« L’utilisation abusive de l’IA peut augmenter artificiellement le nombre de diplômes de bonne et d’excellente qualité. »

Selon le professeur, Dr. Bang Tien Long, outre les opportunités, l'abus de l'intelligence artificielle (IA) peut entraîner un risque d'inflation des notes, réduisant la valeur réelle des diplômes universitaires, lorsque le taux de diplômes excellents augmente artificiellement.

Le professeur Bang Tien Long prend la parole lors de la conférence - Photo : NGUYEN BAO

Le 16 octobre, le Centre d'évaluation de la qualité de l'éducation - Association des universités et collèges vietnamiens a organisé une cérémonie pour célébrer son 10e anniversaire et un atelier sur « Les tendances de l'évaluation de la qualité de l'éducation pour la période 2026-2030 à l'aide de l'intelligence artificielle ».

Quand les machines répondent mieux que les élèves

Lors de la conférence, le professeur Dang Ung Van a raconté l'histoire d'une classe du centre du Vietnam où « les machines répondaient mieux que les élèves ».

Lorsqu'un professeur de philosophie a demandé à ses étudiants de rédiger une dissertation sur l'authenticité à l'ère numérique, un étudiant a rendu un texte d'une fluidité « inhabituelle », doté d'un vocabulaire riche, d'une structure cohérente et de nombreuses références que très peu d'étudiants vietnamiens connaissent. Interrogé par le professeur, l'étudiant a avoué avoir utilisé une intelligence artificielle pour rédiger sa dissertation, se contentant de corriger quelques phrases relatives à son style.

D'après l'exemple ci-dessus, M. Van estime que le problème est assez complexe : le professeur devrait-il sanctionner l'étudiant pour avoir utilisé Chat GPT ? L'objectif de l'éducation est de démontrer de l'originalité, une capacité de réflexion ou une participation significative à des échanges d'idées, même suggérés par la machine.

Selon M. Van, l'enseignement des humanités met l'accent sur le développement intégral de l'être humain (raison, émotion, moralité, liberté de pensée), mais l'IA peut accomplir des tâches complexes telles que la rédaction, l'analyse et la résolution de problèmes. Les étudiants pourraient être tentés de déléguer certaines tâches à l'IA, au détriment du travail intellectuel.

« L’émergence de l’IA représente non seulement un progrès technologique, mais aussi un défi philosophique pour l’enseignement supérieur. L’IA ne remplacera pas l’éducation, mais en redéfinira les fondements et les méthodes. Cela exige une nouvelle philosophie : non pas remplacer l’ancienne, mais la relier, l’interpréter et l’enrichir dans de nouveaux contextes », a déclaré M. Van.

De même, le professeur Dr Bang Tien Long, ancien vice-ministre permanent du ministère de l'Éducation et de la Formation, a déclaré que l'IA soulève également des défis en matière d'intégrité académique.

« Si elle n'est pas maîtrisée, la mauvaise utilisation de l'IA peut entraîner un risque de surévaluation des notes, réduisant ainsi la valeur réelle des diplômes universitaires, lorsque le taux de diplômes excellents augmente artificiellement », a déclaré M. Long.

L'application de l'IA à l'accréditation universitaire offre de nombreuses possibilités.

Concernant l’accréditation des programmes de formation/établissements d’enseignement universitaire, M. Bang Tien Long a fait remarquer que le modèle d’accréditation traditionnel présente de nombreuses limites, notamment un gaspillage de temps et de ressources humaines.

De plus, le cycle d'évaluation de 5 à 10 ans crée un manque de suivi ; manque de flexibilité, ne reflète pas une qualité continue ; et rend difficile une réponse rapide aux changements sociaux.

Par conséquent, M. Long estime qu'il est nécessaire de passer d'un modèle statique à un modèle dynamique en matière d'assurance qualité, et qu'il est nécessaire d'intégrer l'IA dans l'évaluation de la qualité de l'éducation.

« L’IA peut traiter de grands volumes de rapports, détecter les anomalies pendant l’apprentissage, surveiller en continu, suivre les indicateurs en temps réel et donner des alertes précoces, au lieu de s’appuyer sur le cycle actuel de 5 à 10 ans », a déclaré M. Long.

Selon M. Long, la mise en œuvre de l'IA dans l'enseignement supérieur nécessite une stratégie pour chaque groupe, dans laquelle, pour les organismes de gestion étatiques, il est nécessaire de compléter le cadre juridique, les réglementations spécifiques sur l'utilisation de l'IA et les lignes directrices éthiques pour l'application de l'IA dans l'éducation.

Il est nécessaire que les universités élaborent des politiques internes et sensibilisent étudiants et enseignants à une utilisation responsable des technologies. Parallèlement, il convient d'intégrer les règles éthiques relatives à l'utilisation de l'IA dans leur règlement intérieur.

Par ailleurs, les universités doivent investir dans les infrastructures et les technologies de données afin de numériser intégralement les processus ; organiser des formations régulières en IA pour les enseignants.

Il est nécessaire, pour les enseignants et les étudiants, d'innover dans les méthodes d'évaluation et de développement des compétences en IA dans l'enseignement et l'apprentissage. Il convient de considérer l'IA comme un outil d'aide à la tâche, et non comme une dépendance.

De nombreuses innovations dans l'évaluation de la qualité de l'éducation

S'exprimant lors de l'atelier, le professeur Dr Huynh Van Chuong, directeur du Département de la gestion de la qualité ( ministère de l'Éducation et de la Formation ), a déclaré que l'on s'attend à ce qu'à partir de 2026, l'évaluation des programmes de formation et des établissements d'enseignement supérieur subisse de nombreux ajustements majeurs.

Dans ce système, chaque critère d'évaluation ne comporte que deux niveaux : « réussi » ou « échoué ». Auparavant, l'application de sept niveaux était controversée et difficile à standardiser.

Ramener le niveau à deux, réussite ou échec, simplifiera les directives, rendra les résultats transparents et sera cohérent avec les pratiques internationales (États-Unis et Europe).

Par ailleurs, la mise en place de « critères conditionnels » permettra de se concentrer sur des facteurs essentiels tels que les normes de production… Si les critères conditionnels ne sont pas remplis, la norme ne sera pas respectée.

Concernant le classement des programmes de formation et des établissements d'enseignement après accréditation, trois niveaux de résultats seront établis : réussite, réussite sous conditions et échec. Les établissements ayant obtenu la mention « réussite sous conditions » disposent de 24 mois pour améliorer leurs performances.

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NGUYEN BAO

Source : https://tuoitre.vn/lam-dung-ai-co-the-khien-bang-gioi-xuat-sac-tang-len-mot-cach-gia-tao-20251016171120736.htm