les établissements d'enseignement. Ce sentiment de fraude n'est pas partagé par les étudiantes et étudiants de SEF interrogés, dès lors qu'ils considèrent avoir un usage affiné de l'outil. Ces éléments incitent, à l'instar de Wood et Moss (2024), à penser une formation qui permettrait de fixer un cadre, mais aussi de rendre rapidement les étudiantes et étudiants experts, c'est-à-dire capables d'utiliser au mieux les potentialités de ces outils comme une aide, une base de réflexion à retravailler plutôt que comme un producteur de bonnes réponses et phrases toutes faites. Si les IAg peuvent synthétiser et diffuser de l'information, elles ne produisent pas elles-mêmes de nouveaux savoirs, elles ne font que manipuler des symboles et des représentations de manière calculatoire, sans saisir le sens intrinsèque. Cependant, peu d'étudiants et étudiantes semblent en avoir conscience, du fait de leur faible littératie en la matière. Parmi les perspectives
ouvertes par notre étude, l'une concerne la réflexion à mener sur le concept même de littératie en IA. De nombreux travaux de recherche s'attachent à définir cette littératie, par exemple Long et Magerko (2020, p. 2), selon qui elle est « *a set of competencies that enables individuals to critically evaluate AI technologies; communicate and collaborate effectively with AI; and use AI as a tool online, at home, and in the workplace.* »

Il existe un grand nombre d'échelles et des tests pour mesurer cette littératie (Lintner, 2024). Certaines échelles s'attachent aux connaissances associées à l'usage d'un RC en particulier (voir par exemple pour ChatGPT, Lee et Park, 2024). Une réflexion serait à mener sur la littératie en IA pour des étudiantes et étudiants à l'université, en tenant compte des contextes culturels. L'échelle utilisée dans notre étude est fiable et cohérente, mais elle ne permet pas vraiment de saisir leur compréhension des outils qu'ils manipulent. Les entretiens menés nous aident à en avoir une perception plus fine. Cependant, il conviendrait de compléter cette étude par des observations en situation des usages par les étudiants et étudiantes.

Une autre perspective concerne les usages de l'IA chez les enseignants et enseignantes et leur littératie dans ce domaine. De premières enquêtes ont été menées à l'université (Antonenko et Abramowitz, 2023), mais pourraient être étendues au secondaire, voire à l'école primaire, les études portant le plus souvent sur les élèves (Karnalim et al., 2024). Une première réflexion a d'ailleurs été amorcée lors de cette étude avec les futurs professionnels et professionnelles de l'éducation que nous avons interrogés sur leurs futures pratiques d'enseignement et leur usage potentiel des IAg. Ne serait-ce pas alors le rôle de l'établissement d'enseignement d'aborder l'IA comme un sujet de connaissances, en permettant aux étudiants et étudiantes de comprendre comment l'IA est entraînée à traiter et à synthétiser de très grandes quantités de données, et de saisir quels sont leurs enjeux éthiques qu'elle pose concernant l'objectivité de son savoir et les biais potentiels contenus dans ses algorithmes? C'est une responsabilité des recherches en sciences de l'éducation que de produire des connaissances dans ces domaines pour permettre aux futurs professionnels et professionnelles de l'éducation de les prendre en charge dans les meilleures conditions.

# Notes

## Disponibilité des données

Les données collectées au cours de la présente recherche et sur lesquelles l'article s'appuie ne sont pas disponibles.

## Références

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# Annexe A – Détail des échelles utilisées

<caption>## Tableau A.1</caption>

Sources et énoncés des items; résultats pour la validité et distribution des réponses

<table><thead><tr><th rowspan="2">Code</th><th rowspan="2">Source<sup>a</sup></th><th rowspan="2">Items dans notre questionnaire</th><th rowspan="2">Items d'origine</th><th colspan="3">AFE<sup>b</sup></th><th colspan="3">Réponses<sup>c</sup></th></tr><tr><th>D1</th><th>D2</th><th>D3</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="10" style="text-align: center; font-weight: bold;">Échelle de littératie en IA (ω de McDonald = 0,82)</td></tr><tr><td>Litt1</td><td>[1]</td><td>Je connais les processus par lesquels l'apprentissage profond permet à une IA d'effectuer des tâches de reconnaissance vocale.</td><td>I know the processes through which deep learning enables AI to perform voice recognition tasks.</td><td>0,70</td><td>—</td><td>—</td><td>66 %</td><td>15 %</td><td>19 %</td></tr><tr><td>Litt2</td><td>[1]</td><td>Je comprends pourquoi la technologie IA a besoin de beaucoup de données.</td><td>I understand why AI technology needs big data.</td><td>0,49</td><td>—</td><td>—</td><td>13 %</td><td>8 %</td><td>79 %</td></tr><tr><td>Litt3</td><td>[1]</td><td>Je comprends comment les ordinateurs traitent les images pour produire une reconnaissance visuelle.</td><td>I understand how computers process image to produce visual recognition.</td><td>0,79</td><td>—</td><td>—</td><td>58 %</td><td>14 %</td><td>28 %</td></tr><tr><td>Litt4</td><td>[1]</td><td>Je comprends comment la technologie de l'IA optimise le résultat de la traduction pour la traduction en ligne.</td><td>I understand how AI technology optimizes the translation output for online translation.</td><td>0,69</td><td>—</td><td>—</td><td>64 %</td><td>6 %</td><td>30 %</td></tr><tr><td>Litt5</td><td>[1]</td><td>Je sais comment l'IA peut être utilisée pour prédire des résultats possibles grâce aux statistiques.</td><td>I know how AI can be used to predict possible outcomes through statistics.</td><td>0,67</td><td>—</td><td>—</td><td>71 %</td><td>6 %</td><td>23 %</td></tr><tr><td>Litt6</td><td>[1]</td><td>Je comprends comment les assistants d'intelligence artificielle tels que l'assistant Google gèrent les interactions entre les personnes et l'ordinateur.</td><td>I understand how AI assistants such as SIRI or Hello Google handle human-computer interaction.</td><td>0,75</td><td>—</td><td>—</td><td>59 %</td><td>6 %</td><td>35 %</td></tr><tr><td colspan="10" style="text-align: center; font-weight: bold;">Échelle d'intention (ω de McDonald = 0,86)</td></tr><tr><td>Int1</td><td>[2]</td><td>Je vais me tenir informé(e) des dernières applications d'IA.</td><td>I will keep myself updated with the latest AI applications.</td><td>—</td><td>—</td><td>0,90</td><td>49 %</td><td>18 %</td><td>33 %</td></tr><tr><td>Int2</td><td>[2]</td><td>J'ai l'intention de consacrer du temps à apprendre la technologie de l'IA à l'avenir.</td><td>I plan to spend time in learning AI technology in the future.</td><td>—</td><td>—</td><td>0,65</td><td>56 %</td><td>8 %</td><td>36 %</td></tr><tr><td>Int3</td><td>[2]</td><td>Je vais prêter attention aux nouvelles applications d'IA émergentes.</td><td>I will pay attention to emerging AI applications.</td><td>—</td><td>—</td><td>0,85</td><td>47 %</td><td>4 %</td><td>48 %</td></tr><tr><td></td><td>[2]</td><td>[Non reprise]</td><td>I will continue to learn AI technology in the future.</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Code</th><th rowspan="2">Source<sup>a</sup></th><th rowspan="2">Items dans<br>notre questionnaire</th><th rowspan="2">Items<br>d'origine</th><th colspan="3">AFE<sup>b</sup></th><th colspan="3">Réponses<sup>c</sup></th></tr><tr><th>D1</th><th>D2</th><th>D3</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="10">Échelle d'utilité individuelle perçue (ω de McDonald = 0,81)</td></tr><tr><td>Util1</td><td>[3] [4]</td><td>Les RC que j'utilise améliorent mes notes.</td><td>The chatbots I use improve my study grades.</td><td>—</td><td>0,83</td><td>—</td><td>49 %</td><td>18 %</td><td>33 %</td></tr><tr><td>Util2</td><td>[3] [4]</td><td>Les RC que j'utilise améliorent ma capacité linguistique générale.</td><td>The chatbots I use improve my general language ability.</td><td>—</td><td>0,65</td><td>—</td><td>56 %</td><td>8 %</td><td>36 %</td></tr><tr><td>Util3</td><td>[3] [4]</td><td>Les RC que j'utilise génèrent de meilleurs résultats que ce que je peux produire moi-même.</td><td>Chatbots generate better results than I can produce on my own.</td><td>—</td><td>0,79</td><td>—</td><td>47 %</td><td>4 %</td><td>48 %</td></tr><tr><td>Util4</td><td>[3] [4]</td><td>Les RC que j'utilise me rendent plus efficace en tant qu'apprenant(e).</td><td>The chatbots I use make me more effective as a learner.</td><td>—</td><td>0,82</td><td>—</td><td>41 %</td><td>7 %</td><td>52 %</td></tr></tbody></table>

a. Les items ont été traduits/adaptés de : [1], [2] Chai et al. (2020); [3] Malmström et al. (2023); [4] Stöhr et al. (2024).

[1] Dimension « Littératie en IA », six items, α = 0,90.

[2] Dimension « Intention comportementale », quatre items, α = 0,91.

[3], [4] Les items ne relèvent pas de dimensions au sens statistique. Dans Stöhr et al. (2024) Util1 à Util4 sont classés dans la thématique « Effets des RC sur l'apprentissage et la performance ».

b. AFE : Analyse factorielle exploratoire (rotation Oblimin); seuls les poids factoriels > 0,40 ont été reportés pour chaque dimension (D1, D2, D3).

c. Réponses : (1) Regroupement des modalités « Pas du tout d'accord », « Pas d'accord » et « Plutôt pas d'accord »; (2) « Je ne sais pas / Je ne souhaite pas répondre »; (3) Regroupement de « Plutôt d'accord », « D'accord » et « Tout à fait d'accord ».
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

# L'intelligence artificielle générative (IAg) dans l'apprentissage du FLE chez l'étudiante et l'étudiant marocains : étude de cas de la Faculté des sciences de Rabat

## Moroccan Students Learning French as a Foreign Language with GenAI: Case Study from the Faculty of Science of Rabat

https://doi.org/10.18162/ritpu-2025-v22n1-16

Aziza ELMOUHTADI<sup>a</sup> ☒ ID Université Ibn Tofaïl, Maroc

Shlaka SOUHAD<sup>a</sup> ☒ ID Université Mohammed V, Maroc

Najemeddin SOUGHATI<sup>a</sup> ☒ ID Université Ibn Tofaïl, Maroc

Mis en ligne : 11 août 2025

## Résumé

L'usage informel de l'intelligence artificielle générative (IAg) semble transformer l'expérience d'apprentissage des étudiantes et étudiants marocains, d'où l'importance d'analyser leur agir pour comprendre l'impact de cette technologie sur leur rendement. Les réflexions d'Holec (1981) sur l'autonomie, enrichies par Benson (2013), serviront de cadre pour cette étude dont l'objectif est de déterminer la contribution de l'IAg dans l'apprentissage du français langue étrangère (FLE) en mode hybride. À cette fin, une méthodologie de recherche mixte auprès d'étudiants et étudiantes de la Faculté des sciences de Rabat (FSR) est privilégiée. Les résultats montrent que l'IAg, fort présente dans les pratiques étudiantes, soutient l'expérience de co-construction des compétences linguistiques ainsi que le développement de l'autonomie et de l'esprit critique et éthique d'un grand nombre de personnes apprenantes qui l'utilisent de manière réfléchie.

## Mots-clés

Intelligence artificielle, intelligence artificielle générative, ChatGPT, langues étrangères, étudiants et étudiantes universitaires, plateformes éducatives

## Abstract

The informal use of generative artificial intelligence (GenAI) appears to be transforming the learning experience of Moroccan students, underscoring the need to analyze their behaviour in order to assess the impact of this technology on their academic performance. Holec's (1981) reflections on learner autonomy, further developed by Benson (2013), provide the theoretical framework for this study, which seeks to examine how GenAI contributes to the learning of French

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<footnote>(a). LLAIP.</footnote>
as a foreign language (FFL) in a hybrid learning context. To this end, a mixed-methods research design was implemented with students from the Faculty of Science of Rabat (FSR). The findings indicate that GenAI, which is widely integrated into students' practices, supports the co-construction of linguistic competencies, and fosters the development of autonomy, critical thinking, and ethical awareness* among many learners who engage with the technology in a reflective manner.

## Keywords

Artificial intelligence, generative artificial intelligence, ChatGPT, foreign languages, university students, educational platforms

## Introduction

La crise sanitaire de la COVID-19 (Dubourg, 2021) a permis l'émergence de nouvelles approches pédagogiques et didactiques adaptées aux nouveaux profils des étudiants et étudiantes (Tricot et Chesné, 2020; Roy et al., 2020). Au cœur de cette transition incontournable (Wa-Mbaleka et al., 2023), les universités marocaines ont déployé une variété d'outils numériques pour dépasser les contraintes spatio-temporelles imposées par la pandémie. Le recours aux systèmes de gestion de l'apprentissage (*Learning management systems* – LNS) s'est imposé alors comme une solution privilégiée (Aparicio, 2016; Martin et Madigan, 2013). Cette ouverture, désormais moins réticente qu'avant le contexte pandémique à l'égard des dispositifs de formation numériques comme levier d'optimisation de la réussite universitaire, se trouve perturbée par l'arrivée non contrôlée des outils de l'IAg dans l'éducation (de Diesbach, 2024; Ganascia, 2017; McGeorge, 2023; Selwyn, 2021). Dès lors, les modèles de langage à grande échelle (*Large language models* – LLMs) tel ChatGPT, sont devenus un défi majeur pour de nombreux établissements de l'enseignement supérieur (Cavenaghi et Senécal, 2019; Kurban et Şahin, 2024).

