Want to create interactive content? It’s easy in Genially!

Reuse this genially

Fiche Maphoto et al 2024

Pôle d'expertise interordres en FAD

Created on August 29, 2024

Start designing with a free template

Discover more than 1500 professional designs like these:

Urban Illustrated Presentation

3D Corporate Reporting

Discover Your AI Assistant

Vision Board

SWOT Challenge: Classify Key Factors

Explainer Video: Keys to Effective Communication

Explainer Video: AI for Companies

Transcript

Faire progresser l’excellence académique en formation à distance : exploration du potentiel de l’intégration de l’intelligence artificielle générative pour améliorer les habiletés rédactionnelles étudiantes

(Maphoto, Sevnarayan, Mohale, Suliman, Ntsopi et Mokoena, 2024)

Pertinence scientifique

PROBLÉMATIQUE

OBJECTIF DE L'ÉTUDE

ÉDITORIAL DU PÔLE

ÉDITORIAL DU PÔLE

L’intégration de l’intelligence artificielle générative (IAg) dans le contexte de l’apprentissage assisté par la technologie en rédaction académique soulève des enjeux d’intégrité et des inquiétudes quant à la dévalorisation de l’effort chez les personnes étudiantes. La recherche a peu exploré la question de l’équilibre entre une utilisation saine et positive de l’IAg et sa surutilisation.

Cette étude permet d’enrichir les connaissances concernant le potentiel de l’IAg pour l’amélioration des habiletés rédactionnelles étudiantes en éducation supérieure en formation à distance (FAD).

  • Comprendre les perceptions des personnes enseignantes en lien avec l’IAg dans un cours de rédaction en ligne
  • Explorer les perspectives des personnes étudiantes quant au potentiel de l’IAg comme guide pour la rédaction académique
  • Examiner le potentiel de l’IAg pour augmenter la motivation étudiante et améliorer les habiletés rédactionnelles

RÉFÉRENCE

MÉTHODOLOGIE

RÉSULTATS EN BREF

CONCEPTS ABORDÉS

  • Étude qualitative comprenant des entrevues écrites par courriel avec 12 personnes enseignantes, des entrevues de groupe sur Teams avec 12 personnes étudiantes et des discussions informelles sur WhatsApp avec 10 personnes volontaires
  • Approche phénoménologique

Maphoto, K.B., Sevnarayan, K., Mohale, N.E., Suliman, Z., Ntsopi, T.J. et Mokoena, D. (2024). Advancing Students’ Academic Excellence in Distance Education : Exploring the Potential of Generative AI Integration to Improve Academic Writing Skills, Open Praxis, 16(2), 142–159. https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.2.649

Les personnes enseignantes adoptent une perspective critique face à l’intégration de l’IAg et souhaitent agir comme guides à cet égard auprès des personnes étudiantes. Les personnes étudiantes peuvent se montrer sceptiques quant à l’efficacité de l’IA générative pour répondre à leurs besoins. Elles accordent de la valeur aux apprentissages réels qui sont le fruit de leur travail. Les personnes participantes reconnaissent l’impact positif que l’IAg peut avoir sur les expériences d’apprentissage en FAD.

  • Théorie socioculturelle : Porte sur le rôle des interactions sociales et du contexte culturel sur le développe-ment cognitif des personnes
  • Cadre théorique de la collaboration humain-machine : Met de l’avant le rôle central de la confiance pour l’intégration optimale de l’IA dans divers contextes et relève le manque de conscientisation comme barrière à l’intégration

Pôle d'expertise interordres en formation à distance

Création 2024

Pour obtenir plus de renseignements sur cette ressource, communiquez avec nous à l’adresse recherche@campus-expertise.ca

Pour citer ce document : Pôle d’expertise interordres en formation à distance. (2024). Faire progresser l’excellence académique en formation à distance : exploration du potentiel de l’intégration de l’intelligence artificielle générative pour améliorer les habiletés rédactionnelles étudiantes. [Fiche de lecture de Advancing Students’ Academic Excellence in Distance Education : Exploring the Potential of Generative AI Integration to Improve Academic Writing Skills, par Maphoto, K.B., Sevnarayan, K., Mohale, N.E., Suliman, Z., Ntsopi, T.J. et Mokoena, D., 2024]. Campus numérique Québec. Sous licence CC-BY-NC-SA https://view.genially.com/66d0cb9a9a3c8ac5bbcefbf0