AI+X Micro-Major — Un diplôme conjoint en IA de cinq universités de l'Est de la Chine

En mars 2025, cinq grandes universités de recherche de l'Est de la Chine — l'université du Zhejiang (chef de file), l'université Fudan, l'université de Nanjing, l'université Jiao Tong de Shanghai et l'université des sciences et technologies de Chine — ont lancé conjointement le micro-major 'AI+X', une crédential modulable ouverte aux étudiants de toutes disciplines. Le programme combine programmation, structures de données, conception d'algorithmes et fondamentaux de l'IA avec des hackathons, des ateliers de recherche, des conférences d'entreprises et des cours co-développés avec des entreprises technologiques ; les diplômés reçoivent un certificat décerné conjointement par les cinq établissements. L'université du Zhejiang a aussi créé la plateforme pédagogique d'IA 'Zhihai' et l'agent intelligent 'ZJU Mentor' pour soutenir le programme, avec l'objectif déclaré d'étendre l'accès aux universités du centre et de l'ouest de la Chine.
Une étude académique mixte de 2025 sur le modèle de micro-crédentials AI+X de l'Est de la Chine a combiné une revue systématique de la littérature (357 articles examinés, 44 études retenues) avec une enquête auprès de 100 étudiants de six universités de l'Est de la Chine menant des programmes AI+X. Elle a montré que les ressources pédagogiques (β=0,522, p<0,001) et les communautés d'apprentissage (β=0,619, p<0,001) prédisaient significativement les résultats rapportés par les étudiants, expliquant respectivement 70,3 % et 64,9 % de la variance des apprentissages théorico-pratiques et des compétences techniques.
Réserves : ces données proviennent d'une seule enquête transversale autorapportée (n=100), pas d'une étude contrôlée ou longitudinale ; elles montrent donc une association, pas une preuve de gains d'apprentissage causaux. L'objectif d'équité visant le centre et l'ouest de la Chine reste une intention, sans données de participation publiées. Aucune information publique n'a été trouvée sur la gouvernance des données ou les processus d'examen éthique des plateformes d'IA utilisées par les étudiants.