L'IA générative comme médiateur pédagogique dans l'enseignement supérieur au Cameroun : effets sur la personnalisation des apprentissages

Abstract

L'essor de l'intelligence artificielle générative reconfigure les rapports entre apprenant, enseignant et savoir, notamment dans les contextes d'effectifs pléthoriques comme au Cameroun. Cette étude évalue l'effet de l'IA générative utilisée comme médiateur pédagogique sur la personnalisation des apprentissages et l'autonomie des étudiants. Nous avons mené un design quasi-expérimental à mesures répétées avec groupe contrôle non équivalent auprès de N = 150 étudiants de Licence 2 en Sciences de l'Éducation répartis dans trois Écoles Normales Supérieures (ENS) du Cameroun : l'ENS de Yaoundé I, l'ENS de Maroua et l'ENS de Bertoua. Le groupe expérimental (n = 75) a suivi 8 séances intégrant ChatGPT-4 pour la reformulation, la génération d'exercices et le feedback, sur 4 semaines. Le groupe contrôle (n = 75) a suivi un enseignement magistral classique. Des prétests et posttests ont mesuré la personnalisation perçue, l'autonomie d'apprentissage et les performances académiques. Douze entretiens semi-directifs (6 enseignants, 6 étudiants) ont été réalisés auprès des acteurs du groupe expérimental. Les données quantitatives ont été analysées par ANCOVA et les données qualitatives par analyse thématique. Les résultats montrent que le groupe expérimental présente une amélioration significative de la personnalisation perçue (M = 4.21 vs 2.98), F(1, 147) = 38.42, p < .001, η² = .21, de l'autonomie (F(1, 147) = 27.15, p < .001, d = 0.72) et des performances académiques (F(1, 147) = 41.08, p < .001, η² = .22) par rapport au groupe contrôle. Les enseignants décrivent un glissement de rôle vers « concepteur-régulateur ». 68 % des étudiants rapportent une utilisation de l'IA pour comprendre plutôt que pour copier. En conclusion, l'IA générative, lorsqu'elle est régulée pédagogiquement, agit comme un médiateur efficace de la personnalisation. Cela implique de former les enseignants et d'institutionnaliser des garde-fous éthiques pour éviter la dépendance cognitive.

The rise of generative artificial intelligence is reconfiguring the relationships among learners, teachers, and knowledge, particularly in contexts of overcrowded classrooms such as in Cameroon. This study evaluates the effect of generative AI used as a pedagogical mediator on the personalization of learning and on students' autonomy. We conducted a quasi-experimental, repeated-measures design with a non-equivalent control group with N = 150 second-year undergraduate students in Educational Sciences drawn from three Cameroonian Écoles Normales Supérieures (ENS, teacher-training grandes écoles): ENS Yaoundé I, ENS Maroua, and ENS Bertoua. The experimental group (n = 75) participated in 8 sessions integrating ChatGPT-4 for course reformulation, exercise generation, and feedback over 4 weeks. The control group (n = 75) followed traditional lecture-based instruction. Pre-tests and post-tests measured perceived personalization, learning autonomy, and academic performance. Twelve semi-structured interviews (6 teachers, 6 students) were conducted with participants from the experimental group. Quantitative data were analyzed using ANCOVA and qualitative data through thematic analysis. Results show that the experimental group demonstrated a significant improvement in perceived personalization (M = 4.21 vs 2.98), F(1, 147) = 38.42, p < .001, η² = .21, in autonomy, F(1, 147) = 27.15, p < .001, d = 0.72, and in academic performance, F(1, 147) = 41.08, p < .001, η² = .22, compared to the control group. Teachers described a shift in role toward "designer-regulator." 68% of students reported using AI to understand rather than to copy. In conclusion, generative AI, when pedagogically regulated, functions as an effective mediator of personalization. This implies training teachers and institutionalizing ethical safeguards to prevent cognitive dependence.