Or, à la FSR, les étudiantes et étudiants de première année éprouvent des difficultés à s'adapter aux nouveaux outils, approches et méthodes d'apprentissage. Ils ont souvent recours de manière informelle aux IAg pour compenser leurs lacunes, sans disposer de l'agir éthique nécessaire pour intégrer ce nouvel environnement.

À travers le prisme de l'apprentissage autonome (Agripnidis et Spharis, 2023; Benson, 2013; Holec, 1981) et l'inscription dans le paradigme épistémologique de la recherche-action, dans le cadre scientifique de l'ingénierie pédagogique et de la didactique du FLE, nous cherchons à répondre aux questions suivantes : Quels usages les étudiantes et étudiants des filières Mathématique, informatique, physique (MIP) et Informatique appliquée (InfApp) font-ils des IAg dans l'apprentissage du FLE en mode hybride? Comment l'utilisation des IAg pourrait-elle soutenir l'apprentissage d'une langue étrangère, développer l'autonomie de la personne apprenante et encourager un usage éthique des technologies?

## Contexte théorique et conceptuel

### L'IAg et l'évolution des pratiques pédagogiques en contexte hybride dans l'enseignement supérieur

La recherche actuelle avance que la transition de l'enseignement traditionnel vers des formes d'apprentissage à distance ou hybrides s'est globalement opérée de manière efficace, malgré certains défis pédagogiques et technologiques (Cavenaghi et Senécal, 2019; Bristol, 2019). Les
étudiantes et étudiants, séduits par la flexibilité du dispositif, y adhèrent majoritairement (Llorca, 2022). Ils accèdent aux plateformes depuis leur domicile, selon leur disponibilité. L'enseignement personnalisé y est conçu pour s'adapter à leur profil, à leurs besoins spécifiques et à leur rythme d'apprentissage (Domenech et al., 2016; Idrissi et al., 2021).

Parmi ces plateformes figure Moodle, LMS largement recommandé par les universités marocaines. Cette interface facilite la diffusion des contenus, l'évaluation des connaissances, la réalisation d'exercices pratiques ainsi que la collaboration entre pairs (Simonson et al., 2014, chap. 8).

Dans ce contexte numérique, l'IAg s'impose comme une nouvelle étape qui vient redessiner les modalités d'apprentissage, d'où la nécessité d'en préciser les contours.

À cet égard, John McCarthy, considéré comme l'un des pionniers de l'IA, la définit ainsi : une science et une ingénierie ayant pour objet la création de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques capables de simuler l'intelligence humaine. Pour d'autres chercheurs, l'IA est un processus contrôlé numériquement par une machine créée par l'homme qui perçoit son environnement et s'y adapte afin d'atteindre ses objectifs (Frécon et Kazar, 2009; Seldon et Abidoye, 2018).

Les spécialistes s'accordent à reconnaître que l'IA figure parmi les technologies les plus susceptibles de transformer en profondeur toutes les sphères de la société (Cavenaghi et Senécal, 2019), y compris le domaine de l'éducation, qui est en pleine expansion avec l'entrée de l'IAg dans l'apprentissage des langues (Guénot et Lagarde 2023; Romero et al., 2023).

À ce titre, l'IA se définit sur le plan éducatif comme la capacité des machines à atteindre des objectifs grâce à un apprentissage basé sur des expériences antérieures associées aux humains (Chatterjee et Bhattacharjee, 2020; Kaplan et Haenlein, 2019).

Selon Pani et al. (2023), l'IA transforme profondément l'éducation; encore émergente, ses effets futurs dépasseront certainement l'imaginable. Cette mutation est également analysée par Baker et Smith (2019), qui examinent l'introduction de l'IA dans l'enseignement supérieur sous trois angles complémentaires : celui des étudiants et étudiantes, celui du corps enseignant et celui du système éducatif. Cette triple perspective permet d'appréhender à la fois les impacts pédagogiques, les évolutions des pratiques d'enseignement et les transformations structurelles à l'échelle institutionnelle.

Plusieurs études montrent que l'exploitation de l'IA en éducation améliore le rendement des personnes apprenantes et renforce leur implication dans le processus éducatif (Chen et al., 2020; Farhi et al., 2023; Holmes et al., 2022; Ouyang et al., 2022). Celle-ci fournit également aux éducateurs et éducatrices les données pour détecter les lacunes d'apprentissage et adapter les parcours de formation (Bates et al., 2020). Cependant, d'autres chercheurs alertent sur les risques de l'utilisation non encadrée et préviennent des dérives de la dépendance technologique, des atteintes à la confidentialité des données et des biais algorithmiques, sans oublier la crainte du remplacement du personnel enseignant (Agripnidis, 2023).

Fonctionnellement, nous adoptons la définition qui envisage l'IAg comme un outil mobilisé par les étudiants et étudiantes pour produire, réviser ou structurer leurs écrits en langue étrangère. En conséquence, le point de focalisation est son effet sur le développement de l'autonomie des personnes apprenantes en contexte hybride.
# L'autonomie dans l'apprentissage en mode hybride porté par l'IAg

Le concept d'« autonomie de la personne apprenante » prend racine dans les années 1970 à travers le projet Langues vivantes du Conseil de l'Europe. Ce projet conduit à la création du Centre de recherches et d'applications pédagogiques en langues (CRAPEL) à l'Université de Nancy en France, qui deviendra une référence internationale en matière de recherche sur l'apprentissage autonome. Après le décès de son fondateur, Yves Châlon, Henri Holec dirige le centre et devient une figure centrale dans la théorisation de l'autonomie de la personne apprenante (e!Vula Training, 2013).

Dans ce cadre, Holec (1981) publie un rapport essentiel pour le Conseil de l'Europe où il définit l'autonomie comme la capacité de la personne apprenante à assumer la responsabilité de son propre apprentissage. Cette définition implique une série d'initiatives de la part de la personne apprenante : le choix des objectifs, la sélection des méthodes et l'autoévaluation régulière de ses progrès (Holec, 1981). Il s'agit donc d'un processus actif qui place l'étudiant ou l'étudiante au centre de l'acte d'apprendre et stimule le développement de son indépendance intellectuelle à travers des capacités de gestion et de réflexion critique.

D'autres travaux prolongent et enrichissent ceux d'Holec. Little (1991) souligne que le développement de l'autonomie implique à la fois la réflexion critique, la responsabilité de la personne apprenante et l'usage actif de la langue cible. Ciekanski (2007, cité par Hamilton (2013, p. 19)), affirme que « we learn better when we are in charge of our own learning because of cognitive, social and affective aspects involved in the learning process<fnref n="1" /> ». Dans la même perspective, Ellis et Sinclair (1989) soulignent que l'efficacité de l'apprentissage dépend du degré de contrôle exercé par la personne apprenante et que la continuité de cet apprentissage hors de la classe repose sur sa capacité à assumer des responsabilités et à transférer les stratégies acquises à d'autres contextes.

Benson (2013) élargit la notion d'autonomie en distinguant plusieurs niveaux de contrôle : sur le contenu, la méthode, le rythme et l'évaluation. Il intègre la dimension technologique, ce qui permet de rapprocher son approche du contexte de l'apprentissage hybride, soutenu par les technologies numériques et l'IAg.

Cavenaghi et Senécal (2019) insistent sur l'idée d'une autonomie accompagnée, encadrée par des environnements numériques structurés. Agripnidis (2023), pour sa part, met en garde contre une autonomie superficielle, rendue possible par une utilisation non critique des outils numériques ou de l'IAg.

Dans ce contexte, la personne apprenante accède à une grande variété de ressources linguistiques, à des exercices interactifs et à des retours immédiats (Guénot et Lagarde, 2023). Les leçons et les activités que proposent les plateformes en ligne, ainsi que les systèmes de suivi et des rétroactions automatisés, ont la vertu d'individualiser les parcours d'apprentissage (Gałan, 2023). De plus, les applications destinées à l'apprentissage des langues intègrent souvent des fonctionnalités variées : jeux pédagogiques, exercices de vocabulaire, leçons audios et vidéos, et reconnaissance vocale pour l'amélioration de la prononciation (Devoge, 2020). Avec ces outils, la personne apprenante est partie prenante de son apprentissage; elle mobilise ses compétences métacognitives, telles que l'autorégulation, l'autoévaluation et la planification, processus essentiels dans le développement de l'autonomie (Benson, 2013; Holec, 1981; Little, 1991).

<footnote n="1">1. Nous apprenons mieux lorsque nous sommes responsables de notre propre apprentissage en raison des aspects cognitifs, sociaux et affectifs impliqués dans le processus.</footnote>
Ainsi, l'IAg pourrait permettre des formes renouvelées d'autonomie dans l'apprentissage à l'université. Mais elle ne pourrait être effective sans une posture réflexive.

## L'IAg à l'université : apports, limites et enjeux éthiques en éducation

L'IAg désigne une technologie capable de produire de nouveaux contenus : textes, images, sons ou données à partir d'algorithmes entraînés sur de vastes corpus. Elle ne se limite pas à l'analyse ou à la classification, mais simule la capacité humaine à créer de manière autonome des productions originales à partir de données existantes (Campesato, 2023; Diamond et Allan, 2024; Seldon et Abidoye, 2018). Son aptitude à générer fait d'elle un domaine de pointe, à la frontière entre innovation technique et activité cognitive complexe (Aghion et Bouverot, 2024; Voigts et al., 2024).

Aussi, il convient de distinguer l'IAg des autres formes d'IA. D'un côté, L'IA faible ou appliquée désigne les systèmes conçus pour des tâches spécifiques, comme jouer aux échecs ou reconnaître un visage. D'un autre côté, l'IA forte, ou intelligence artificielle générale, désigne une IA encore théorique capable de reproduire l'ensemble des capacités intellectuelles humaines.

L'IAg se situe à mi-chemin : elle mobilise des algorithmes puissants pour simuler une certaine créativité, sans toutefois atteindre la complexité adaptative de l'esprit humain (Guénot et Lagarde, 2023).

Les nouvelles perspectives pédagogiques ouvertes par l'IAg permettent l'individualisation des parcours d'apprentissage en langues par la génération de contenus personnalisés, la reformulation de productions écrites ou encore le retour instantané sur les erreurs commises. L'IAg stimule l'engagement étudiant par des supports interactifs accessibles (Gałan, 2023). Les applications éducatives qui intègrent l'IAg offrent ainsi des exercices de vocabulaire, des leçons multimodales et des outils de reconnaissance vocale pour soutenir la prononciation et la progression autonome (Devoge, 2020; Roussel, 2021, chap. 5).

Cependant, ces apports s'accompagnent de risques. En effet, l'automatisation de certaines tâches d'apprentissage entraînerait la dépendance cognitive et la réduction des capacités d'analyse critique et de prise de décision chez certaines personnes apprenantes (Agripnidis, 2023). De plus, les données d'entraînement, souvent biaisées, peuvent inciter des modèles d'IAg à produire des contenus stéréotypés ou discriminants, voire perpétuer des inégalités éducatives (Ganascia, 2017). Le danger n'est donc pas seulement technique, mais aussi épistémologique. Il porte atteinte à la construction même du savoir.

Ces limites posent des enjeux éthiques dont l'application vise à protéger les droits, l'autonomie et la diversité des personnes apprenantes, ce qui implique une vigilance particulière face aux technologies émergentes (Holmes et al., 2022); d'où la nécessité d'anticiper les effets sociaux et éducatifs des innovations : servir le bien commun en priorité et non les logiques commerciales ou instrumentales (Desveaud, 2024).

Articuler les notions de ce cadre permet de voir comment l'apprentissage hybride facilite l'accès aux ressources numériques, modifie les dynamiques pédagogiques et met en cause l'autonomie des personnes apprenantes. L'IAg agirait comme un levier d'autonomisation grâce à l'accompagnement personnalisé et adaptatif. Subsistent cependant les risques de dépendance cognitive et la capacité des étudiants et étudiantes à exercer un esprit critique face aux productions de l'IA. Ces constats conduisent à une interrogation centrale : comment intégrer l'IAg dans l'enseignement du FLE et optimiser la maîtrise de la langue cible sans freiner le développement des compétences réflexives?
# Méthodologie

## Contexte et objectif de l'étude

L'étude s'inscrit dans le cadre de l'enseignement supérieur à l'Université Mohammed V de Rabat. Les universités à accès ouvert au Maroc représentent la composante la plus importante du système universitaire en matière d'effectifs; elles jouent un rôle fondamental dans la formation du capital humain pour le développement du pays. Cependant, entre autres défis, la massification et la non-capitalisation des expériences universitaires (El Hajoubi et Shlaka, 2022; Shlaka et al., 2023) ralentissent les efforts déployés pour promouvoir l'enseignement supérieur et améliorer l'image de l'université. Les discours royaux appellent les institutions à accélérer la transformation technologique. Comme le souligne Sa Majesté le roi Mohammed VI dans son discours d'ouverture de la première session de la deuxième année législative de la 10e législature (2017) : « Nous invitons le gouvernement, le parlement et les différentes institutions ou instances concernées, chacun dans son domaine de compétence, à reconsidérer notre modèle de développement pour le mettre en phase avec les évolutions que connaît le pays. » Ce cap stratégique a impulsé plusieurs réformes d'envergure, notamment le NMD<fnref n="2" /> et le Pacte ESRI<fnref n="3" /> 2030, qui vise à instaurer un nouveau modèle universitaire fondé sur l'excellence universitaire et scientifique, et à renforcer l'inclusion économique et sociale.

