Usage de l’intelligence artificielle générative, autonomie cognitive et engagement académique chez les étudiants de l’Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody

  • N’Diamoi Tanoh Kouame Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d’Ivoire
  • N’Guessan Williams Koffi Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody, Côte d’Ivoire
  • Logon Albert Thierry Djako Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d’Ivoire
Keywords: Intelligence artificielle générative ; autonomie cognitive ; engagement académique ; étudiants ; enseignement supérieur

Abstract

Cette étude examine les associations entre la fréquence d’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IAG), l’autonomie cognitive et l’engagement académique chez des étudiants de l’Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody. Fondée sur une approche quantitative transversale, elle mobilise la théorie de l’autodétermination comme cadre d’interprétation. En mai 2026, un questionnaire fermé a été administré à 400 étudiants de l’UFR Sciences de l’Homme et de la Société, recrutés par convenance et ayant déjà utilisé l’IAG dans leurs études. Les analyses descriptives, les tests du khi-deux de Pearson et le V de Cramér ont été réalisés sous SPSS. Parmi ces utilisateurs, 81,3 % déclarent recourir souvent à l’IAG. La fréquence d’utilisation est associée à l’autonomie cognitive (χ²(4) = 19,847 ; p = 0,001 ; V = 0,158) et à l’engagement académique (χ²(4) = 30,622 ; p < 0,001 ; V = 0,196). L’association entre autonomie cognitive et engagement académique est plus marquée (χ²(4) = 87,792 ; p < 0,001 ; V = 0,331). Ces résultats décrivent des relations statistiques, sans établir de causalité. Ils invitent à renforcer l’accompagnement pédagogique des usages de l’IAG et à examiner, dans de futures recherches, les pratiques concrètes d’utilisation de ces outils.

 

This cross-sectional study examines associations between the frequency of generative artificial intelligence (GAI) use, cognitive autonomy, and academic engagement among students at Félix Houphouët-Boigny University in Cocody, Côte d’Ivoire. Self-determination theory provides an interpretive framework. In May 2026, a structured questionnaire was administered to 400 convenience-sampled students from the Faculty of Humanities and Social Sciences who had previously used GAI for academic purposes. Descriptive statistics, Pearson’s chi-square tests, and Cramér’s V were computed using SPSS. Among these GAI users, 81.3% reported frequent use. Use frequency was associated with cognitive autonomy (χ²(4) = 19.847; p = .001; V = .158) and academic engagement (χ²(4) = 30.622; p < .001; V = .196). The association between cognitive autonomy and academic engagement was stronger (χ²(4) = 87.792; p < .001; V = .331). These cross-sectional associations do not establish causal effects. The findings support the need for critical pedagogical guidance and further investigation of how students use GAI in practice.

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References

Akregbou, B. P. S. (2025). Intégration de l’intelligence artificielle générative dans les universités publiques de Côte d’Ivoire : réalités, risques et opportunités. Revue Belge, 11(130), 91–112. https://doi.org/10.5281/zenodo.17290967

Annamalai, N., & Nasor, M. (2025). Exploring ChatGPT in education: Unveiling learners’ experiences through the lens of self-determination theory. Smart Learning Environments, 12, Article 59. https://doi.org/10.1186/s40561-025-00393-2

Astin A. W., 1984, « Student involvement: A developmental theory for higher education », Journal of College Student Personnel, vol. 25, n° 4, pp. 297-308.

Chiu, T. K. F. (2024). A classification tool to foster self-regulated learning with generative artificial intelligence by applying self-determination theory: A case of ChatGPT. Educational Technology Research and Development, 72, 2401–2416. https://doi.org/10.1007/s11423-024-10366-w

Cochran W. G., 1954, « Some methods for strengthening the common χ² tests », Biometrics, vol. 10, n° 4, pp. 417-451. DOI : https://doi.org/10.2307/3001616

Cohen J., 1988, Statistical power analysis for the behavioral sciences, 2e édition, Hillsdale (New Jersey), Lawrence Erlbaum Associates.

