L'apprentissage par problèmes assisté par l'IA améliore la rétention des connaissances en formation de kinésithérapie — Essai Istanbul–Tolède

Concevoir des scénarios cliniques réalistes pour l'apprentissage par problèmes (APP) est un élément central, mais chronophage, de la formation en kinésithérapie, et les enseignants disposent de peu d'outils pour vérifier si des versions assistées par IA de cette méthode améliorent réellement ce que les étudiants retiennent.
En juin 2025, l'Université Istanbul Medipol (Turquie) et l'Universidad de Castilla-La Mancha (Espagne) ont mené un essai contrôlé randomisé prospectif à deux bras : 40 étudiants en kinésithérapie ont été répartis aléatoirement entre un APP assisté par IA — utilisant ChatGPT-4.0 en petits groupes pour construire des scénarios de patients simulés, des plans d'évaluation et des stratégies de prise en charge de la lombalgie chronique, sous supervision d'un enseignant — ou un APP traditionnel sans IA. Sur les 40 étudiants randomisés, 35 ont terminé l'essai (19 en APP-IA, 16 en APP traditionnel).
Au suivi à 2 semaines, le groupe APP-IA a montré des gains très importants en rétention des connaissances (d de Cohen = 3,14) et en autoefficacité vis-à-vis de l'IA (d = 1,70) par rapport à l'APP traditionnel, ainsi qu'une motivation de lecture plus élevée (d = 1,31). La compétence clinique, mesurée par le Mini Clinical Evaluation Exercise, n'était que légèrement supérieure dans le groupe APP-IA, sans différence statistiquement significative (d = 0,42).
La force de cet essai réside dans sa conception randomisée et évaluée par les pairs ; sa limite tient à son échelle — 35 participants ayant terminé l'étude dans deux universités, un seul thème clinique et une fenêtre de suivi de deux semaines seulement — de sorte que ces très grands effets doivent être lus comme un signal précoce prometteur plutôt que comme un résultat établi.