evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

Le scandale de triche par IA à l'université Brown — un cas d'alerte sur l'usage indétecté de l'IA générative lors d'examens à domicile

États-Unis d'Amérique · Providence · Voir le profil de États-Unis d'Amérique

Preuves: Descriptif / auto-déclaré Top 100% 7/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Un professeur d'économie de l'université Brown a transformé un examen partiel en devoir à domicile et les notes ont grimpé invraisemblablement — 40 des 86 étudiants avec la note maximale — révélant comment l'IA générative échappe à la détection à distance.

96
Moyenne de la classe à l'examen de mi-semestre à distance (Spring 2026)
40 of 86
Étudiants ayant obtenu la note maximale à l'examen de mi-semestre à distance (Spring 2026)
65–80
Moyenne habituelle de la classe aux examens de mi-semestre en présentiel précédents
48.6
Moyenne de la classe à l'examen final en présentiel et à livre fermé, qui a suivi (Spring 2026)
59
Étudiants présents à l'examen final en présentiel (sur 86 inscrits) (Spring 2026)
Le scandale de triche par IA à l'université Brown — un cas d'alerte sur l'usage indétecté de l'IA générative lors d'examens à domicile

Détails

Promoteur
Brown University, Department of Economics (ECON 1170)
Période
Spring 2026 semester; publicly reported June–July 2026
Mots-clés
higher education, academic integrity, assessment design

Contexte

Au printemps 2026, le professeur d'économie de l'université Brown, Roberto Serrano, a fait passer l'examen de mi-semestre du cours ECON 1170 à un format à distance, à réaliser chez soi, après que les inscriptions eurent bondi à 86 étudiants contre un record précédent de 30. La moyenne de l'examen à distance s'est établie à 96, bien au-dessus de la fourchette habituelle de 65 à 80 des versions en présentiel précédentes, avec 40 des 86 étudiants obtenant la note maximale et de nombreuses réponses présentant les caractéristiques d'un texte généré par ChatGPT.

Résultats

Serrano a déclaré soupçonner qu'au moins 50 étudiants avaient utilisé l'IA générative pour cet examen, et que l'université avait tardé à ouvrir une enquête formelle jusqu'à ce que l'affaire attire l'attention du public. Lorsqu'il est revenu à un examen final en présentiel, à livre fermé, seuls 59 des étudiants inscrits s'y sont présentés et la moyenne de la classe est tombée à 48,6 — un contraste que des journalistes indépendants ont considéré comme une forte preuve circonstancielle d'une utilisation non détectée de l'IA lors de l'examen à distance. Brown n'a pas publié ses propres statistiques officielles ; les chiffres proviennent du témoignage du professeur, corroboré par plusieurs médias.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
course instructor (Prof. Roberto Serrano), university academic-integrity investigators

Conditions de réussite

  • closed-book/in-person format or verified proctoring for high-stakes take-home exams
  • prompt formal investigation when grade patterns look implausible

Modes d’échec courants

  • take-home, unproctored format used for a high-stakes exam
  • slow institutional response until the case drew public attention

Habituellement financé par

Own resources / municipal budget

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles