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NCEA de Nouvelle-Zélande — Abandonner les devoirs à la maison et rédiger une politique nationale d'authenticité face à l'IA

New Zealand · Wellington · See the New Zealand profile

Face à 15-20% de triche par IA sur certains devoirs maison, une école néo-zélandaise est revenue à l'écrit manuscrit surveillé ; la détection serait retombée à ~5%. La NZQA a interdit l'IA générative aux examens, jugeant les détecteurs d'IA peu fiables.

15-20 %
Taux de triche à l'IA détecté dans un établissement avant le changement de format (2023-2024)
~5 %
Taux de triche à l'IA détecté dans le même établissement après le retour à une évaluation manuscrite et supervisée (2024)
19 standards
Normes du NCEA de niveau 1 pour lesquelles les rapports écrits ont cessé d'être la méthode d'évaluation externe à partir de 2025 (from 2025)
NCEA de Nouvelle-Zélande — Abandonner les devoirs à la maison et rédiger une politique nationale d'authenticité face à l'IA

Details

Maturity
Established
Promoter
New Zealand Qualifications Authority (NZQA) / Ministry of Education
Period
2023–ongoing (Level 1 assessment-method change from 2025)
Keywords
academic integrity, assessment policy, national qualifications, AI-detection scepticism, secondary education

Context

Depuis 2023, avec des mises à jour jusqu'en 2025, la New Zealand Qualifications Authority (NZQA) et le ministère de l'Éducation ont publié des directives nationales interdisant les chatbots, l'IA générative et les outils de paraphrase dans l'évaluation externe du NCEA, de sorte que les candidats ne peuvent pas soumettre du contenu généré par IA comme étant leur propre travail. Les établissements disposant d'un « agrément pour évaluer » doivent adopter leur propre politique d'authenticité pour l'évaluation interne, précisant les usages acceptables de l'IA. Les directives avertissent explicitement que les logiciels de détection d'IA ne doivent pas être la seule base de décision, en raison des faux positifs, et orientent plutôt les enseignants vers des stratégies d'authentification fondées sur la connaissance du travail habituel de leurs élèves.

Objectives

La politique vise à préserver l'authenticité de l'évaluation du NCEA face à la généralisation des outils d'IA générative, sans dépendre excessivement de logiciels de détection d'IA peu fiables. Elle propose aux enseignants des stratégies d'authentification concrètes, notamment des points d'étape, la vérification des sources, des questions de suivi, la comparaison avec des travaux antérieurs de l'élève et l'attention portée aux anomalies stylistiques.

Activities

Des reportages de RNZ en 2024 ont décrit des établissements — dont Saint Patrick's College Wellington, Onslow College et Westlake Girls' High School — qui ont réagi à des cas détectés de triche à l'IA sur des devoirs à faire à la maison en revenant à des formats manuscrits et supervisés. Au niveau national, le ministère et la NZQA ont décidé que les rapports écrits ne seraient plus la méthode d'évaluation externe pour 19 normes du NCEA de niveau 1 à partir de 2025, invoquant à la fois la charge administrative et des préoccupations d'authenticité.

Results

Dans un établissement cité par l'enquête de RNZ, 15-20% des élèves ont été identifiés comme ayant utilisé l'IA pour tricher lors des premières évaluations à faire à la maison ; après le retour de l'établissement à des formats manuscrits et supervisés, la détection de triche assistée par IA serait tombée à environ 5%. Les enseignants ont décrit ce changement comme ayant rendu l'évaluation par dissertation « vraiment compliquée », l'un d'eux notant que l'établissement était « revenu à l'écriture manuscrite pour de nombreuses évaluations ».

Conclusions

La description de la pratique elle-même avertit que ces chiffres proviennent d'établissements individuels cités dans une seule enquête journalistique, et non d'une étude nationale contrôlée, et qu'ils reflètent des cas détectés ou autodéclarés plutôt qu'une évaluation causale rigoureuse. Elle note également que le passage à une évaluation manuscrite et supervisée entraîne des coûts reconnus en classe, et qu'aucune disposition spécifique d'équité n'a été trouvée dans les directives publiées pour les élèves qui dépendent de technologies d'assistance ou de traduction.

Implementation

Indicative cost
Low (< €50k)
Time to results
Long (> 3 years)
Staffing & skills
NZQA and Ministry of Education policy staff issuing and updating national guidance, School-level teachers implementing authentication strategies (milestone check-ins, source referencing, stylistic review), Schools holding 'consent to assess' status responsible for authoring and applying their own AI-authenticity policy

Conditions for success

  • Schools must hold 'consent to assess' and adopt a documented AI-authenticity policy for internal assessment
  • Teachers need to know their students' typical work well enough to spot stylistic anomalies rather than relying solely on AI-detection software
  • National guidance explicitly discourages reliance on AI detectors alone, given acknowledged false-positive risk

Common failure modes

  • Over-reliance on unreliable AI-detection software producing false positives
  • Increased teacher workload from hand-written/supervised assessment and follow-up questioning
  • No equity-specific provisions identified for students who rely on assistive or translation technology

Where it fits

Governance type
national
Scale
national (NCEA, all secondary schools)
Income level
high-income

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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