DRIVE — le cadre de la TU Eindhoven pour évaluer l'apprentissage à partir des interactions des étudiants avec l'IA générative

DRIVE (Directive Reasoning Interaction and Visible Expertise) est un cadre conceptuel et une taxonomie développés à l'Université de technologie d'Eindhoven pour permettre aux enseignants d'évaluer l'apprentissage disciplinaire à partir de la manière dont les étudiants dirigent et utilisent les chatbots d'IA générative, et pas seulement à partir du texte final.
Les auteurs ont mené une analyse à méthodes mixtes de 1 450 interactions annotées avec l'IA générative, issues de 70 essais notés dans des cours STEM à forte composante rédactionnelle. Ils rapportent une forte corrélation positive entre la qualité des interactions et les notes finales, ce qui soutient la faisabilité de l'approche.
La taxonomie a fait apparaître des profils distincts : un « partenariat d'amélioration ciblée » (affinage du texte) lié aux notes élevées, un « partenariat intellectuel collaboratif » (développement d'idées) lié aux scores d'interaction élevés, et une « recherche d'information basique » ou une « délégation passive des tâches » liées aux notes inférieures à la moyenne. Les auteurs soulignent que l'évaluation centrée sur le produit peut renforcer l'optimisation du texte, tandis que l'évaluation centrée sur le processus peut valoriser un partenariat exploratoire avec l'IA.
L'étude a paru dans Computers and Education: Artificial Intelligence (vol. 9, décembre 2025). Réserves : l'échantillon est réduit (70 essais), les preuves sont corrélationnelles et issues de cours STEM d'un seul établissement ; la transposition à d'autres disciplines et niveaux n'est pas testée.