Ce que nous avons entendu lors de la conférence d’enseignement en ligne 2025 : défis pour le corps enseignant et institutionnel à l’ère de l’IA

La Conférence d’enseignement en ligne (OTC) 2025, tenue du 16 au 18 juin, a réuni des enseignants, des technologues et des administrateurs pour explorer comment l’intelligence artificielle transforme le paysage éducatif. Les discussions se sont concentrées sur les défis et opportunités urgents que l’IA présente pour l’enseignement et l’apprentissage, en particulier dans les collèges communautaires de Californie. Ce qui en est ressorti, c’est un sentiment partagé à la fois de perturbation et de possibilités : les enseignants s’adaptent à des salles où les étudiants dépendent fortement de l’IA, souvent sans la comprendre pleinement, tandis que les politiques institutionnelles et les systèmes de soutien peinent à suivre.

Voici les principales enseignements et leçons tirées de l’éducation en ligne.

La politique ne suit pas

La plupart des écoles manquent encore de politiques claires et modernes concernant l’utilisation de l’IA. Lorsque des politiques existent, elles se remettent souvent à l’enseignant. Comme l’a dit Sarah Lisha, professeure d’anglais au De Anza College, « Notre politique dit que c’est à l’enseignant de définir une politique. S’ils le font, nous les soutiendrons. »

Cette approche décentralisée aboutit à un patchwork de micro-politiques, avec des règles différentes pour chaque devoir ou classe. Bien que cela puisse offrir de la flexibilité, cela crée aussi de la confusion pour les étudiants comme pour les enseignants.

Bill Moseley, professeur d’informatique au Bakersfield College, a souligné : « La pédagogie est contextuelle. La plupart d’entre nous n’ont pas été formés à l’enseignement, nous avons été formés à notre matière. Nous avons besoin d’outils qui soutiennent différentes approches, pas qui imposent la conformité. »

À retenir : Les institutions doivent établir des politiques claires et cohérentes qui soutiennent la diversité des approches pédagogiques et réduisent la confusion tant pour les étudiants que pour le corps enseignant.

Lorsque la triche signale un problème de conception

Un thème clé était que la tricherie reflète souvent des défauts de conception des cours plutôt que des critères éthiques des étudiants seuls.

Il ne s’agit pas d’excuser un comportement malhonnête, les élèves doivent assumer leurs responsabilités. Mais lorsque les devoirs semblent déconnectés ou sans importance, les étudiants sont plus enclins à chercher des raccourcis. Moseley a partagé des recherches montrant un lien direct : moins l’expérience d’apprentissage est personnelle, authentique et créative, plus les élèves sont susceptibles de tromper.

Un design efficace fait la différence. Amy Leonard, professeure d’anglais et présidente du sous-comité IA chez De Anza, a repensé un devoir de formation pour tuteurs afin d’impliquer les étudiants dans la co-création de guides d’utilisation de l’IA. L’engagement a augmenté de façon spectaculaire. Quand les devoirs sont pratiques, pertinents et collaboratifs, la malhonnêteté diminue.

À retenir : Une conception authentique et engageante des cours peut réduire significativement la malhonnêteté académique et améliorer les résultats d’apprentissage.

Les élèves manquent d’alphabétisation IA

La littératie IA est devenue la nouvelle littératie numérique. Les étudiants n’utilisent pas seulement ces outils, ils s’y appuient, souvent sans en comprendre les implications.

Leonard a décrit des étudiants qui laissaient les bots gérer tout, des devoirs aux dates d’échéance, en suivant parfois des délais générés par les bots au lieu du calendrier officiel des cours. Cette dépendance excessive reflète un manque de compétence et de pensée critique.

Comme l’a noté un membre du corps professoral des STEM : « Ce n’est pas parce qu’il parle avec assurance qu’il est juste. »

À retenir : Les élèves ont besoin d’un soutien structuré et d’une instruction pour développer la littératie en IA et utiliser ces outils de manière critique et responsable.