Dans ce contexte, la présente étude se déroule dans le cadre d'un module de FLE destiné aux étudiants et étudiantes de première année de niveau débutant (A1) (A2), selon le Cadre européen commun de référence pour les langues (Conseil de l'Europe, 2021), des filières scientifiques MIP et InfApp. Elle s'inscrit dans un dispositif de formation hybride qui articule présence en classe et travail en autonomie. En effet, chaque semaine, les étudiants et étudiantes suivent 1 h 30 de cours en présentiel avec la consigne de poursuivre le travail sur Moodle. Les activités en ligne sont de deux types : des sessions synchrones sur Google Meet pour expliquer les consignes; et des activités asynchrones sur Moodle avec ressources et consignes à suivre en autonomie.

Dans cette optique, et comme mentionné précédemment, la plateforme Moodle soutient le développement de la compétence scripturale à travers des productions régulières notées dans le cadre du contrôle continu. Elle propose aussi des outils pédagogiques tels que la rédaction en binôme avec évaluation par les pairs et les forums encadrés par un tuteur ou une tutrice.

Malgré cette structuration, la majorité des étudiants et étudiantes reportent la soumission de leurs travaux à la fin du semestre; cet agir trahit plus un souci de validation qu'un engagement continu. Pour l'enseignant ou l'enseignante, l'accumulation des rendus engendre une surcharge de travail et une évaluation moins efficace et plus éprouvante, vidant ainsi le dispositif de sa valeur formative.

<footnote n="2">2. Le Nouveau modèle de développement (NMD) est un ensemble de recommandations et de stratégies pour dépasser les contraintes qui occasionnent des dysfonctionnements sur le plan de la gouvernance des secteurs vitaux de l'État ces dernières années.</footnote>

<footnote n="3">3. Plan national d'accélération de la transformation de l'écosystème de l'enseignement supérieur, de la recherche scientifique et de l'innovation.</footnote>
# Cadre méthodologique de l'étude

## Approche qualitative : observation participante

**Test de positionnement et critères d'évaluation.** Tous les étudiants et étudiantes passent un test de positionnement en ligne sur Moodle dès leur inscription. Ce test évalue les quatre compétences du CECRL à travers des questions à choix multiples, des textes à trous, des activités de reformulation, des productions écrites brèves ou longues et des extraits audios pour la vérification de la compréhension et de la production de la compétence orale. Le test comprend aussi des exercices de langue et permet de répartir les groupes selon leur niveau en FLE.

Dans ce sens, les productions écrites sont évaluées selon trois critères :

- La cohérence : organisation logique des idées et structuration du texte;

- La maîtrise linguistique : respect des règles grammaticales et syntaxiques;

- La richesse lexicale : diversité et pertinence du vocabulaire.

**Déroulement de l'observation.** L'observation participante se déroule en trois étapes et concerne quatre groupes de personnes apprenantes, soit 80 étudiantes et étudiants de niveau débutant au premier semestre et 46 d'entre eux au second semestre.

### Première étape : rédaction en classe sans IA

Les étudiants et étudiantes rédigent de façon traditionnelle un texte narratif en classe, sans appui technologique, à partir de la consigne « raconter une mauvaise expérience vécue sur les réseaux sociaux ». Cette phase qui vise à observer leurs compétences initiales est évaluée suivant les critères du test de positionnement, à savoir : la grammaire, le lexique et la cohérence.

### Deuxième étape : comparaison des contextes de production

Les productions en présentiel sont comparées à celles du test de positionnement conservées sur la plateforme. Cette confrontation permet d'évaluer les écarts de qualité et de détecter un éventuel recours aux outils d'assistance. En ce sens, le décalage dévoilé s'avère substantiel : les productions en ligne sont plus structurées, comportent moins d'erreurs et laissent supposer le recours à une quelconque aide extérieure.

### Troisième étape : usage libre de ChatGPT

Lors des quatre séances de production écrite en présentiel, le recours aux tuteurs IAg est autorisé. Une note est ajoutée après la consigne de la rédaction : « Vous pouvez utiliser ChatGPT dans votre production écrite » Cette démarche tend à soutenir trois dimensions essentielles de l'écrit : l'organisation des idées, la correction de la grammaire et de la syntaxe des phrases produites, et l'accès au vocabulaire nécessaire pour améliorer les écrits. Cette étape rend également possible la comparaison des productions assistées aux écrits spontanés pour évaluer l'impact de l'IAg sur la qualité rédactionnelle.

Les textes sont analysés à partir des critères initiaux en plus de l'autonomie d'écriture, à travers l'intégration raisonnée ou non des suggestions issues de l'IAg.

## Approche quantitative

L'enquête cible 500 étudiantes et étudiants des filières MIP et InfApp. L'échantillon, établi selon la formule de Cochran (1977), inclut 316 réponses valides, ce qui représente 44 % de la population,
avec une marge d'erreur de 5 % et un seuil de confiance de 95 %. Le questionnaire<fnref n="4" /> comprend trois sections, 46 questions traduites en arabe, majoritairement fermées, et quelques questions ouvertes pour recueillir des commentaires libres sur l'expérience et la perception des dispositifs du module.

Le lien de l'enquête est diffusé sur Moodle et par messagerie institutionnelle pendant trois semaines, avec plusieurs rappels pour optimiser le taux de réponse. Les données collectées sont traitées avec le logiciel SPSS à partir d'une analyse descriptive fondée sur les moyennes, fréquences et pourcentages. Une analyse de corrélation (test de Pearson) est également menée pour explorer les liens entre l'usage déclaré de l'IAg, l'autonomie perçue et les résultats universitaires; seuls les items directement liés à la problématique, tels que l'impact de l'IAg sur l'autonomie, l'esprit critique et les pratiques d'écriture, sont considérés.

# Résultats

## Amélioration des performances linguistiques en contexte présentiel encadré

L'intégration de l'IA<fnref n="5" /> dans les activités rédactionnelles a eu un effet quantifiable sur la qualité linguistique des écrits des étudiants et étudiantes. La figure 1 illustre les écarts observés entre deux corpus produits en présentiel : l'un sans recours à l'IA, l'autre avec l'assistance encadrée de ChatGPT. L'évaluation s'appuie sur les mêmes critères : cohérence du texte, absence d'erreurs linguistiques, richesse du vocabulaire et qualité de la structure.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 1**

Comparaison des performances linguistiques des étudiants et étudiantes avec et sans IAg en contexte présentiel encadré</figcaption></figure>

Dans chacun des cas, les productions accompagnées par l'IA affichent des gains significatifs : la cohérence progresse de 12 % à 32 %, l'absence d'erreurs linguistiques de 6 % à 34 %, la richesse lexicale de 9 % à 30 % et la structuration des textes de 12 % à 35 %. Ces données confirment le

<footnote n="4">4. Le questionnaire distribué aux étudiants de la FSR est disponible en ligne. Noter que dans celui-ci, le terme IA a été utilisé par souci de concision et d'accessibilité pour les personnes répondantes. Il désigne l'intelligence artificielle générative (IAg), telle qu'elle est traitée dans l'ensemble du présent article.</footnote>

<footnote n="5">5. Dans la continuité du questionnaire, IA renvoie ici à l'intelligence artificielle générative (IAg).</footnote>
rôle correcteur de l'IA dans l'écriture. Elles soulignent également la capacité des outils génératifs à soutenir les étudiants et étudiantes dans la structuration de leurs idées et l'élargissement de leur répertoire lexical. Toutefois, cette amélioration immédiate ne peut être interprétée isolément : elle doit s'inscrire dans une analyse plus large de la posture d'apprentissage et des risques associés à la standardisation ou à la dépendance technologique.

## Illustrations contrastées des productions écrites étudiantes

Le tableau 1 illustre l'évolution qualitative des productions écrites des étudiants et étudiantes au fil de l'expérimentation. Elle présente, dans l'ordre chronologique, des extraits de productions issues du test de positionnement initial (a), de rédactions réalisées en présentiel sans assistance IAg (b), puis de rédactions encadrées avec IAg (c). Cette comparaison met en évidence les écarts en termes de richesse lexicale, d'organisation syntaxique, de correction grammaticale et de cohérence textuelle.

L'analyse de 80 copies effectuées en présentiel sans IA laisse voir des lacunes linguistiques généralisées. On observe beaucoup d'erreurs grammaticales : 7,5 % des textes sont exempts de fautes, 50 % en présentent quelques-unes et 42,5 % en contiennent de manière significative. Des occurrences montrant plusieurs indicateurs de faiblesse linguistique, comme « Quand j'été à la 3ème année colége » (E03-b), traduisent de grandes difficultés en orthographe, en grammaire et en lexique. L'usage répété de mots en anglais confirme cette carence de vocabulaire; en témoigne l'exemple « J'aime shaire des postes avec mon family » (E02-b) où les mots « shaire », « postes », « family » remplacent « partager », « posts », « famille ». On note également que seuls 15 % des textes respectent les critères de cohérence, contre 72,5 % qui sont partiellement cohérents et 12,5 % totalement incohérents. Certains écrits présentent des ruptures de sens, des idées juxtaposées sans lien logique ou des confusions narratives, illustrées par :» Mon amis Hamza [...] payent pas » (E01-b). Les textes indiquent aussi une structuration partielle dans 68 % des cas, contre 17 % sans structure claire. Ce corpus révèle un important manque de compétences de base à l'écrit.

En revanche, les productions du test de positionnement montrent un profil linguistique différent. Elles respectent les règles grammaticales, suivent une structure claire et semblent maintenir une cohérence discursive. L'exemple de la description du Grand Théâtre de Rabat, « Le Grand Théâtre de Rabat est un édifice dont la construction a commencé en 2010, à Rabat sur la rive gauche du fleuve Bouregreg » (E01-a), atteste certes d'une maîtrise formelle, mais laisse supposer une intervention extérieure. Plusieurs productions reprennent des formulations similaires, parfois identiques, signe d'un usage non retravaillé de l'IA; malgré leur apparente qualité, elles montrent peu d'implication personnelle et aucune stratégie d'écriture autonome. Cette posture soulève des enjeux éthiques et freine le développement de compétences comme la créativité, l'esprit critique et la reformulation.

Enfin, les productions assistées par l'IAg en présentiel révèlent une amélioration linguistique visible. Les textes sont plus structurés, mieux articulés; ils témoignent d'une appropriation progressive des conventions de l'écriture. Les étudiantes et étudiants y mobilisent des expressions idiomatiques et des tournures syntaxiques variées, comme : « Chère Sophia, j'espère que tu vas bien ainsi que ta famille ... » (E01-c) et « Salut Meryem, j'espère que tu es bien » (E03-c). Ce type de formulation indique une assimilation des modèles proposés par l'IAg, intégrés à une production contextualisée. La persistance des fautes comme « j'était » ou « je me disait » au lieu de « j'étais » et « je me disais » (E02-c) ou l'usage d'anglicismes tel que « Body building » (E02-c) ainsi que l'emploi alterné de « tu » et de « vous » dans l'extrait « j'espère que tu es bien... avec vos
nouveaux collègues » (E03-c) montre que, si l'IA contribue à améliorer la qualité rédactionnelle, son utilisation doit être accompagnée d'un travail pédagogique spécifique pour que les étudiants comprennent et corrigent leurs erreurs et développent une véritable autonomie rédactionnelle.

## Tableau 1

Extraits de productions écrites selon trois modalités :(a) test de positionnement initial; (b) rédaction sans IAg en présentiel (c) rédaction avec IAg en présentiel encadré

<table><thead><tr><th>Codes</th><th>Extraits</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="2"><b>a) Test de positionnement initial</b></td></tr><tr><td>(E01-a)</td><td>Le Grand Théâtre de Rabat est un édifice dont la construction a commencé en 2010, à Rabat sur la rive gauche du fleuve bouregreg. L'édifice est l'une des dernières œuvres de l'architecture anglo-iraquienne Zaha hadid, décédé le 31 mars 2016 et poursuivi par le grand architecte marocain Omar Alaoui cet édifice est le symbole du renouveau culturel de la capitale ...</td></tr><tr><td>(E02-a)</td><td>Le grand théâtre de Rabat, inauguré en 2019, trône dans la capitale marocaine. Situé stratégiquement sur la rivière Bouregreg, près de monuments emblématiques comme le pont de Hassan II, le mausolée de Mohammed V et la tour de Mohammed VI, il peut accueillir 2050 spectateurs. Son imposante superficie de plus de 25000 m² et son architecture singulière, mettant en valeur des jeux de lumières et une géométrie spéciale ...</td></tr><tr><td>(E03-a)</td><td>Inauguré en 2019, le Grand Théâtre de Rabat, joyau architectural au cœur de la ville, célèbre scène artistique locale et internationale. Avec une programmation variée, il offre des pièces de théâtre, des événements culturels et une architecture impressionnante. Ses espaces intérieurs intègrent une technologie de pointe, garantissant un son et une lumière exceptionnels ...</td></tr><tr><td colspan="2"><b>b) Rédaction sans IAg en présentiel</b></td></tr><tr><td>(E01-b)</td><td>Mon amis Hamza, est l'un des plus gens qui sont active dans les réseaux sociaux, Un jour il se connecte au plateforme Instakramme pour posster un statue mais dans cette jour Il a trouver que quelqu'un a envoyer un message dans lquelle que son conte a été pérater et que tous ces informations personnell, ces images vidéo, mot de passe vont être publier s'il ne payent pas ...</td></tr><tr><td>(E02-b)</td><td>Mon mauvaise experience sur les réseaux sociaux est quand J'était un enfant J'aime shaire des postes avec mes amis et mon familly comme tout le monde, Un Jour Je reveille et J'ouvrai mon compt comme toujours est je trouve des postes est des mauvaise images et messages qui Je ne envoyer pas, Ce jour mon compte est se pérater par un person unconnu ...</td></tr><tr><td>(E03-b)</td><td>Quand j'étais à la 3eme année colége ma mère a acheté un téléphone pour moi pour la premier fois sur ma vie. J'ai installé l'application Facebook, je l'entrais avec mes réels nom et prénoms. Ma photo personnelle, j'ai entrain de parler avec les garçons et les filles qui ons étudié avec moi et les gens qui J'ai conné par exemple ma famille et mes Voisins ...</td></tr><tr><td colspan="2"><b>c) Rédaction avec IAg en présentiel encadré</b></td></tr><tr><td>(E01-c)</td><td>Chère Sophia, j'espère que tu vas bien ainsi que ta famille. Tout va bien pour moi, depuis toujours je voulais partager ma passion avec toi, et finalement j'ai eu l'occasion de le faire. Dès mon enfance j'étais passionné par le monde de la robotique qui est un domaine ...</td></tr><tr><td>(E02-c)</td><td>Bonjour, MarK C'est moi, Zayd, ton ami du Maroc, comme je te l'ai déjà promis. Voici une lettre concernant ma journée avec le sport. Comme tu le sait déjà, il ya à pain un an, j'était gros est je detestais le sport, mais un jour une video de "Body building" du celebre Sam Sulk a change ma vie. Je me disait "pourquoi pas" et je ...</td></tr><tr><td>(E03-c)</td><td>"Une lettre à ma cousine Meryem" Salut Meryem, J'espère que tu es bien et je souhaite que tu passeras des bons moments avec vos nouveaux collègues en travaille, il s'est passé tellement de choses à ton absence que j'aimerais te rencontrer le plutôt possible pour qu'on discute ensemble ...</td></tr></tbody></table>

