Étude de l'adoption d'outils d'IA pour le profilage et la prédiction de la réussite par les enseignants du postsecondaire
Alexandre Lepage  1, 2@  , Didier Paquelin  1@  , Normand Roy  2@  
1 : Université Laval
2 : Université de Montréal

Les outils de profilage et de prédiction de la réussite sont de plus en plus accessibles aux enseignants du postsecondaire, par exemple via des tableaux de bord de la réussite. Or, peu d'études se sont intéressées à leur adoption par les enseignants. En considérant que les prédictions ou informations qui leur sont présentées peuvent, malgré leur utilité, être erronées, partielles, ou biaisées, cette étude s'est intéressée au niveau de littératie de l'IA des enseignants du postsecondaire et à l'adoption qu'ils feraient de ces outils. Des entretiens dirigés (n = 6) ont été réalisés et ont permis d'explorer les premières impressions des enseignants (p. ex. plusieurs affirment que ces prédictions et informations leur seraient utiles, mais doutent qu'elles puissent prendre en compte de l'information contextuelle). Une enquête par questionnaire a ensuite été réalisée (n = 127) pour analyser les corrélations entre les variables de littératie (connaissances techniques, capacité à faire des usages pédagogiques de l'IA et sensibilité aux enjeux éthiques) et les variables d'adoption (intention d'utilisation, attitude, anxiété, performance et facilité d'utilisation). Une modélisation d'équations structurelles a aussi été réalisée dans un modèle intégrant littératie de l'IA et adoption. Les principaux résultats tiennent à la confirmation de liens entre la littératie de l'IA et l'adoption (p. ex. un plus haut niveau de littératie est associé à une plus faible anxiété et à une plus grande performance attendue), ce qui appuie la pertinence de développer chez les enseignants une meilleure compréhension du fonctionnement de l'IA.


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