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Bonne pratique Importée

Le Projet Pilote de Tutorat par IA Générative de l'Universitas Terbuka Touche 37 743 Étudiants à Distance

Indonésie · South Tangerang · Voir le profil de Indonésie

Preuves: Quasi expérimental Top 28% 60/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Une étude quasi expérimentale menée à l'Université ouverte d'Indonésie, forte de 550 000 étudiants, a comparé 18 713 étudiants suivant des tutorats assistés par ChatGPT à 19 030 étudiants suivant des cours avec tuteur humain, révélant des gains faibles mais statistiquement significatifs dans les notes des devoirs et la participation aux forums.

18,713
Étudiants, classes assistées par IA
19,030
Étudiants, classes à tutorat humain
7.42
Messages sur les forums par étudiant, assistées par IA
7.33 p=0.046
Messages sur les forums par étudiant, tutorat humain
206.16
Note de devoirs, assistées par IA
202.89 p=0.003
Note de devoirs, tutorat humain
37,743
Total d'étudiants dans l'étude

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Universitas Terbuka (Indonesia Open University)
Période
2024-2025 (published July 2025)
Mots-clés
higher education, distance learning, generative AI tutoring

Contexte

Universitas Terbuka (l'université ouverte d'Indonésie), un établissement d'enseignement à distance comptant plus de 550 000 étudiants dans tout le pays, a expérimenté un modèle de tutorat par IA générative construit sur ChatGPT d'OpenAI (versions 3.5 et 4.0), intégré à son système de gestion de l'apprentissage Moodle, dans quatre cours.

Objectifs

Étendre un soutien académique peu coûteux et disponible 24 heures sur 24 aux étudiants géographiquement dispersés et à faibles revenus qui n'ont pas accès à un tutorat privé, tout en testant si le tutorat assisté par IA générative égale les résultats du tutorat humain.

Activités

Les chercheurs Tian Belawati et Dimas Prasetyo ont comparé 500 classes de tutorat assistées par IA générative (18 713 étudiants) à 500 classes à tutorat humain (19 030 étudiants), selon un dispositif quasi expérimental. Le programme associe l'accès à l'IA à un enseignement explicite de l'ingénierie des invites (prompt engineering) et de l'évaluation critique des réponses générées par l'IA.

Résultats

Les étudiants des classes assistées par IA ont légèrement plus posté sur les forums de discussion (7,42 contre 7,33 messages par étudiant, p=0,046) et obtenu des notes de devoirs légèrement supérieures (206,16 contre 202,89 points, p=0,003) ; ces deux différences étaient statistiquement significatives mais d'ampleur pratique faible (Delta de Cliff de 0,01 et 0,015 respectivement).

Conclusions

L'étude, publiée dans Open Praxis en juillet 2025, figure parmi les plus vastes évaluations quasi expérimentales du tutorat par IA générative menées au sein d'un seul établissement à ce jour, bien que les effets mesurés, statistiquement significatifs, soient d'ampleur pratique limitée.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — Built on a commercial LLM API (ChatGPT 3.5/4.0) integrated into the existing Moodle LMS across four courses, rather than a bespoke AI system.
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an) — Piloted 2024-2025; study published July 2025.
Personnel et compétences
Universitas Terbuka tutors/faculty, researchers Tian Belawati and Dimas Prasetyo

Conditions de réussite

  • AI access paired with explicit instruction in prompt engineering and critical evaluation of AI-generated answers
  • Integration into the existing Moodle LMS rather than a standalone tool

Modes d’échec courants

  • No data-protection, bias-auditing or disclosure framework for the ChatGPT integration is reported
  • Effect sizes were statistically significant but practically small (Cliff's Delta 0.01-0.015)

Où cela s’applique

Type de gouvernance
public distance-education university
Échelle
institutional, across a national archipelago student body
Niveau de revenu
lower-middle income

Habituellement financé par

National / regional programmes

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

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Sources de données

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

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