« L'abus de l'IA peut augmenter artificiellement le nombre de bons et excellents diplômes »

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

Le professeur Bang Tien Long intervient 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 « 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 étudiants

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

Lorsqu'un professeur de philosophie a demandé à ses étudiants de rédiger une dissertation sur l'authenticité à l'ère numérique, l'un d'eux a présenté une dissertation d'une fluidité « inhabituelle », avec un vocabulaire riche, une structure cohérente et de nombreuses références que peu d'étudiants vietnamiens connaissent. Interrogé par le professeur, l'étudiant a expliqué avoir confié cette tâche à une IA, en ne corrigeant que quelques phrases concernant son style d'écriture.

D'après l'exemple ci-dessus, M. Van pense que le problème est assez difficile, si le professeur fait échouer l'étudiant pour avoir utilisé Chat GPT, le but de l'éducation est de démontrer l'originalité, la capacité de réflexion ou la participation significative aux idées, même aux idées suggérées par la machine ?

Selon M. Van, l'éducation libérale met l'accent sur le développement global de l'être humain (raison, émotions, moralité, liberté de pensée), mais l'IA peut effectuer des tâches complexes telles que l'écriture, l'analyse et la résolution de problèmes. Les élèves peuvent être tentés d'accomplir plus qu'un travail intellectuel en demandant à l'IA de le faire à leur place.

« L'émergence de l'IA représente non seulement une avancée technologique, mais aussi un défi philosophique pour l'enseignement supérieur. L'IA ne remplacera pas l'éducation, mais en transformera les fondements et les méthodes. Cela exige une nouvelle philosophie – non pas pour remplacer les anciennes, mais pour les relier, les interpréter et les développer 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 comporte également des défis en matière d’intégrité académique.

« Si elle n’est pas gérée, l’utilisation abusive de l’IA peut conduire à un risque d’inflation des notes, réduisant la valeur réelle des diplômes universitaires, lorsque le taux d’excellents diplômes augmente artificiellement », a déclaré M. Long.

De nombreuses opportunités lors de l'application de l'IA à l'accréditation universitaire

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

En outre, 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.

M. Long estime donc 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 des anomalies lors de la formation, surveiller en continu, suivre les indicateurs en temps réel et donner des avertissements 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 agences de gestion de l'État, 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.

Les universités doivent élaborer des politiques internes et guider les étudiants et les enseignants vers une utilisation responsable des technologies. Parallèlement, elles doivent intégrer des règles éthiques relatives à l'utilisation de l'IA dans leur règlement intérieur.

En outre, les universités doivent investir dans l’infrastructure et la technologie des données pour numériser complètement les processus et organiser régulièrement des cours de formation sur l’IA pour les enseignants.

Pour les enseignants et les étudiants, il est nécessaire d'innover dans les méthodes d'évaluation et de développement des capacités d'IA dans l'enseignement et l'apprentissage. Considérez l'IA comme un outil d'aide au travail et aux études, sans vous y fier.

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 gestion de la qualité ( ministère de l'Éducation et de la Formation ) a déclaré qu'il est prévu qu'à partir de 2026, l'évaluation des programmes de formation et des établissements d'enseignement supérieur connaîtra de nombreux ajustements majeurs.

Chaque critère d'évaluation ne comporte que deux niveaux : « réussite » ou « échec ». Auparavant, l'application de sept niveaux était controversée et difficile à normaliser.

Le fait de ramener le niveau à deux, réussite ou échec, simplifiera l’orientation, rendra les résultats transparents et sera cohérent avec les pratiques internationales (États-Unis et Europe).

En outre, la mise en place de « critères conditionnels » permettra de se concentrer sur des facteurs essentiels tels que les normes de production, etc. Si les critères conditionnels ne sont pas respectés, la norme ne sera pas respectée.

Concernant la classification des programmes de formation et des établissements d'enseignement après accréditation, trois niveaux de résultats seront retenus : admis, admis sous conditions et refusé. Les établissements disposent de 24 mois pour améliorer leur classement s'ils sont admis sous conditions.

Retour au sujet

NGUYEN BAO

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