Alors que les professeurs préparent leurs évaluations pour la nouvelle année universitaire, nombre d’entre eux sont confrontés à un dilemme en matière d’intégrité académique alimenté par l’intelligence artificielle.
Premièrement, il y a la réalité indéniable que l’accès aux outils d’IA a rendu la triche à grande échelle plus facile que jamais. Les agents d’IA autonomes ont montré qu’ils peuvent suivre – et réussir – des cours en ligne entiers sans aucune aide de l’étudiant inscrit dans le cours. Les professeurs des universités Brown et Alcorn State sont devenus viraux cet été après avoir tendu des pièges indiquant que la majorité de leurs étudiants utilisaient l’IA pour effectuer des évaluations majeures. Et selon une enquête nationale récente, 73 % des professeurs déclarent avoir personnellement été confrontés à des problèmes d’intégrité académique impliquant l’IA.
Dans le même temps, il devient de plus en plus difficile de tenir les étudiants responsables d’une utilisation non autorisée présumée de l’IA. De nombreuses études ont montré que les détecteurs d'IA, tels que ceux développés par OpenAI, Writer, Copyleaks, GPTZero et CrossPlag, présentent des incohérences, produisent des faux positifs lors de l'évaluation de l'écriture générée par l'homme et sont biaisés à l'encontre des écrivains anglais non natifs. Dans certains cas, ces faux positifs ont conduit des étudiants accusés à intenter des poursuites contre leurs universités.
Cette réalité a incité un nombre croissant d’établissements – notamment les universités de Yale, Vanderbilt, Johns Hopkins et Indiana – à adopter des politiques d’intégrité académique qui interdisent ou découragent le recours des professeurs aux programmes de détection de l’IA comme seule preuve de tricherie présumée. Au moins une douzaine d'universités, dont les universités Northwestern, Georgetown et New York, ont également désactivé le logiciel de détection d'IA de Turnitin, qui s'est avéré avoir un taux de faux positifs beaucoup plus élevé que ce que la société avait initialement suggéré.
« Certains outils prétendent détecter si un étudiant a utilisé l'IA, mais ces services sont très peu fiables », lit-on dans le nouveau manuel de lecture de l'IA de la Kelley School of Business de l'Indiana, qui interdit l'utilisation de détecteurs d'IA. « Au lieu d'essayer de « comprendre » l'utilisation de l'IA, concentrez-vous sur la conception de tâches qui encouragent le processus, le raisonnement et un engagement authentique.
Pour certaines universités, l’abandon des détecteurs d’IA est également motivé par le fait que les étudiants déploient de plus en plus d’IA pour jouer avec les détecteurs.
« Les preuves montrent également que les programmes « humanisants » réussissent très bien à réduire ou à éliminer le pourcentage d'utilisation de l'IA qui est détecté avec succès dans l'écriture produite par l'IA générative », ont écrit Jennifer Frederick, directrice exécutive du Poorvu Center for Teaching and Learning de Yale et son collègue Alfred Guy, directeur des programmes d'écriture et de tutorat de premier cycle du centre, dans un e-mail commun à À l’intérieur de l’enseignement supérieur. « Nous voulons éviter l'inévitable jeu du chat et de la souris créé par les outils de détection de l'IA : à mesure que les outils s'améliorent dans leur capacité à « capter » le texte généré par l'IA, les méthodes permettant d'échapper à la détection s'améliorent également. Cela devient un exercice technique plutôt qu'un événement d'apprentissage. «
«Moment difficile et délicat»
Alors, où en sont les membres du corps professoral qui veulent s’assurer que les étudiants apprennent et ne confient pas leur réflexion à une machine ?
« C'est un moment difficile et délicat en ce moment. Et je ne suis pas sûr que nous ayons toutes les réponses », a déclaré Kevin Yee, directeur du Centre universitaire d'enseignement et d'apprentissage de l'Université de Floride centrale. À l’intérieur de l’enseignement supérieur. « Si les professeurs disposaient d'un détecteur d'IA fiable, c'est ce qu'ils utiliseraient. Mais beaucoup s'orientent à contrecœur vers une refonte des devoirs parce qu'ils sont à bout de nerfs » face à la tricherie basée sur l'IA.
