L'UNIVERSITÉ COMME ORGANISATION APPRENANTE FACE À L'IA GÉNÉRATIVE : ÉTUDE MULTI-NIVEAUX DES DISPOSITIFS D'ENCADREMENT ET DE LEURS EFFETS PÉDAGOGIQUES (FRANCE–SUISSE)

• Auteur / Autrice : Ando Rakotovoahangy
• Direction : Pascal Lafont
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de l'éducation
• Date : Inscription en doctorat le 02/01/2024
• Etablissement(s) : Paris 12
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cultures et Sociétés (Créteil ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire interdisciplinaire de recherche sur les transformations des pratiques éducatives et des pratiques sociales (Créteil)

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence artificielle générative

Enseignement supérieur

Évaluation des apprentissages

Expérience

Étude comparative France–Suisse

Innovation et réflexivité

Artificial intelligence

Higher education

Learning assessment

Experience

France-Switzerland comparative study

Innovation and Reflexivity

Résumé

Ma recherche analyse, dans une perspective comparative France–Suisse, la façon dont les universités encadrent l'intégration de l'IA générative et comment ces politiques transforment trois domaines clés : l'évaluation, la formation des acteurs (enseignants, étudiants, personnels) et les pratiques pédagogiques. Le terrain français est l'UPEC ; l'université suisse retenue (UNIGE ou UNIL) sera confirmée à l'issue de prises de contact opérationnelles. L'étude examine les mécanismes d'encadrement (chartes, gouvernance, référentiels), les compétences et expériences effectives développées par les communautés universitaires, ainsi que les dispositifs de réflexivité (retours d'expérience, ajustements curriculaires) qui soutiennent une appropriation éthique, transparente et durable de l'IA. Approche : études de cas comparées, analyse documentaire, entretiens et observations de situations de formation/évaluation intégrant l'IA, afin d'identifier les conditions qui rendent ces transformations robustes, équitables et transférables.

My research analyzes, from a France–Switzerland comparative perspective, how universities frame the integration of generative AI and how these policies transform three key areas: assessment, stakeholder training (teachers, students, staff), and pedagogical practices. The French field site is UPEC; the Swiss university selected (UNIGE or UNIL) will be confirmed following operational contacts. The study examines the framing mechanisms (charters, governance, frameworks), the actual skills and experiences developed by university communities, as well as the reflexivity mechanisms (feedback, curricular adjustments) that support an ethical, transparent, and sustainable appropriation of AI. Approach: comparative case studies, document analysis, interviews and observations of training/assessment situations integrating AI, in order to identify the conditions that make these transformations robust, equitable, and transferable.