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Bonne pratique Importée

L'IA générative peut nuire à l'enseignement — Un essai randomisé dans 14 écoles turques avec un assistant pédagogique ChatGPT

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Preuves: Essai contrôlé randomisé Top 77% 40/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Un essai randomisé mené auprès de 193 enseignants et 2 816 élèves dans 14 écoles turques a montré qu'un assistant pédagogique basé sur GPT-4o n'a pas modifié la performance moyenne, mais a significativement réduit la performance et la confiance des élèves des enseignants déjà les moins performants, rendant les cours moins agréables.

14 schools
Écoles participant à l'essai
2816 students
Élèves participant à l'essai
-0,129 SD
Variation de réussite des élèves d'enseignants moins performants
-0,11 SD
Variation globale de la motivation intrinsèque des élèves

Détails

Promoteur
University of Pennsylvania (Wharton School / Duckworth Lab)
Période
Spring 2025 (10-week RCT); preprint released June 2026
Mots-clés
K-12 education, generative AI, teacher tools, randomized controlled trial

Contexte

Des chercheurs de la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie (Alp Sungu, Benjamin Lira et Angela Duckworth) ont mené un essai contrôlé randomisé au sein d'un réseau d'écoles privées K-12 en Turquie, au printemps 2025, en testant un assistant pédagogique personnalisé basé sur GPT-4o, construit à partir du programme du ministère turc de l'Éducation.

Objectifs

L'essai visait à mesurer l'effet causal de l'accès des enseignants à un assistant pédagogique en IA générative aligné sur le programme scolaire, sur la réussite scolaire, la confiance et la motivation des élèves.

Activités

193 enseignants et 2 816 élèves (14 198 observations élève-cours dans 14 écoles) ont été répartis de manière aléatoire entre enseignement habituel, accès à l'outil d'IA, ou accès à l'outil d'IA avec rappels d'utilisation hebdomadaires. Les enseignants ont utilisé l'assistant principalement pour le matériel pédagogique, les évaluations et la communication administrative, sur une période de 10 semaines.

Résultats

La réussite scolaire moyenne est restée inchangée, mais chez les élèves d'enseignants déjà moins performants, tant la réussite (-0,129 écart-type) que la confiance ont chuté significativement, et les élèves du groupe traité ont jugé les cours moins agréables, moins intéressants et moins importants. La motivation intrinsèque des élèves a chuté de 0,11 écart-type en moyenne, environ trois fois plus chez les enseignants déjà gros utilisateurs d'IA avant l'étude.

Conclusions

L'étude conclut que l'accès à l'IA générative peut nuire aux résultats pédagogiques pour les élèves d'enseignants déjà moins performants et réduire la motivation des élèves dans l'ensemble, même si la réussite moyenne n'a pas été affectée ; il s'agit d'un working paper (SSRN, publié le 25 juin 2026) qui n'a pas encore terminé son processus d'évaluation par les pairs.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
University of Pennsylvania Wharton School / Duckworth Lab (Alp Sungu, Benjamin Lira, Angela Duckworth)

Conditions de réussite

  • AI tool built on the Turkish Ministry of Education curriculum
  • Random assignment across three arms: business-as-usual, AI access, and AI access plus weekly usage reminders

Modes d’échec courants

  • Unrestricted AI-tool access lowered achievement (-0.129 SD) and confidence among students of already lower-performing teachers
  • Overall student intrinsic motivation fell 0.11 SD, about three times more among teachers who were already heavy AI users pre-study
  • Treatment-group students rated classes as less enjoyable, less interesting and less important
  • Findings come from a working paper that has not yet completed peer review

Kit de réplication

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Sources de données

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