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Pendant longtemps, le devoir à la maison a constitué un élément ordinaire de l’évaluation scolaire. Une dissertation, un exercice de mathématiques, une traduction ou un exposé préparé en dehors de la classe était supposé refléter le travail personnel de l’élève, sa compréhension du cours et sa capacité à mobiliser ses connaissances.
Cette hypothèse était déjà imparfaite. Certains élèves bénéficiaient depuis toujours de l’aide de leurs parents, d’un frère ou d’une sœur, d’un professeur particulier ou d’un environnement familial riche en ressources. D’autres travaillaient seuls, dans des conditions matérielles parfois difficiles.
L’arrivée des outils d’intelligence artificielle générative accentue considérablement cette incertitude. Il est désormais possible d’obtenir en quelques secondes un plan, une rédaction structurée, la résolution détaillée d’un exercice, une traduction ou une correction stylistique.
Le devoir rendu peut-être excellent sans que l’élève soit capable d’en expliquer le contenu. À l’inverse, un élève peut utiliser l’intelligence artificielle de manière pertinente pour chercher des idées, comprendre une notion ou améliorer un brouillon, sans avoir cherché à tromper son enseignant.
La question ne consiste donc plus seulement à détecter les devoirs produits par une machine. Elle concerne la valeur même d’une note attribuée à un travail réalisé dans des conditions que l’enseignant ne peut pas observer.
Faut-il continuer à noter les devoirs à la maison, réduire leur poids dans la moyenne ou les transformer en travaux préparatoires vérifiés ensuite en classe ?
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…
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