Ainsi, dans un cadre pédagogique adapté, l'IA associée à l'accompagnement de l'enseignant semble agir comme un facilitateur de progression langagière, sans effacer l'investissement cognitif de la personne apprenante.
# Résultats issus de l'analyse quantitative : dynamique différenciée des effets de l'IAg

La variable « niveau d'impact » correspond à une échelle ordinale en 7 points déclarée par les 316 personnes répondantes. Le niveau 1 indique un effet immédiat perçu, tandis que le niveau 7 reflète un impact progressif nécessitant un usage prolongé de l'IAGen. La figure 2 présente la proportion (%) de répondants (toutes et tous) par niveau d'impact.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 2**
Perception de l'impact de l'IAg sur les compétences linguistiques, l'autonomie et l'esprit critique (N = 316)</figcaption></figure>

L'axe vertical représente la proportion (%) de répondants ayant choisi chaque niveau d'impact sur l'échelle en 7 points. Les données sources issues du questionnaire sont disponibles en annexe pour plus de clarté. Les valeurs ont été arrondies à des fins de lisibilité.

Plus de 33 % des réponses se concentrent sur le premier niveau d'impact, ce qui traduit une amélioration rapide des performances rédactionnelles, notamment sur le plan linguistique, dès les premiers usages de l'IAg. Toutefois, cette progression ralentit ensuite, se stabilise à un niveau moyen, puis remonte légèrement au dernier niveau. La courbe montre un effet immédiat de l'IAg sur les performances linguistiques, mais cet effet diminue avec le temps sans stratégies pédagogiques pour le renforcer.

En parallèle, les réponses associées à l'autonomie et à l'esprit critique suivent une progression linéaire. Bien que les premiers niveaux présentent des résultats plus faibles, autour de 15 % ou moins, les taux augmentent de manière régulière pour culminer à plus de 21 % au niveau d'impact le plus élevé. Cette évolution graduelle révèle que l'IAg peut contribuer au développement des postures réflexives et autonomes, mais uniquement dans un cadre d'usage prolongé et encadré.

Les résultats obtenus soulignent l'intérêt d'une intégration didactique de l'IAg fondée sur l'explication, la justification et la reformulation pour mobiliser les capacités cognitives des personnes apprenantes. Ils révèlent également l'importance de combiner les bénéfices instantanés
de l'IA, surtout en matière de correction linguistique, avec des dispositifs pédagogiques au service
de l'autonomie et de la pensée critique.

Cependant, plusieurs préoccupations émergent : dépendance à l’outil, inégalités d’accès et faible sensibilisation aux biais des systèmes génératifs. Bien que ces aspects ne soient pas directement mesurés dans les données quantitatives, ils sont largement évoqués dans les réponses ouvertes où un encadrement éthique et pédagogique est fondamental.

Les transformations observées dans les productions écrites, sur le plan tant linguistique que cognitif, confirment que l’impact de l’IAg dépend du cadre de son intégration. Ces constats appellent à être analysés à la lumière des enjeux éthiques, pédagogiques et méthodologiques soulevés par l’usage de cette technologie. Loin d’être neutre, l’IAg produit des effets ambivalents qui nécessitent une mise en perspective critique.

Discussion

Les résultats obtenus montrent des usages différenciés de l'IAg dans l'apprentissage du FLE. Certains étudiants et étudiantes utilisent l'IAg pour structurer leurs textes, enrichir le lexique et corriger les erreurs. D'autres la mobilisent de façon mécanique et restent passifs. Cette diversité d'attitudes révèle une tension entre autonomie, esprit critique et maîtrise progressive des compétences linguistiques.

L'analyse croisée des données fait apparaître l'amélioration des écrits quand l'IAg s'inscrit dans un cadre pédagogique structuré. Ces résultats rejoignent les travaux de Holmes et al. (2019) ainsi que ceux de Bristol (2019) selon lesquels l'IA peut individualiser les parcours d'apprentissage et proposer une remédiation adaptée en tant qu'assistant scriptural. Cette efficacité dépend du degré d'engagement de la personne apprenante et de la qualité du guidage pédagogique dont elle bénéficie.

Dans cette optique, l'autonomie, comme pour Holec (1981), implique la responsabilité de la personne apprenante; elle se construit avec l'enseignant et l'enseignante, dans un équilibre entre liberté et accompagnement. Nos résultats s'inscrivent dans cette approche : l'IAg ne favorise l'autonomie que si son usage est guidé et discuté; sans cadre, l'étudiant ou l'étudiante bascule dans une auto-instruction qui freine son engagement cognitif.

L'IAg, à elle seule, ne suffit pas à améliorer l'apprentissage. Comme l'avance Bristol (2019), la capacité de la personne apprenante à prendre du recul sur ses pratiques est l'une des principales clés de l'autonomie. Les étudiantes et étudiants les plus technophiles ne sont pas forcément ceux qui bénéficient le plus de l'IA, mais ce sont ceux qui l'utilisent de manière raisonnée en ayant un objectif clair et lié à leur progression qui en profitent. Dans ce cadre, l'IA agit non comme un substitut, mais comme un appui cognitif ponctuel au service de l'apprentissage.

La notion d'ingénierie des requêtes (Allouche, 2023) recommande d'apprendre aux étudiants et étudiantes à mettre en question et à reformuler les productions de l'IA. Ces pratiques peuvent être intégrées dans des séquences pédagogiques centrées sur des activités comme la réécriture. Cet exercice de remaniement, par exemple, constituerait une voie pertinente pour renforcer la maîtrise de la langue ainsi qu'une posture réflexive face aux productions des tuteurs intelligents.

La construction des compétences linguistiques en FLE repose sur des pratiques actives telles que l'exploration, la reformulation et l'accompagnement pédagogique. Cette approche rejoint les propositions de Cavenaghi et Senécal (2019), qui préconisent une autonomie encadrée à travers
des scénarios pédagogiques qui adoptent l'IA de manière réfléchie. Leur ouvrage *Osons l'IA à l'école* illustre comment l'IA, utilisée de façon structurée, peut enrichir l'expérience d'apprentissage sans diminuer le rôle de l'enseignant ou l'enseignante.

Cette orientation rejoint les propositions de Shah (2023) qui invitent à repenser les rôles pédagogiques et confirment les évolutions observées dans les rôles des acteurs éducatifs (Lepage et Roy, 2023). L'enseignante et l'enseignant guident le discernement; l'étudiant et l'étudiante construisent le savoir avec eux. En FLE, cette approche incite à revoir les critères d'évaluation, à valoriser la capacité à réfléchir sur les outils, à reformuler avec précision et à utiliser l'IAg de façon critique et consciente.

Cependant, des données montrent que certains étudiants et étudiantes utilisent l'IAg sans comprendre le contenu généré. Cette délégation confirme les alertes d'OBVIA (2023) et de Desveaud (2024) et témoigne d'une utilisation qui fragilise l'autonomie par l'absence d'engagement et de réflexion critique et éthique. Dans ce sens, les résultats montrent également que l'IAg peut créer une illusion d'autonomie. Agripnidis (2023) dénonce cette autonomie de façade, qui cache une dépendance aux modèles opaques. Ce risque pèse sur l'apprentissage des langues où les compétences visées, structuration grammaticale et créativité lexicale, conduisent à l'activité cognitive soutenue. L'encadrement des enseignants et enseignantes par des règles claires et un usage didactique de l'IAg s'impose.

Enfin, les apports du Conseil de l'Europe analysés par Holmes et al. (2022), du rapport *N'ayons pas peur de l'IA* (Atkinson, 2019) et de celui de l'UNESCO (Giannini, 2024) confirment l'importance d'une approche éthique, équitable et critique. Le Pacte ESRI 2030 encourage le développement des compétences numériques avec une responsabilité partagée entre établissements, personnel enseignant et communauté étudiante pour construire une culture réflexive et souveraine du numérique éducatif.

Ainsi, cette étude montre que l'IAg, loin d'être une solution miracle ou une menace, pourrait constituer un levier de développement linguistique, d'autonomisation et de pensée critique si son adoption se fait dans un cadre pédagogique exigeant, éthique et ancré dans les réalités didactiques du FLE.

## Conclusion

L'étude examine la pertinence de l'usage de l'IAg dans l'apprentissage des compétences universitaires sur les pratiques de l'écriture et son effet sur le développement de l'autonomie et de l'esprit critique des étudiants et étudiantes en FLE dans un contexte d'apprentissage hybride des filières MIP et InfApp à la FSR. L'exploration de cet usage révèle d'intéressantes perspectives pour améliorer les pratiques apprenantes des langues étrangères des niveaux débutants A1 et A2. L'IAg soutient la reformulation, la correction grammaticale et l'enrichissement lexical. Toutefois, l'intention didactique, le niveau d'encadrement ainsi que la posture adoptée par la personne apprenante décideraient de la qualité de ces potentiels bénéfices et du développement de l'autonomie, de l'esprit critique et de l'éthique chez les étudiants et étudiantes.

Cette étude, limitée à une seule université, ne permet pas de généraliser les résultats. Des recherches futures élargiront le champ pour mieux évaluer l'impact des IAg sur les compétences transversales. Leur usage croissant en pédagogie exige un encadrement clair afin de former des étudiantes et étudiants critiques, autonomes et conscients des risques IAg qu'elles présentent.
# Notes

## Disponibilité des données

Les données collectées au cours de la présente recherche et sur lesquelles l'article s'appuie seront disponibles à compter du 30 août 2026 auprès de la première autrice, Aziza Elmouhtadi. À compter de la même date, des documents complémentaires (questionnaire, notice explicative présentant le protocole d'observation, grilles d'observation participante) seront disponibles sur Zenodo (Elmouhtadi et al., 2025).

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# Leveraging Generative AI to Convert Web Learning Content into Open Educational Resources

## Tirer profit de l'IA générative pour transformer les contenus d'apprentissage en ligne en ressources éducatives libres

https://doi.org/10.18162/ritpu-2025-v22n1-17

Valérie PAYEN JEAN BAPTISTE 🧠 Université TELUQ, Canada

Valéry PSYCHÉ ☒ Université TELUQ, Canada

Geneviève DEMERS ☒ Université TELUQ, Canada

Faustin KAGORORA ☒ Université TELUQ, Canada

Available online: September 19, 2025

## Abstract

This contribution aims to present the different stages of a design thinking methodological approach (Brown, 2009), which consists in training and using the ChatGPT generative AI model to analyze the content of a course's resources; extract and analyze the types of licenses used and the degrees of accessibility and openness of the resources; and assist in the process of transforming them into open educational resources. By focusing on this AI-assisted research method, we aspire to make it easier for educators and content developers to transform standard educational materials into open educational resources and present a practical case of generative AI orchestration, thus enriching digital education with AI.

## Keywords

Artificial intelligence, orchestration, open educational resource, web content accessibility

## Résumé

Cette contribution vise à présenter les différentes étapes d'une approche méthodologique de Design Thinking (Brown, 2009) qui consiste à former et utiliser le modèle d'IA générative ChatGPT pour analyser le contenu des ressources d'un cours, extraire et analyser les types de licences, les niveaux d'accessibilité et d'ouverture des ressources, et assister dans le processus de leur transformation en ressources éducatives ouvertes. En nous concentrant sur cette méthode de recherche assistée par l'IA, nous aspirons à faciliter la tâche des éducateurs et des développeurs de contenu pour transformer les matériels éducatifs standard en ressources éducatives ouvertes, et à présenter un cas pratique d'instrumentation de l'IA générative, enrichissant ainsi le domaine de l'éducation numérique avec l'IA.

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# Mots-clés

Intelligence artificielle, instrumentation, ressource éducative ouverte, accessibilité du contenu Web

# Introduction

Open educational resources (OER) constitute a core dimension of the current open ecosystem (Class, 2023). Aligned with an intellectual approach that promotes the sharing of creative works, both to encourage their use and study and to enable their co-development and the creation of derivative works (Lourdin, 2024), OER initiatives emphasize openness and accessibility as advocated by UNESCO. The elements of openness and accessibility suggested by UNESCO aim to enhance the versatility of resources and their usefulness for consumers, as well as to facilitate the reuse, reworking, and repurposing of content, and its adaptation to local contexts (Chambers, 2022). Despite growing enthusiasm in professional and research settings, transforming existing educational resources (ER) into OER remains particularly complex, requiring a systematic methodological framework and partial task automation. The process involves preliminary exploration and cleaning tasks, such as content analysis and media extraction, to ensure resource reusability and shareability.

Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly in generative AI (GenAI), have opened up new possibilities for supporting this transformation process. Models such as Copilot (Microsoft), Claude Instant and Claude 3 (Anthropic), and GPT-3 and GPT-4 (OpenAI), to name but a few, demonstrate remarkable progress in diverse tasks such as generating text and images, sound processing, and more (Karthik et al., 2023). Indeed, Gen AI encompasses multiple technologies, including machine learning, neural networks, and natural language processing. Machine learning, a subset of AI, develops algorithms that learn the same way humans do, improving over time as they process more data (Jhajj et al., 2024). It has demonstrated advanced capabilities in predicting the next word in a sequence, enabling the generation of coherent and contextually relevant text (Brown, 2009). Trained on vast datasets from the Internet, these models capture a wide range of linguistic patterns and knowledge, allowing them to perform tasks such as:

- Text generation: Creating human-like text for applications in content creation and chatbots.

- Machine translation: Translating text between languages with high accuracy.

- Summarization: Condensing large volumes of text into concise summaries.

- Answering questions: Providing answers to queries based on the information learned during training.

These programs, based on large language models (LLM), “have become increasingly sophisticated and convincing over the last several years” (Hicks et al., 2024, p. 1). While Gen-AI’s performance in various domains is promising, its critical analysis and complex skill combination abilities remain a subject of ongoing research. These models still struggle with tasks requiring deep contextual understanding or ethical reasoning (Marcus & Davis, 2020, p. 273). Their ability to make nuanced judgments or identify subtle patterns may not match human expertise in specific domains, primarily because human reasoning is based on a variety of stimuli, many of which are extra-linguistic (Hicks et al., 2024; Bender et al., 2021). Therefore, the nuanced understanding of context and the ethical considerations inherent in human decision-making are areas where human
analysts outperform AI. However, it is important to note that the field of AI is rapidly evolving, and new developments may shift the balance between human and AI capabilities.

Therefore, to take full advantage of these technologies, it is necessary to develop a good understanding of their detection, prediction, or automation functionalities so that they can be ethically and responsibly integrated into our practices (Miao & Holmes, 2023). Based on these assumptions, we conducted experimental research to leverage ChatGPT, a generative AI tool, to convert existing Massive Open Online Course (MOOC) materials into modular OER for widespread educational benefit. We summarize our investigation by postulating that it was possible to calibrate ChatGPT with appropriate instructions to:

- Conduct a systematic content analysis of multiple courses.

- Construct a list of criteria for the transformation of web content.

- Analyze levels of content openness and accessibility.

- Produce open, accessible, and copyright-free content.

To address these issues, we selected ChatGPT as it represented the pinnacle of LLM development (AI-PRO Team, 2024) at that time and still does today. Integrating this tool into the research process would, therefore, facilitate our work of exploring and analyzing each resource's license types and accessibility and produce documents that comply with visibility and accessibility standards for the benefit of **educational communities**.

## Background, Rationale, and Ethical Positions

The MOOC to be transformed is taught in French. It aims to enhance the learner's knowledge of the vocabulary related to artificial intelligence – a vocabulary that is primarily known and used in English – so that the learner can apply it in their environment. This course is currently distributed via a distance learning university's platform in a semi-open format: it is free of charge, but it is part of an institution's framework and is protected by institutional access rights. In addition, participants are not free to reproduce or adapt the course content. Given the course's potential for French-speaking populations with low levels of artificial intelligence literacy, the project to make it free and accessible to everyone is particularly valuable. In the context of this project, the focus has been on transforming the ER related to key events in AI for each module of the MOOC. These are historical timelines containing a variety of educational resource formats, including text, video, audio, and interactive simulations.

As part of this project, the following assumptions have been made: ChatGPT could be used to (1) develop a repertoire of criteria to guide the analysis of the MOOC's educational web resources and their transformation into accessible open OERs, and (2) assist the team in the transformation process itself. The background section focuses on existing knowledge in 2023. In the context of the research carried out during the 2023-2024 period, OpenAI has established itself as a frontrunner, notably through its development of the GPT (Generative Pretrained Transformer) family (Shakudo, 2025). When GPT-3 was released in 2020, its 175 billion parameters represented a significant advance, positioning it among the most substantial models of its era. The next generation, GPT-4, has built on this foundation to deliver enhanced reasoning capabilities and deeper contextual comprehension (AI-PRO Team, 2024).

ChatGPT is one of the machines that can learn autonomously, through training, how to execute assigned tasks (Le Cun & Brizard, 2019). The GPT model, including the GPT 3.5 and 4 families
that we utilized within the framework of this research, comprises a family of cutting-edge language
models developed by OpenAI. The GPT models have been trained on a vast corpus of diverse
textual data comprising over 400 billion tokens, including books, articles, and web pages from
various sources such as Common Crawl (which archives the Internet) and Wikipedia, all utilizing
unsupervised learning techniques (Garbinato, 2023; Karthik et al., 2023). In other words, GPT's
performance relies on its ability to reference a vast corpus of data and online tasks, coupled with
its broad capacity to analyze these to generate responses.

However, ChatGPT remains a textual language model with predictive logic, trained with a specific instruction: to find the plausible next word based on a sequence of texts (Garbinato, 2023). Due to this probabilistic approach, the tool can produce errors, such as generating incorrect information or contradictory elements within the same conversation. Furthermore, since the model is trained on vast amounts of data that often reflect multiple societal biases, these biases can propagate in the generated content, thereby perpetuating and amplifying societal biases and prejudices (Karthik et al., 2023). Moreover, let us remember that even when ChatGPT demonstrates a superhuman ability to generate data (texts, schemas, diagrams) efficiently, we must acknowledge that the tool feeds on already existing texts and cannot produce innovative discourse. Therefore, it is not capable of creating OERs.

Despite its limitations, this artificial interlocutor can carry out a form of analysis based on a query and provide a structured response grounded in human reasoning (Raffin, 2023). In the context of this research, ChatGPT was mainly used to perform data preprocessing tasks such as exploration, classification, and transformation, but not to assist human reasoning. The essential point is knowing how to use it with the necessary critical distance to discern true from false in the list of generated information. As UNESCO (Miao & Holmes, 2023) specifies in its recommendations on using generative AI for teaching and research.

> Usage processes should ensure humans' interactive engagement with GenAI and higher-order thinking, as well as human accountability for decisions related to the accuracy of AI-generated content, teaching or research strategies, and their impact on human behaviours. (p. 29)

The tool's inability to provide an absolute level of reliability for the information rendered (Bender et al., 2021) raised ethical questions in terms of both the choice of training data and the means of validating our work. Therefore, the principles of the theoretical frameworks related to openness and free access, as well as those enshrined in the web accessibility resources such as the Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), were carefully adopted as the guiding framework for the work. In this respect, UNESCO suggests that issues of openness be considered as a set of practices that enhance resource versatility and usability, facilitating reuse, modification, and adaptation (Chambers, 2022). Open access "makes research discoverable, available, and reproducible for the advancement of science" (Open Education Global, n.d., Open Access section).

## Theoretical Framework

Openness is intrinsically connected to the concept of the commons, as it promotes viewing a construct, creation, or existing entity as a shared resource – whether natural (a river), technical (a machine), or immaterial (software) – managed by a community that shares an interest in it and agrees upon a governance structure that democratically establishes collaborative rules (Zachariou, 2023). The notion of openness explored here aligns with commons on an epistemic level, since both emphasize a mindset rooted in sharing and collective construction for the advancement of the
community. That said, to return to our initial point, it becomes clear that OERs transcend the simple question of resources; they primarily represent a mode of conception and creation that promotes equal access to teaching, learning, and research materials, as well as the open sharing of these materials, and their support, with the entire community (Open Education Global, n.d.). In sum, everything is designed to promote sharing and contributions from a broad community to ensure the resource's sustainability.

A resource is considered open when the author specifies the rights to its use, which may or may not be free. In this way, an open resource indicates the level of the user license, informing the user of how the work must be used. A license is open when it respects the intellectual property rights of its holder and grants the public permission to consult, reuse, use for other purposes, adapt, and redistribute educational material. In this sense, OER refers to all learning, teaching, and research materials in any format and medium, in the public domain or protected by copyright and published under an open license, which may be consulted, reused, used for other purposes, adapted, and redistributed free of charge by others (UNESCO, 2019).

The digital accessibility of a resource, on the other hand, focuses on the channels and technical aspects that enable a wide range of individuals to access the resource. According to the World Wide Web Consortium (W3C), web accessibility, also known as digital accessibility, “means that websites, tools and technologies are designed and developed so that people with disabilities can use them” (Henry, 2005). Digital accessibility also benefits people without disabilities. That is why it is considered a universal approach. International rules guide the implementation of digital accessibility, the Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), recommended by W3C.

In this project, these principles served as a theoretical framework to guide the selection of the data used to customize ChatGPT and analyze the responses generated in the orchestration process. Multiple parameters were taken into consideration, such as checking that course content complied with the website accessibility standard (SGQRI 008 2.0); verification of content accessibility; analysis of license types associated with external links or third-party resources; retrieval of data from free resources; and identification of suitable alternative resources. Our methodological approach mainly involved adopting a series of best practices for the ethical and responsible appropriation of the tool regarding these different parameters, aiming to generate reliable data. It was also important to mobilize a research protocol to validate the process. The various methodological stages of our research will be presented in greater detail in the following sections.

## Methodology

This study used a design thinking methodology (Beudon, 2017; Brown, 2009; Gamba, 2017) to investigate how ChatGPT (versions 3.5 and 4, including the premium ChatGPT Plus model and relevant plugins) was orchestrated to transform an existing MOOC into Open Educational Resources (OER). The project involved five researchers with expertise in artificial intelligence, instructional design, computer science, web accessibility, and open educational resources. Out of respect for the principles of diversity, equity and inclusion (DEI), the team members were drawn from different disciplines, genders and cultures. The collective goals were to (1) explore and adapt ChatGPT's potential to assist in OER creation, (2) analyze the ethical implications of using premium AI tools, (3) design a framework for reliability, openness, and accessibility, and (4) refine the process through iterative prototyping.

In his book “Change by Design”, Tim Brown defines the design thinking approach in several keyways. He presents it as a set of principles that different people can apply to various problems.
It is a way of working that encourages the generation of many alternative ideas developed through sketching and prototyping techniques. It can be defined as a process of balancing innovation with the appropriateness for the social system addressed by the design problem (Plattner et al., 2011). Design thinking is an iterative approach, divided into distinct phases with their own objectives and cognitive patterns. Brown (2009) identifies three main phases, which should not be seen simply as successive steps: An inspiration phase, in which information is gathered from all possible sources; then ideation, in which this data is translated into ideas; finally, the implementation phase where the most promising ideas are developed into rigorously defined action plans (Brown, 2009). As Meinel & Leifer (2011, p. xiv) point out, design thinking is typically depicted as an iterative sequence of five main phases: (re) define the problem; need finding and benchmarking; body storm; prototype; test. However, this is the standard representation. The phases also overlap and are collaborative, inviting all project stakeholders to participate. Moreover, the adaptive expertise needed to identify relevant turning points and determine the appropriate next step represents a sophisticated intellectual activity that can be developed through practice and is teachable

The design thinking process requires higher-order intellectual activity, which demands practice and is learnable (Plattner et al., 2011). This underlines the importance of design thinking, in the context of this research, as an integrative, interdisciplinary, human-centred, and innovative approach that goes beyond product design to tackle broader, systemic problems. In the following section, we detail the steps of the design thinking approach, highlighting how ChatGPT was integrated into the process as a tool to assist the team in converting educational materials into OERs, focusing on accessibility and openness.

Although our original intention was to follow the classic sequence of Inspiration → Ideation → Implementation (Brown, 2009), practical considerations – particularly the need to calibrate ChatGPT repeatedly and address emerging ethical concerns – led to iterative deviations from the standard model (see Figure 1). Specifically, we revisited earlier phases multiple times to incorporate new knowledge (e.g., additional plugin features, newly identified ethical issues, and collaborator feedback). Our approach, grounded in design thinking, involved four key steps as illustrated in Figure 2. Each stage overlapped with and informed the others – for instance, new ethical or technical insights prompted revisions to earlier steps – demonstrating the non-linear and iterative character of design thinking in an AI-driven context.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 1**
*Design Thinking: Integrating ChatGPT in the OER Production Process*</figcaption></figure>
# Application of our Design Thinking Process and key Results for Each Step

## Step 1: Exploration and Appropriation

Initially, the tool was used for practical purposes, primarily to optimize our processes. This hands-on approach helped us explore its potential, understand its components, and evaluate its capabilities. As we used it, we gradually adapted the tool to better suit our specific needs. As part of this orchestration process (Rabardel & Samurçay, 2006), we developed several persona-based query scenarios to adapt the tool to our needs. We have to acknowledge that the tool used is monocultural. This limitation is part of a wider problem, where relevant knowledge remains invisible in the dominant discourse.

As part of this experiment, we used ChatGPT's custom instructions to create a mission to assist us in creating an OER based on the information provided to it:

Example of a mission:<fnref n="1" />

You are Varia, an artificial intelligence developed by a university laboratory. You have been designed to analyze online learning web content and transform it into open and accessible Open Educational Resources to facilitate free access and sharing of knowledge. (E1)

Once the persona was created to guide the AI's actions, we opened a new chat to interact with the chatbot, which simulated the role of an OER expert.