L’IA n’est pas neutre

Les outils d’IA ne sont pas objectifs. Ils reflètent les biais de leurs créateurs.

Safiya Noble, professeure d’études de genre à l’UCLA, a averti que l’IA générative peut effacer l’identité et l’expérience des étudiants. « Les élèves qui utilisent l’IA pour 'paraître plus académique' peuvent sans le savoir effacer leur propre voix. Ce n’est pas de l’équité. »

L’accès compte aussi. De meilleurs outils donnent de meilleurs résultats, mais ces outils ont souvent un coût. Alison Gurganus, spécialiste des technologies émergentes au San Diego CCD, a souligné que la plupart des étudiants ne peuvent pas se permettre des abonnements premium à l’IA. « Nous disons que les élèves peuvent utiliser l’IA en classe, mais ont-ils tous un accès égal à ces outils ? Probablement pas. »

À retenir : Garantir un accès équitable aux outils d’IA est essentiel pour favoriser des environnements d’apprentissage inclusifs et équitables.

Les étudiants ne pensent pas à la vie privée

La protection des données est largement hors du radar des étudiants.

Gurganus a partagé des exemples d’étudiants saisissant de manière décontractée des informations sensibles comme des cartes d’identité ou des préférences personnelles dans des plateformes d’IA. Ils ne réalisent souvent pas que les données peuvent être stockées, vendues ou réutilisées.

Un exemple frappant : le défi viral Barbie Box, où des étudiants ont involontairement introduit des traits personnels et des photos dans un chatbot, contribuant ainsi à son modèle d’entraînement.

Le corps enseignant joue un rôle dans la sensibilisation. Il ne s’agit pas seulement de confidentialité, c’est une question d’autonomie.

À retenir : Le corps enseignant doit guider les étudiants dans la compréhension et la protection de leur vie privée dans un monde piloté par l’IA.

L’IA peut aider, mais seulement avec des conseils

L’IA n’est pas l’ennemi. Mais sans surveillance humaine, cela peut devenir un piège.

Leonard a résumé : « Les élèves attendent de nous que nous leur apprenions à utiliser l’IA de manière éthique. Si nous ne le faisons pas, nous ne les laissons pas seulement tomber, nous nous rendons inutiles. »

L’intégration est essentielle. Les outils d’IA devraient faire partie d’un modèle d’apprentissage plus large, et non des extensions. Moseley nous a rappelé que l’apprentissage significatif reste actif, personnel et créatif.

Noble a lancé un dernier avertissement : la technologie doit soutenir l’éducation, et non remplacer les éducateurs qui la rendent significative.

À retenir : l’IA doit être intégrée de manière réfléchie dans la pédagogie, avec une forte orientation éthique et une supervision humaine.

Redéfinir l’intégrité de l’apprentissage

Un problème plus important est apparu : de nombreux enseignants et étudiants ne comprennent pas pleinement ce que signifie l’intégrité de l’apprentissage dans un environnement amélioré par l’IA. Le concept évolue, et les frontières deviennent de plus en plus floues. Cela rend les politiques mises à jour, claires et partagées d’autant plus essentielles.

À retenir : Les institutions doivent redéfinir et communiquer clairement les normes d’intégrité de l’apprentissage afin de refléter les nouveaux défis de l’ère de l’IA.

Le point à retenir

Ce que veulent les étudiants n’est pas compliqué : des devoirs pertinents, un contexte concret, des outils efficaces et des enseignants qui expliquent le « pourquoi », pas seulement les règles.

Les enseignants ont besoin d’outils flexibles, de politiques claires, de soutien institutionnel et de moyens d’enseigner avec intégrité dans un monde doté d’IA.

La conférence d’enseignement en ligne 2025 a clairement montré une chose : l’avenir de l’éducation ne consiste pas à lutter contre l’IA. Il s’agit de le façonner de manière responsable, équitable et collective.