Enseignement de la programmation par IA adaptative pour élèves défavorisés — Une étude de 13 semaines dans quatre universités hongroises

Une équipe de recherche de l'Université de Dunaújváros, de l'Université Óbuda, de l'Université John von Neumann et de l'Université d'économie et de commerce de Budapest a mené une étude quasi-expérimentale pour tester si un système d'apprentissage adaptatif basé sur l'IA pouvait réduire les écarts de compétences en programmation chez les étudiants socialement défavorisés. 122 étudiants âgés de 18 à 21 ans, répartis dans quatre universités hongroises, y ont participé, divisés en un groupe expérimental de 61 étudiants et un groupe témoin de 61 étudiants. L'étude s'est déroulée sur 13 semaines en 2024-2025 et a été publiée dans TechTrends (Springer) en 2025.

Le groupe expérimental a utilisé un tuteur adaptatif basé sur ChatGPT, employant le suivi bayésien des connaissances (Bayesian Knowledge Tracing) pour modéliser l'état de connaissance de chaque apprenant et ajuster la difficulté des tâches en temps réel. Le groupe témoin a suivi le même programme de 13 semaines, couvrant les structures de contrôle, les fonctions, les boucles et les algorithmes, via un enseignement traditionnel. Les deux groupes ont été enseignés par le même instructeur, avec des laboratoires, du matériel et un accès internet identiques, isolant ainsi le tuteur IA comme variable d'intérêt.

Les scores aux tests sont passés d'une moyenne de 5,1 à 7,1 dans le groupe expérimental (d=1,40), contre 5,0 à 6,0 dans le groupe témoin (d=0,74), tous deux avec p<0,001. L'engagement a également augmenté sur les sous-échelles comportementale (d=1,10), émotionnelle (d=1,00) et cognitive (d=1,40) (α de Cronbach=0,89), toutes avec p<0,001. Les gains du groupe expérimental ont été nettement supérieurs à ceux du groupe témoin sur l'ensemble des résultats mesurés.

Les auteurs notent que la durée de 13 semaines « limite toute conclusion sur la rétention à long terme », et que les participants ont été recrutés par réponse à une enquête plutôt que par échantillonnage totalement aléatoire, ce qui présente un risque de biais de sélection. L'étude ne porte que sur une seule matière, la programmation introductive, et n'a pas encore été reproduite ni étendue au-delà de ces quatre universités.