Example of a query:

Hello Varia, I would like to analyze the content of an online course to transform it into an Open Educational Resource. Ask me all the questions you need so I know what key information to target in the course. (E2)

ChatGPT's answer:

Hello! To analyze the content of an online course to transform it into an Open Educational Resource (OER), it is essential to ask the right questions to identify the course's key elements and evaluate their relevance for OER conversion. Here are the questions to consider: (E3)

By framing our requests through these personas, we aimed to prompt the AI to recognize and adopt language patterns centred on openness and accessibility. This approach was designed to leverage the AI's learning capabilities, enabling it to acquire relevant knowledge and develop more sophisticated language skills per our objectives. We then tasked ChatGPT with creating an OER based on the information in these personas. Therefore, this first information provided by the AI was seen as a springboard to start building a data summary table, which would serve as a guide for analyzing a resource. Drawing on various sources in the current OER design literature, such as the UNESCO guidelines, we completed this table and trained ChatGPT to provide the correct answers for each course element. At each stage, we specified the tasks to be carried out and observed the tool's behavior. The tool's suggestions were processed, rejected, or validated each time. We then

<footnote n="1">1. All queries made during this phase of work with ChatGPT were written in French. In order to respect the main language of the article, the excerpts presented in the article (including in tables and figures) have been translated into English. To ensure transparency of the process, the original French versions of all these excerpts are available in appendix A.</footnote>
carried out a more in-depth analysis of a section of the “ligne du temps” ( timeline), and for this, we filtered and structured the knowledge base by indicating the specific concept to focus on. For example, we asked ChatGPT to indicate the language used in the “Ligne du temps-Module 1” educational resource. Then, to help the tool understand what analysis it is expected to perform when it comes to determining the language level of an OER, we specified the following:

> Hello, I would like you to analyze the content of the file: Timeline AI from Yesterday to Today and determine whether the content is delivered with simple language and contextual details. Also, determine whether there is any substitute or additional content (graphics, illustrations) to facilitate understanding. (E4)

Table 1 shows the level of specification of the queries given to the AI and the quality of the answers generated, depending on whether the specificities are weak or detailed.

<table><caption>**Table 1**
Language Analysis Adopted for Each of the Missions</caption><thead><tr><td>Indication</td><td>Content</td></tr></thead><tbody><tr><td>First Mission: Iteration 5</td><td>Hello Varia, I would like to analyze the content of an online course to transform it into an Open Educational Resource (OER). Ask me all the questions that you need to know or that will help me target specific information to find in the course. (E2)</td></tr><tr><td>ChatGPT</td><td>Langue principale du cours : Français</td></tr><tr><td>Second Mission with Precise Analysis</td><td>Hello, I would like you to analyze the content of the document: “Timeline AI from Yesterday to Today” and determine if the content is presented with simple language and contextual clarifications. Also, determine if there are substitution or supplementary content (graphics, illustrations) to facilitate comprehension. (E4)</td></tr><tr><td>ChatGPT after analyzing the document “AI Timeline from Yesterday to Today”: Here are my observations regarding the language and presentation of the content</td><td>Language and Contextual Clarifications: The document uses relatively simple and accessible language to describe key events in artificial intelligence. Each historical event is accompanied by a brief description that provides contextual clarifications. These descriptions help understand the importance of each event in the evolution of AI. The technical terms are also well-explained concisely, ensuring that the content is fully comprehensible for the general public.Substitution or Supplementary Contents: The document includes supplementary images and graphics that illustrate the mentioned events. (E5)</td></tr></tbody></table>

These results confirmed our initial hypothesis that it is crucial to formulate detailed requests while being precise about the exact action to be performed. The effectiveness of the tool's responses is strongly related to the user's level of expertise. The user's expertise enables them to validate the tool's results and curate the training until the desired performance is reached.

This first phase was fundamental for understanding the tool, better targeting and defining our problem, analyzing the information collected to define a framework for action and formulating a problem/question.

## Step 2: Defining a Collaborative and Participatory Approach

In this phase, we mainly defined the participatory approach of the various actors involved in this research. The research involved five researchers specializing in artificial intelligence, instructional design, computer science, web accessibility and open educational resources. Each researcher assumed a distinct validation role (e.g., “Accessibility Lead,” “Open Licensing Advisor”) to ensure thorough and diverse perspectives.

We also addressed the ethical bias posed by using the premium version of ChatGPT to produce OERs. Using ChatGPT Plus introduced inequities, as you must pay for access to this tool.
Nonetheless, it offered advanced features such as improved text handling (longer responses, image analysis) and plugin integration, deemed essential for a faster and deeper exploration of the MOOC's resources. We agreed that the tool would be inserted into our activity as an object to facilitate the resource transformation process. Our action was therefore geared towards getting to know the tool to use it effectively. The new ChatGPT Plus model is, in fact, capable of interpreting both text and images, analyzing the source code of an HTML page, analyzing and summarizing longer content than its predecessor, adding plugins such as Scholar Assist to consult scientific research databases, and sharing our individual GPT interactions among collaborators. This version of ChatGPT can adapt to its users' writing style to generate responses that match their expectations. It offered more control and enabled us to reach our goal more efficiently and quickly.

## Step 3: Imaging – Designing a Protocol

This phase targeted and defined criteria for transforming web-based learning content into accessible OER. We fed the AI with the first summary table resulting from Phase 1 (training) and a set of information (URL links to official sites, reports, and articles) taken from the WCAG and UNESCO databases, which we adopted as guidelines. We also used GPT to explore other existing sources of information on the Web to enrich its memory. To generate a rich, inclusive, and replicable repertoire of criteria using a collaborative approach, we needed to build a protocol for use and a set of questions that would enable us to achieve consistent results. Once completed, the protocol was analyzed and validated. A protocol and a set of questions were also needed to justify the tool's predictive results. Indeed, the first data introduced trained the tool to have powerful language skills. However, with a protocol and a set of questions, it was possible to train the tool to generate more justified predictions, which could be compared.

The different results obtained by each team member were compared to ensure the reliability of our approach. Unfortunately, some questions were tested using different ChatGPT Plus features, resulting in answers with different tones. For example, questions 1 and 2 were tested with Scholar AI and Prompt Perfect in one case and without these plugins in the other. In Table 2, we can see that the answers provided differ according to the calibration given: the list of criteria is longer without the plugins, whereas each criterion provided is more detailed when the plugins are used. With plugins, the language structure is more elaborate, and the information is more concise. While the information is more generous, the language is shorter and less structured. The reference list is also different for some categories, but more generous without plugins.

The results provide evidence that connecting the chatbot with a database enables it to use the outputs of the database as text, which it then responds to and builds on. However, this can fail as the chatbot can “hallucinate”. Therefore, conducting both experiments was valuable for ensuring accuracy in the answers. By comparing our results at each stage of the work, we realized that the output was not contradictory but complementary. This was quite reassuring when it came to adopting the protocol. It emphasized that defining a framework and protocol for testing the reliability of the predictions produced must be a collaborative effort. It also highlighted the need for flexibility in the training method. We then built on this foundation to create a table richer in information from various sources. Drawing on everyone's expertise in open and accessible resources, we analyzed the lists of criteria, adding explanatory elements or other criteria deemed relevant. In this sense, it was important for the data in the table to be linked to the guiding principles of openness and accessibility. We created broad categories (Openness and Accessibility, for example) and sub-categories (Language, Instructional Design, Media, etc.) and grouped similar items in the appropriate sub-categories. We also checked the bibliographic reference links and supplemented them with other sources.
<table><caption>**Table 2**
Responses Generated Based on Calibration with or Without Scholar AI or Prompt Perfect</caption><thead><tr><th>Criteria</th><th>With Scholar AI et Prompt Perfect Plugins</th><th>Without Scholar AI Plugin</th></tr></thead><tbody><tr><td>Introduction</td><td>To create open, free, and accessible Web-based learning content, which is both inclusive and reliable, it is important to take several essential criteria into account. Here is a structured and detailed list of these criteria: (E6a)</td><td>The creation of open, free, and accessible Web-based learning content implies taking into account several essential criteria to ensure the content is effective, inclusive, and widely accessible. Here is a list of criteria to consider: (E6b)</td></tr><tr><td>1. Accessibility</td><td><ul><li>Compatibility with different devices: Ensure that the content is accessible across various devices (computers, tablets, smartphones).</li><li>Compliance with accessibility standards: Adhere to the WCAG guidelines for users with specific needs (e.g., subtitles for videos, textual descriptions for images).</li><li>Reference: No specific source found. However, accessibility standards are generally guided by the Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). (E7a)</li></ul></td><td><ul><li>Compliance with WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) to ensure accessibility for people with disabilities.</li><li>Use of transcripts for videos and textual descriptions for images.</li><li>Responsive design for ease of use across various devices (computers, tablets, smartphones). (E7b)</li></ul></td></tr></tbody></table>

This work has allowed us to build an initial artifact comprising criteria for transforming web-based learning content into open and accessible educational resources. This directory has been designed to serve as an essential reference in analyzing and transforming the MOOC. The resulting guide can be viewed on Zenodo (Payen Jean Baptiste et al., 2024a).

## Step 4- Prototyping: Turning Ideas into a Testable Prototype for Concrete Feedback to Refine the Solution

During the first step, we sought to analyze the degree of openness and accessibility of the MOOC Module 1 timeline web content by providing ChatGPT Plus with the course's criteria table, HTML page source code and Cascading Style Sheet (CSS). Our initial objective was to orchestrate the tool to analyze educational website content independently, quickly identify points to be corrected and provide the necessary recommendations to make the content free, open, and accessible.

Unfortunately, the tool could not execute this request despite the calibration and level of reliable instructions received. For various reasons, it could only perform a partial analysis. Through several iterations, we observed that ChatGPT can analyze the accessibility of HTML and CSS source code, but only separately. In other words, "without being able to execute the code" (in its own words), it does not evaluate the influence or effect of a specific style on a corresponding HTML element. Since it does not run the code, ChatGPT cannot determine, for instance, whether there is sufficient contrast between two identified colours. In fact, when analyzing the CSS code, ChatGPT identified the text colour of a link and the background colour and suggested we check whether the two colours offer sufficient contrast, recommending online tools to evaluate this assessment. Similarly, ChatGPT recommended using "accessibility auditing tools", such as Axe and Lighthouse, to "evaluate keyboard navigation and visual focus". Furthermore, while the tool could identify non-shareable third-party resources, it did not suggest alternative resources.

As a result, we modified our procedure to find the best format to produce an open and accessible OER in accordance with UNESCO and WCAG standards. We asked GPT to recommend the most suitable formats based on the principles of openness and WCAG accessibility. In the following extract, you can trace our approach with a customized Expert Accessibility OER bot designed to meet our needs.
In addition, to analyze the license types and openness of all third-party resources in each timeline (e.g. bibliographic references, texts, and images), we designed a new custom chat named “Ingénieur REL (OER engineer)”, which we fed with our guide and other instructions (such as URL links to WCAG and Creative Commons licenses). This custom bot is configured to analyze the credentials of educational resources, provide recommendations about license types and suggest alternative resources for non-free and open licenses. It integrates four key skills:

- Analyze the accessibility of web content.

- Analyze the types of licenses in a reference list.

- Make recommendations for structuring content.

- Analyze third-party resources on a website.

The “Key Events in AI” timeline from the MOOC was analyzed using an iterative process. This involved evaluating the content’s accessibility and openness, identifying areas for improvement, and making adjustments and modifications. Unfortunately, the tool’s functionalities did not allow us to achieve our initial objectives, which were to use ChatGPT to assist in converting standard educational materials into OERs, emphasizing accessibility and openness. However, the experiment was helpful because the tool, given the appropriate calibration, made it easier to analyze educational resources, extract and analyze the types of licenses used, and assess how accessible and open the resources are, all within a reasonable time.

The following two images (Figure 2a and b) show the types of analysis that the bot can perform. In Figure 2a, the AI analyzes a source to indicate whether it is a royalty-free resource. In Figure 2b, the bot recommends the appropriate way to use the resource, indicating the correct form of citation.

a) Table of resources and licences analysis

<table><thead><tr><th>#</th><th>Ressource</th><th>Type</th><th>Source</th><th>Licence</th><th>Open ressource?</th><th>Recommendations</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Vidéo "Yann LeCun - IA" (ARTE)</td><td>Vidéo YouTube</td><td>ARTE YouTube</td><td>Standard YouTube</td><td>X No</td><td>Look for alternative on Canal-U or PeerTube with CC BY licences</td></tr></tbody></table>

b) Recommended Attribution for Non-Free Resources

<table><caption>**Figure 2**
Use Case Examples From Ingénieur REL</caption><thead><tr><th>#</th><th>Source</th><th>Recommended attribution</th><th>Comments</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Vidéo ARTE<br>(Yann LeCun)</td><td>Titre : 2 minutes pour comprendre l'IA – Yann LeCun<br>Auteur : ARTE<br>Source : YouTube - ARTE<br>Date : June-20-2016<br>Mention : All rights reserved</td><td>Do not embed directly into your text. Use the link or provide a summary with citation.</td></tr></tbody></table>

By employing design thinking iteratively and adaptively, the team navigated technical (AI limitations), ethical (premium model access, potential biases), and practical (need for repeated calibration) challenges. Despite deviating from the classic three-phase model (Brown, 2009) in sequence and duration, this flexible approach enabled a more profound, ethically conscious exploration of ChatGPT's capacity to convert MOOCs into OERs.