Deci E. L. et Ryan R. M., 2000, « The “what” and “why” of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior », Psychological Inquiry, vol. 11, n° 4, pp. 227-268. DOI : https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01

Etikan I., Musa S. A. et Alkassim R. S., 2016, « Comparison of convenience sampling and purposive sampling », American Journal of Theoretical and Applied Statistics, vol. 5, n° 1, pp. 1-4. DOI : https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11

Fredricks J. A., Blumenfeld P. C. et PARIS A. H., 2004, « School engagement: Potential of the concept, state of the evidence », Review of Educational Research, vol. 74, n° 1, pp. 59-109. DOI : https://doi.org/10.3102/00346543074001059

Gerlich M., 2025, « AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking », Societies, vol. 15, n° 1, article n° 6. DOI : https://doi.org/10.3390/soc15010006

Holec H., 1981, Autonomy and foreign language learning, Oxford, Pergamon Press.

Kuh G. D., 2009, « What student affairs professionals need to know about student engagement », Journal of College Student Development, vol. 50, n° 6, pp. 683-706. DOI : https://doi.org/10.1353/csd.0.0099

Little D., 1991, Learner autonomy 1: Definitions, issues and problems, Dublin, Authentik.

Lo C. K., Hew K. F. et Jong M. S.-Y., 2024, « The influence of ChatGPT on student engagement: A systematic review and future research agenda », Computers & Education, vol. 219, article n° 105100. DOI : https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105100

Ng D. T. K., Tan C. W. et Leung J. K. L., 2024, « Empowering student self-regulated learning and science education through ChatGPT: A pioneering pilot study », British Journal of Educational Technology, vol. 55, n° 4, pp. 1328-1353. DOI : https://doi.org/10.1111/bjet.13454

Reeve J. et Tseng C.-M., 2011, « Agency as a fourth aspect of students’ engagement during learning activities », Contemporary Educational Psychology, vol. 36, n° 4, pp. 257-267. DOI : https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2011.05.002

Risko E. F. et Gilbert S. J., 2016, « Cognitive offloading », Trends in Cognitive Sciences, vol. 20, n° 9, pp. 676-688. DOI : https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Schaufeli W. B., Martínez I. M., Pinto A. M., Salanova M. et Bakker A. B., 2002, « Burnout and engagement in university students: A cross-national study », Journal of Cross-Cultural Psychology, vol. 33, n° 5, pp. 464-481. DOI : https://doi.org/10.1177/0022022102033005003

Stojanov A., Liu Q. et Koh J. H. L., 2024, « University students’ self-reported reliance on ChatGPT for learning: A latent profile analysis », Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 6, article n° 100243.

Strunk V. A. et Willis J. E., III, 2025, « Generative artificial intelligence and education: A brief ethical reflection on autonomy », EDUCAUSE Review, 13 janvier 2025, [en ligne]. URL : https://er.educause.edu/articles/2025/1/generative-artificial-intelligence-and-education-a-brief-ethical-reflection-on-autonomy

UNESCO, 2023, Guidance for generative AI in education and research, Paris, UNESCO. DOI : https://doi.org/10.54675/EWZM9535

Xia Q., Li W., Yang Y., Weng X. et Chiu T. K. F., 2025, « A systematic review and meta-analysis of the effectiveness of generative artificial intelligence (GenAI) on students’ motivation and engagement », Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 9, article n° 100455. DOI : https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100455

Youssef E., Medhat M., Abdellatif S. et Al Malek M., 2024, « Examining the effect of ChatGPT usage on students’ academic learning and achievement: A survey-based study in Ajman, UAE », Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 7, article n° 100316. DOI : https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100316

Zhai C., Wibowo S. et Li L. D., 2024, « The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: A systematic review », Smart Learning Environments, vol. 11, n° 1, article n° 28. DOI : https://doi.org/10.1186/s40561-024-00316-7

Zimmerman B. J., 2002, « Becoming a self-regulated learner: An overview », Theory Into Practice, vol. 41, n° 2, pp. 64-70. DOI : https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Published
2026-11-11
How to Cite
Kouame, N. T., Koffi, N. W., & Djako, L. A. T. (2026). Usage de l’intelligence artificielle générative, autonomie cognitive et engagement académique chez les étudiants de l’Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody. European Scientific Journal, ESJ, 59, 275. Retrieved from https://eujournal.org/index.php/esj/article/view/21752
Section
ESI Preprints