Rétroaction assistée par IA : Résultats d'un projet pilote à petite échelle à l'IUT

Alors que l'intérêt pour l'évaluation assistée par l'IA ne cesse de croître, les universités recherchent des informations pratiques et fondées sur des données concrètes quant à la manière dont l'IA peut améliorer le retour d'information sans compromettre l'intégrité académique ni la qualité de l'enseignement. Cette étude de cas explore un projet pilote à petite échelle mené à l'UiT, l'Université arctique de Norvège, où un module de retour d'information assisté par l'IA dans WISEflow a été testé dans un contexte pédagogique réel en immunologie. Six étudiants en médecine dentaire ont soumis des réponses écrites, et le module d’IA a généré un retour d’information structuré, conforme aux critères de notation téléchargés et à une consigne cohérente.

Ce livre blanc met en évidence la manière dont les étudiants ont perçu la clarté, la pertinence et l’utilité du retour d’information généré par l’IA, ainsi que la façon dont le moment choisi dans le cycle d’apprentissage détermine son impact. Il présente également le point de vue de l’enseignant sur la qualité, la cohérence et la faisabilité de l’utilisation de l’IA pour le retour d’information formatif, en particulier lorsqu’il s’agit d’étendre des réponses personnalisées à des cohortes plus importantes. Le document met en lumière des considérations pratiques, telles que la conception des invites, la gestion des attentes et les cas où une supervision humaine reste nécessaire.

Pour les établissements qui explorent comment l’IA peut contribuer à de meilleurs résultats d’apprentissage, réduire la charge de travail ou améliorer les pratiques d’évaluation formative, cette étude de cas fournit des informations fondées et étayées par la recherche, issues d’un véritable projet pilote.