Table 3 summarizes the various stages and the results obtained, including ethical considerations.
<table><caption>**Table 3**
Stages, Results, and Ethical Considerations</caption><thead><tr><td>Steps</td><td>Goals</td><td>Key findings</td><td>Ethical considerations</td></tr></thead><tbody><tr><td>1. Exploration and appropriation</td><td>To self-appropriate ChatGPT and explore its capabilities and limitations for analyzing and transforming web-based learning content into OER.</td><td>Prompt specificity: ChatGPT performed better when provided with highly specific prompts and well-defined tasks.<br>Memory Limitations: Although ChatGPT retains conversational context within a session, researchers needed to give frequent reminders about the task to ensure continuity.<br>User Expertise: Researchers' ability to filter, reject, or validate ChatGPT's outputs was critical in refining the data.</td><td>Bias and reliability: The team noted that ChatGPT might "hallucinate" or reinforce societal biases (Karthik et al., 2023). Researchers adopted a critical stance to detect and correct potential inaccuracies.</td></tr><tr><td>2. Defining a collaborative and participatory approach</td><td>To identify the research participants, roles, and collaboration protocols, including explicit ethical considerations surrounding the use of premium AI services.</td><td>Team composition: Multidisciplinary perspectives improved the capacity to identify and correct ChatGPT's factual inaccuracies and ethical pitfalls.<br>Plugins and enhanced capabilities: ChatGPT Plus with Scholar AI and Prompt Perfect offered higher accuracy and more concise output structures but still required human cross-checking to avoid "hallucinated" references.</td><td>Access and inclusion: Given the objective of the project, the team explicitly prioritized the performance of the tool, which required a paid version, as opposed to the free version, which offers access, admittedly more open and inclusive, but with lower performance.<br>This difference emphasized the methodological priority of in-depth exploration.</td></tr><tr><td>3. Imagine – Design a protocol</td><td>To develop and validate a protocol for using ChatGPT to (1) generate a broader OER transformation criteria list, (2) test accessibility, and (3) explore suitable content licenses.</td><td>Plugins: Without plugins, ChatGPT produced longer lists of criteria.<br>With plugins, it provided more developed and concise explanations, sometimes with "hallucinated" references. These were used in tandem to refine outputs.<br>Collaborative validation: Repeated comparison of results by the five researchers was pivotal in eliminating inaccuracies and biases.</td><td>Bias and reliability of the tool: The risk of ChatGPT generating erroneous or contradictory data was recognized, leading to the implementation of a user protocol for the supervision, evaluation and validation of the data generated.<br>Open or proprietary tools: Consideration of the use of the plugins offered and whether they can be open.</td></tr><tr><td>4 Prototyping: turning ideas into a testable prototype for concrete feedback to refine the solution</td><td>To prototype a ChatGPT-driven system that analyzes the openness and accessibility of MOOC Module 1 materials, proposing actionable modifications to create OER-compliant outputs.</td><td>Partial limitations: ChatGPT's inability to "execute" code or fully cross-reference HTML/CSS led to incomplete accessibility evaluations.<br>Human oversight: Although ChatGPT accelerated some tasks (e.g., summarizing content, identifying license conflicts), final checks by human experts were indispensable.</td><td>License compatibility and bias: ChatGPT's suggestions included incomplete references to open licenses, which required an ethical review of the responses generated.<br>In addition, the team created a custom chatbot fed by the knowledge base built up through interactions with the tool. This tool was designed to process the information provided, analyze licenses and the level of openness, and make recommendations.</td></tr></tbody></table>
Overall, the methodology underlines the inextricable link between human expertise, open collaboration, and responsible AI utilization. While ChatGPT provided valuable assistance, particularly in summarizing content, automating partial tasks, and highlighting open-license considerations, its limitations underscore the continued necessity of human intervention and critical oversight when transforming educational materials into fully open, accessible, and ethically aligned resources.

# Discussion and conclusion

This contribution aimed to present the various stages of our methodological approach, which consists of training and using the ChatGPT GenAI model to analyze course resources, extract and analyze licenses, assess levels of resource accessibility and openness, and assist the team in the process of transforming ERs into OERs. This research leverages the transformative potential of GenAI, specifically ChatGPT, to assist in converting standard educational resources into OERs, focusing on accessibility and openness. The purpose was to equip educators and content developers with practical tools and guidance for transforming standard educational materials into open educational resources and present a practical use case for GenAI orchestration, thus enriching our knowledge of the application of AI to digital education. Our findings underscore two critical points that directly feed into the broader argument for integrating AI into open education:

## Enhanced Efficiency through Human-Centred Control

The research confirms that AI can significantly accelerate processes such as license analysis, content filtering, and preliminary checks for accessibility. By semi-automating these tasks, generative AI offers immediate gains in productivity for instructors, curriculum designers, and researchers. Nevertheless, the sustained involvement of human expertise remains both ethically and practically indispensable for validating information, identifying subtle biases, and producing OER aligned with UNESCO's guidelines (Chambers, 2022). This synergy supports the paper's overarching argument that GenAI tools are most beneficial when embedded within collaborative, human-driven frameworks rather than viewed as stand-alone solutions.

## Fostering an Inclusive and Collaborative Approach to Open Educational Resources

Our experimentation demonstrates that integrating AI into a design thinking method fosters more dynamic and iterative conversations about designing, adapting, and disseminating OER. The necessity of recalibrating ChatGPT, and occasionally reworking entire steps, illustrates how AI can spark ongoing inquiry: new ethical issues or domain-specific challenges frequently led us back to re-evaluating earlier methodological decisions. In line with the paper's central contention, open education initiatives gain momentum when stakeholders – from content developers to policymakers – actively redefine processes in response to evolving AI capabilities.

Together, these observations reinforce the central argument that AI-driven transformations of educational content must be anchored in transparent, ethical, and collaborative methodologies to genuinely advance open education. While our findings confirm the potential for AI-assisted OER production, several methodological flaws have become evident and suggest essential avenues for refinement:
## Reliance on a Proprietary, Premium Model

- Flaw: We employed ChatGPT Plus, a proprietary, subscription-based service. This conflicts, to some degree, with the open ethos central to OER.

- Implication: In future investigations, open-source AI tools should be considered to better align with the ideals of equitable and openly accessible education, while still comparing their performance against premium services.

## Fragmented Technical Analyses

- Flaw: ChatGPT could not “execute” or integrate HTML and CSS code analysis to confirm real-time accessibility issues (e.g., colour contrast or dynamic content rendering).

- Implication: This fragmentation forced researchers to rely on external auditing tools (e.g., Lighthouse), highlighting a methodological gap. Subsequent research or developing specialized plugins could bridge this divide, yielding a more seamless workflow.

## Risk of “Hallucinations” and Inconsistent Output

- Flaw: The lack of internal code execution and the model’s probabilistic nature led to potential inaccuracies and “hallucinations”. Additionally, results varied depending on the calibration (e.g., presence or absence of specialized plugins like Scholar AI).

- Implication: Future projects could incorporate robust validation protocols (e.g., cross-referencing results among multiple researchers, re-checking references and URLs) to mitigate AI-induced errors and bolster reliability.

## Inconsistent Prompting and Human Dependence

- Flaw: Researchers found that ChatGPT required extensive “prompt engineering,” and that even slight variations in instructions produced divergent, and sometimes contradictory, results. Moreover, AI’s outcomes remained heavily dependent on human coherence and ethical discernment.

- Implication: This underscores a training paradox: while AI can streamline tasks, it demands advanced user expertise to avoid misinformation. Future methodology might include standardized prompts and thorough documentation of each iteration to enhance transparency and replicability.

The research demonstrates that a human-AI collaboration can accelerate and improve the transformation of educational materials into OER, while highlighting the multifaceted limitations of current AI technologies. While instrumental in structuring our process, the design thinking methodology required repeated, non-linear adjustments to tackle ethical concerns, technical boundaries, and collaborative complexities. Building on these findings, future work should explore other AI tools and investigate their application across various contexts and disciplines. The contribution of a multi-disciplinary and inclusive team proved valuable in our case, suggesting that cross-disciplinary perspectives are essential in the creation and analysis of OER. In addition, continuous improvement and updates to chatbots will be necessary to enhance their effectiveness, particularly considering technological and scientific advances. It will also be essential to standardize, and document prompts to reduce inconsistencies, while still harnessing the creative potential of iterative, dynamic interactions with generative AI. In conclusion, although AI has demonstrated promising capabilities, human intervention remains essential. AI cannot replace
contextual understanding and human critical thinking. Combining AI with human expertise is crucial to ensure ethical and equitable practices and maximize its use, particularly in OER.

# Notes

## Data Availability

The data supporting the article and collected during the research hereby described are not available, in part for ethical considerations. However, a research protocol and two sets of questions are freely available on the Zenodo repository (Payen Jean Baptiste, 2024b, 2024c).

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# Appendix A – French version of excerpts presented in the article

Here are the (original) French versions of all excerpts presented in the article, redacted when required to ensure confidentiality.

## Queries and Answers (p. 7-8)

Tu es Varia, une intelligence artificielle développée par le centre de recherche [...] de l'Université [...]. Tu as été as été conçue dans le but d'analyser les ressources pédagogiques [...] créées dans pour les transformer en Ressources éducatives Libres ceci pour faciliter l'accès libre et le partage du savoir. (E1)

Bonjour Varia.

Je voudrais analyser le contenu d'un cours en ligne pour le transformer en Ressource éducative Libre. Poses-moi toutes les questions qu'il faut afin de savoir ce qu'il me faut cibler comme informations à chercher dans le cours. (E2)

Bonjour ! Pour analyser le contenu d'un cours en ligne en vue de le transformer en Ressource Éducative Libre (REL), il est important de poser les bonnes questions pour identifier les éléments clés du cours et évaluer leur pertinence pour une conversion en REL. Voici les questions à poser: (E3)

## Tables and Figures

<table><caption>**Table A.1**
Language Analysis Adopted for Each of the Missions (French Version of Table 1)</caption><thead><tr><td>Indication</td><td>Content</td></tr></thead><tbody><tr><td>First Mission: Iteration 5</td><td>Bonjour Varia.<br/>Je voudrais analyser le contenu d'un cours en ligne pour le transformer en Ressource éducative Libre. Poses-moi toutes les questions qu'il faut afin de savoir ce qu'il me faut cibler comme informations à chercher dans le cours. (E2)</td></tr><tr><td>ChatGPT</td><td>Language of the course: French</td></tr><tr><td>Second Mission with Precise Analysis</td><td>Bonjour, Je voudrais que tu analyses le contenu du fichier : Ligne du temps L'IA d'hier à aujourd'hui et détermine si le contenu est livré avec un langage simple et de précisions contextuelles.<br/>Détermine aussi s'il y a des contenus de substitution ou supplémentaires (graphiques, illustrations) pour faciliter la compréhension. (E4)</td></tr><tr><td>ChatGPT after analyzing the document "Ligne du temps L'IA d'hier à aujourd'hui": voici mes observations concernant le langage et la présentation du contenu</td><td>Langage et Précisions Contextuelles : Le document utilise un langage relativement simple et accessible pour décrire les événements-clés de l'intelligence artificielle. Chaque événement historique est accompagné d'une brève description qui fournit des précisions contextuelles. Ces descriptions aident à comprendre l'importance de chaque événement dans l'évolution de l'IA. Les termes techniques sont expliqués de manière concise, ce qui rend le contenu plus compréhensible pour un public non spécialisé. Contenus de Substitution ou Sup*plémentaires : Le document comprend plusieurs images et photos qui illustrent les concepts et les événements historiques mentionnés. (E5)</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Table A.2**
*Responses Generated Based on Calibration with or Without Scholar AI or Prompt Perfect (French Version of Table 2)*</caption><thead><tr><th>Criteria</th><th>With Scholar AI et Prompt Perfect Plugins</th><th>Without Scholar AI Plugin</th></tr></thead><tbody><tr><td>Introduction</td><td>Pour créer un contenu Web d'apprentissage ouvert, libre et accessible, qui soit à la fois inclusif et fiable. Il est important de prendre en compte plusieurs critères essentiels. Voici une liste structurée et détaillée de ces critères : (E6a)</td><td>La création d'un contenu Web d'apprentissage ouvert, libre et accessible implique de prendre en compte plusieurs critères essentiels pour assurer que le contenu soit efficace, inclusif et largement accessible. Voici une liste de critères à considérer : (E6b)</td></tr><tr><td>1. Accessibility</td><td><ul><li>Compatibility with different devices: Ensure that the content is accessible across various devices (computers, tablets, smartphones).</li><li>Compliance with accessibility standards: Adhere to the WCAG guidelines for users with specific needs (e.g., subtitles for videos, textual descriptions for images).</li><li>Reference: No specific source found. However, accessibility standards are generally guided by the Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). (E7a)</li></ul></td><td><ul><li>Compliance with WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) to ensure accessibility for people with disabilities.</li><li>Use of transcripts for videos and textual descriptions for images.</li><li>Responsive design for ease of use across various devices (computers, tablets, smartphones). (E7b)</li></ul></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure A.1**
*Use Case Examples From Ingénieur REL (French Version of Figure 2)*</figcaption></figure>
<figure><img src="image_14.png" /></figure>
<figure><img src="image_15.png" /></figure>

# Ethics Education in Technical AI Programs: Toward a Complexity and Care-Based Approach

## Formation éthique dans les programmes techniques d'IA : vers une approche basée sur la complexité et le care

https://doi.org/10.18162/ritpu-2025-v22n1-18

Adèle AUBIN

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Concordia University, Canada

Available online: September 19, 2025

## Abstract

Current initiatives to include ethics in artificial intelligence (AI) technical curricula are slow to bear fruit. This paper discusses several key challenges that undermine these pedagogical efforts to include ethics, namely the confusion around the meaning of AI ethics, a tendency to prioritize technical over social perspectives, and a lack of solid educational grounding. These challenges are further explored using humanities-based perspectives. Finally, potential answers based on the paradigm of complexity and the ethics of care are suggested in response to the identified pitfalls.