D'après ce qu'il a observé, environ la moitié des professeurs souhaitent apporter le moins de changements possible pour rendre leurs évaluations à l'épreuve de l'IA. Mais maintenir le cap peut être une option viable uniquement pour ceux qui enseignent en présentiel à moins de 30 étudiants. Dans un petit environnement, « ils peuvent réellement réussir à convaincre les étudiants de ne pas prendre ces raccourcis, à établir des relations solides et à convaincre les étudiants que l’apprentissage est vraiment ce qui compte ici », a-t-il déclaré. « Dans les classes plus nombreuses, il y a moins de lien personnel entre les étudiants et les professeurs, donc les professeurs doivent repenser leurs évaluations pour qu'elles soient plus résilientes à l'IA ou qu'elles soient une sorte de livrable que l'IA ne peut pas faire, comme un examen du livre bleu ou un examen oral en personne.
Pour aider les professeurs à repenser leurs tâches, Yee a co-écrit un guide contenant des dizaines de suggestions visant à inciter les étudiants à montrer comment ils utilisent l'IA pour soutenir leur travail. Les professeurs peuvent également utiliser l’IA pour faciliter la refonte de leurs évaluations en intégrant le devoir dans un vaste modèle linguistique et en demandant de l’aide pour le rendre plus résilient à l’IA. « Il n'est pas nécessaire que ce soit un processus de plusieurs semaines », a déclaré Yee. « L'IA peut fournir différentes idées qui ne rendent pas la refonte des cours aussi difficile. »
Même si cela crée du travail supplémentaire pour les professeurs, la refonte des évaluations qui ne peuvent pas être confiées à l'IA est essentielle pour les établissements qui doivent prouver la valeur de leurs offres de cours. « Cela va nécessiter une vigilance éternelle », a-t-il déclaré. « L'IA ne disparaîtra jamais et elle va proliférer dans des formats alternatifs, et beaucoup mettent en danger l'expérience éducative. La réflexion et l'apprentissage sont censés demander un effort et l'IA réduit les efforts et les frictions. »
Mais obtenir l’adhésion de la majorité des professeurs à l’évolution des évaluations traditionnelles sera « le plus grand coup de pouce » pour les universités répondant aux préoccupations croissantes en matière d’intégrité académique liées à l’IA, a déclaré Marc Watkins, professeur d’écriture et de composition et directeur de l’AI Institute for Teachers à l’Université du Mississippi.
« Je ne peux même pas imaginer le coût que cela aura pour une seule université, sans parler de la majorité de nos campus, de traverser cette situation », a-t-il déclaré. À l’intérieur de l’enseignement supérieurcitant le travail humain et les ressources nécessaires pour mettre à l’échelle les tactiques de résilience de l’IA, telles que la surveillance des examens oraux. Cependant, quels que soient les défis, « cela ne devrait pas incomber uniquement aux professeurs de (s'y retrouver). Ils devraient demander de l'aide. »
« Le vrai truc »
Obtenir l'engagement des professeurs à réviser les cours nécessitera également une réflexion approfondie de la part des universitaires eux-mêmes, a déclaré Tricia Bertram Gallant, directrice du bureau d'intégrité académique et du centre de tests à l'UC San Diego et co-auteur de Le contraire de la tricherie : enseigner l’intégrité à l’ère de l’IA.
« Au cours des vingt dernières années, des changements ont lentement dégradé la validité de nos évaluations du XXe siècle », a-t-elle déclaré, soulignant la montée du plagiat sur Internet, l’industrie de la fraude contractuelle et maintenant l’IA. « Pourtant, pour l'essentiel, l'enseignement supérieur n'a pas changé. Nous nous appuyons toujours sur l'écrit non supervisé comme preuve d'apprentissage. Le véritable truc, c'est de reconnaître que cela ne fonctionne plus. »
Et maintenant que l’IA a rendu si forte la tentation pour les étudiants de tricher sur les devoirs d’écriture traditionnels, Bertram Gallant a déclaré qu’il n’était plus possible pour les professeurs de favoriser l’intégrité académique en contrôlant l’utilisation de l’IA.
« Nous ne pouvons pas donner des évaluations non supervisées aux étudiants en espérant qu'ils résistent à l'IA. Ils n'apprendront pas, nous allons passer notre temps à essayer de les attraper en train de tricher et ils obtiendront leur diplôme et se rendront compte qu'ils viennent de perdre quatre ans », a-t-elle déclaré. Elle conseille plutôt aux départements de se concentrer sur l’enseignement des compétences fondamentales requises pour utiliser l’IA de manière responsable et éthique. « Nous devons offrir aux étudiants un environnement sans distraction ni tentation pour qu’ils nous disent ce qu’ils savent et ce qu’ils peuvent faire. »