## Keywords

AI ethics, ethics education, technical AI programs, paradigm of complexity, ethics of care

## Résumé

Les initiatives actuelles pour inclure l'éthique aux programmes techniques d'intelligence artificielle (IA) tardent à porter leurs fruits. Cet article discute de défis clés qui sapent ces initiatives d'enseignement pour inclure l'éthique, soit le sens vague de l'éthique de l'IA, une tendance à prioriser la perspective technique plutôt que sociale, ainsi que des bases didactiques peu solides. Ces difficultés sont examinées plus en détail à l'aide de perspectives issues des sciences humaines. Enfin, des pistes de solution basées sur le paradigme de complexité et l'éthique du *care* sont suggérées pour répondre aux écueils identifiés.

## Mots-clés

Éthique de l'IA, formation éthique, programmes techniques d'IA, paradigme de complexité, éthique du *care*

<figure><img src="image_17.png" /></figure>
# 1. Introduction

The growing popularity of artificial intelligence (AI) is inciting the frenetic deployment of systems whose socio-ethical impact is often worrisome. While AI ethics is attracting more attention recently (Borenstein et al., 2021), this interest remains marginal. Indeed, initiatives to anchor AI in a quest for the common good account for a paltry 2.6% of AI publications (Fosso Wamba et al., 2021). Among the various means evoked to promote and accelerate this integration of ethics in AI, the need to include an ethical dimension in future AI workers' training is often mentioned.

Obviously, this employee-based approach is not a panacea. Singling out AI developers as the best people to deal with this technology's socio-ethical issues is indeed problematic (Stark & Hoffmann, 2019), since, among other things, it elides the responsibility of companies (Green, 2021; Greene et al., 2019) and governments (Cath et al., 2017). It also neglects the more systemic and institutionalized nature of these issues, over which programmers have little control (Greene et al., 2019; Hoffmann, 2019; Metcalf et al., 2019; Raji et al., 2021).

Thus, despite the frequent use of this narrative, the developers' lack of ethics should not be cited as the only possible explanation for the various issues raised by AI (Greene et al., 2019). Nevertheless, AI workers still have some influence on the design of this technology by transmitting their biases and values (Green, 2021; Greene et al., 2019). Hence, the potential of teaching AI ethics is worth considering, as such efforts do yield some results (Bates et al., 2020; Borenstein & Howard, 2021; Hagendorff, 2020; Tuovinen & Rohunen, 2021) and current regulatory measures are slow to produce real change (Gorur et al., 2020).

That said, the road to true ethics education in AI technical programs is far from smooth. The various initiatives in this direction may be laudable, but the sustainability of their results remains to be seen. Thus, in this paper, I argue that a shift based on the paradigm of complexity and the ethics of care is needed for AI ethics education to become meaningful. To do so, I begin by unpacking the three main elements that, according to my literature review, stand in the way of a functional implementation of an AI ethics pedagogy. I then continue by drawing on humanities-based perspectives to outline the main mechanisms responsible for these difficulties. Finally, I show how complexity and care can help address the identified challenges.

# 2. Three key Challenges for AI Ethics Education

In an attempt to understand the elements that undermine AI ethics education efforts, I present a literature review that highlights three key challenges: (1) the difficulty of determining what AI ethics means, (2) the primacy given to technical approaches, and (3) the absence of a solid educational grounding in the development of these educational approaches.

## 2.1 A Hard-to-Define Topic

### 2.1.1 Negotiating the Meaning of Ethics

The proliferation of codes, guides and declarations is evidence of a certain common ground that has developed around AI ethics and the need to tackle this issue to promote a socially acceptable and beneficial technology while minimizing any harmful consequences (Floridi, 2018; Greene et al., 2019; Hickok, 2021; Jobin et al., 2019; Morley et al., 2020; Stark & Hoffmann, 2019). That said, the notion of AI ethics remains blurry in these various documents, which are nonetheless the most popular means to date of proposing ethical frameworks for the development and use of AI (Green, 2021). In their comprehensive review of 84 AI ethics guides, Jobin et al. (2019) effectively
showed that, while their research identified eleven common general principles (e.g. transparency, solidarity), none of these principles was shared by all of the analyzed publications, and only the five most frequent principles were mentioned in more than half of the literature. This proliferation of resources attempting to define ethical principles in AI thus testifies to the complexity of the task, while at the same time creating further confusion by multiplying the number of voices involved (Munn, 2022; Schiff et al., 2021).

What is more, even if we choose to celebrate the degree of common ground that exists on the identification of principles, their genuine meaning is still far from resolved (Cath et al., 2017; Jobin et al., 2019), notably because of the tensions caused by the many stakeholders involved (governments, industry, civic groups, etc.) (Green, 2021; Greene et al., 2019; Mittelstadt, 2019; Munn, 2022). This lack of consensus keeps the definition of AI ethics at a highly theoretical and vague level, complicating the development of frameworks, objectives or evaluation measures to determine whether these ethical principles are truly observed and implemented (Crawford & Calo, 2016; Green, 2021; Hagendorff, 2020; Jobin et al., 2019; Metcalf et al., 2019; Mittelstadt, 2019; Morley et al., 2020; Schiff et al., 2021). Naturally, this ambiguity is also reflected in technical efforts to develop more ethical AI (Borenstein & Howard, 2021; Hagendorff, 2020; Jobin et al., 2019; Mittelstadt, 2019; Munn, 2022). This undermines the ability to find a solution that remains relevant while also accommodating the plurality of viewpoints involved (Corbett-Davies et al., 2017; Hanif et al., 2021; Harrison et al., 2020; Hoffmann, 2019).

### 2.1.2 Scattered Training

This lack of clarity surrounding the definition of AI ethics is reflected in the choice of topics addressed in courses. In this respect, the variety of topics listed by Fiesler et al. (2020) in their analysis of curricula for courses about the ethics of technology is telling. The 15 identified categories include the following themes: “Law & policy”, “Privacy & surveillance”, “Philosophy”, “Inequality, justice & human rights”, “AI & algorithms”, “Social & environmental impact”, “Civic responsibility & misinformation”, “AI & robots”, “Business & economics”, “Professional ethics”, “Work & labor”, “Design”, “Cybersecurity”, “Research ethics”, and “Medical/health”. Following the classification system outlined in the publication, I categorized the various resources consulted for the present literature review related to the teaching of ethics in AI programs (and computer science more generally).<fnref n="1" /> Considering that I could find at least one reference for 13 of the 15 themes identified by Fiesler et al. (2020) and that none of these references included a topic that was not related to these categories, this typology appears credible.

As such, we can see the breadth of topics covered by AI ethics education, reflecting the subject's broad scope and lack of definition. As a result, training courses run the risk of spreading themselves too thin, or focusing on a few elements while neglecting others that are just as important. For example, most of the references I gathered under the “Social & environmental impact” category dealt with social rather than environmental impacts. This echoes Garrett et al. (2020) who deplore the lack of interest given to sustainability in AI ethics curricula, although this principle is one of those identified by Jobin et al. (2019). In their review of course outlines in AI ethics, Garett et al. (2020) also regret the omission of issues of AI diversity and accessibility, which are, however, discussed elsewhere in the AI ethics literature. Finally, the heavy focus on laws and norms when dealing with AI ethics is somewhat nonsensical, since the essence of ethics is not legal or

<footnote n="1">1. The complete results of this exercise can be provided upon request by email.</footnote>
regulatory, but rather that of a conceptual framework (Green, 2021; Mittelstadt, 2019; Munn, 2022; Rességuier & Rodrigues, 2020; Wagner, 2018).

Thus, professors wishing to integrate AI ethics into their courses often feel caught off guard by the sheer breadth of the subject (Saltz et al., 2019). Moreover, finding the right balance between technical and more theoretical notions to convey the reality of AI's ethical challenges can be a laborious task (Tuovinen & Rohunen, 2021). The thorny and sometimes controversial nature of certain issues can also contribute to the difficulty of teaching this subject, especially with multicultural groups with different sensitivities (Bates et al., 2020).

In short, the abstract and plural complexity of AI ethics is reflected in the various ways it is taught. The variety and specificity of the topics covered bear witness to the challenge faced by the AI community in grasping and transmitting such notions. Current courses in AI ethics therefore run the risk of offering only a very partial or disorganized view of this issue, which can undoubtedly be detrimental.

## 2.2 The Primacy of Technical Approaches

### 2.2.1 An Ambient Techno-Solutionism

Despite the glaring complexity of the socio-ethical issues at stake, the current discourse around AI gives precedence to technical over social perspectives. Indeed, Western culture today tends to regard AI as the obvious path to enrichment and progress, neglecting socio-ethical reflection in favour of technological innovation (Hagendorff, 2020). This conviction is echoed, for example, in the various government initiatives that encourage AI training to maintain a technical and financial edge rather than to support contributions to a real societal project (Dutton et al., 2018; Hagendorff, 2020; Morley et al., 2020; Schiff, 2021).

Within companies, ethical considerations are also often considered secondary and too restrictive for profitable and competitive innovation (Hagendorff, 2020; Metcalf et al., 2019; Mittelstadt, 2019). This conception of ethics as a superfluous restriction thus fosters the use of *ethics washing*, i.e., various tactics adopted by the AI industry to give itself the mere appearance of socio-ethical awareness just to evade some additional reproach or regulation (Bietti, 2021; Green, 2021; Hickok, 2021; Jobin et al., 2019; Lauer, 2021; Metcalf et al., 2019; Mittelstadt, 2019; Munn, 2022; Rességuier & Rodrigues, 2020; Stark et al., 2021; Wagner, 2018). This ethical façade reinforces the fantasy that companies can easily respond to socio-ethical issues by proposing technical solutions, thereby deflecting any challenge to this domination that could be mounted by a more social perspective (Green, 2021). In this respect, the idea that technical solutions are portable and independent of the social context in which they are to be implemented is illusorily accommodated (Selbst et al., 2019; Williams et al., 2022).

### 2.2.2 Educational Impacts

This primacy of technical approaches is reflected in the teaching of AI – and more generally, tech – ethics (Cech, 2014; Metcalf et al., 2019). Courses focus only on the *mastery* of technical skills, rather than on their *exercise* for the common good (Bates et al., 2020; Raji et al., 2021; Tuovinen & Rohunen, 2021). When ethical issues are taught by computer science professors, there is a risk that these issues will be tackled from a technical perspective that oversimplifies them. Social approaches are thus relegated to the background, perpetuating a deficient value system (Bates et al., 2020; Raji et al., 2021). When humanities professors, who have often received more training in ethics, are responsible for teaching these notions, their outsider status can contribute to a
stigmatization of ethics, reinforcing the idea that ethics is external to AI (Bates et al., 2020; Raji et al., 2021). In this way, regardless of the teacher's disciplinary background, the culture of AI programs does not give ethics the consideration it deserves.

This precedence given to the technical approach is also embodied in the format of AI ethics courses. The teaching of ethics in AI programs usually follows one of two approaches: *embedded ethics*, in which ethical concepts are integrated into technical courses, and *stand-alone courses*, which are devoted solely to the subject of AI ethics (Garrett et al., 2020). Embedded approaches only devote a few sessions to the subject (Bogina et al., 2021; Cernadas & Fernández-Delgado, 2021; Furey & Martin, 2018; Horton et al., 2022, 2023; Shen et al., 2021), usually at the end of the semester "if time allows" (Garrett et al., 2020). Moreover, the embedded ethical content is either not evaluated at all or not rigorously evaluated (Bates et al., 2020; Cernadas & Fernández-Delgado, 2021; Horton et al., 2022, 2023). Stand-alone ethics courses guarantee a less superficial study of the topic (Bates et al., 2020; Saltz et al., 2019), but their independent nature reinforces the belief that ethics are disconnected from technical knowledge (Grosz et al., 2019). Moreover, this type of course is typically optional (Bogina et al., 2021; Henderson, 2019; Reich et al., 2020; Tuovinen & Rohunen, 2021; Weiss et al., 2021). Thus, regardless of the format, AI curricula fail to integrate ethics decisively enough to demonstrate that it is a key priority.

Finally, this culture of disengagement can also lead students who care about social impact to give up their studies in engineering and computer science (Carrigan, 2017; Rulifson & Bielefeldt, 2017) or to lose their initial interest in using tech to address social issues (Cech, 2014). This homogenizes the student profile, favouring those who are already adept at a strictly technical vision of AI (Rulifson & Bielefeldt, 2017), and who tend to reduce socio-ethical challenges to simple questions of data and trust (McDonald & Pan, 2020; Williams et al., 2022). For fear of losing students who would disapprove of the replacement of technical elements with allegedly "useless" ethical notions, some programs may stall their efforts to integrate AI ethics (Bates et al., 2020). This creates a vicious circle that sustains social disengagement.

In sum, curricula perpetuate the traditionally techno-solutionist vision of AI, in which all problems are amenable to a strictly technical approach. This approach undermines attempts to include ethics. This culture of social disengagement contributes to a standardization of the personnel who enter the AI field, reducing the chances of debate that a greater diversity of viewpoints could provoke (Crawford & Calo, 2016). This also reinforces the idea that technical specialization is necessary to be able to change the way things are done, and thus better integrate ethics into AI (Greene et al., 2019; Metcalf et al., 2019; Raji et al., 2021).

## 2.3 A Pedagogical Approach yet to be Defined

### 2.3.1 Insufficient Objectives

The absence of a solid educational grounding can be observed in the learning objectives targeted by AI ethics courses. In their review of course outlines in technology ethics, Fiesler et al. (2020) report eight typical learning objectives: (1) *critique*, (2) *spot issues*, (3) *make arguments*, (4) *improve communication*, (5) *see multiple perspectives*, (6) *create solutions*, (7) *consider consequences*, and (8) *apply rules*. We can first note that objectives (3) *make arguments* and (4) *improve communication* are more about expression than the development of ethical competence. Objective (6) *create solutions* is highly techno-solutionist which, as discussed, is counterproductive when it comes to discussing AI ethics. Objective (8) *apply rules* relies on the simple implementation of ethical codes, an aptitude which is not, however, synonymous with a