Alors que les outils comme ChatGPT s’imposent peu à peu dans les environnements d’apprentissage, une nouvelle étude soulève des inquiétudes sur leurs effets réels sur la motivation et les stratégies d’apprentissage des étudiants. Publiée dans le British Journal of Educational Technology, la recherche menée par Yizhou Fan et ses collègues met en lumière une forme de « paresse métacognitive » induite par l’usage de l’IA générative en contexte éducatif.

Pour comprendre comment les étudiants interagissent avec différents types de soutien, les chercheurs ont recruté 117 étudiants universitaires et les ont répartis dans quatre groupes : un utilisant ChatGPT, un second échangeant avec un expert humain, un autre employant un outil analytique de type liste de vérification, et un dernier sans aide particulière. Objectif : observer leurs performances lors d’une tâche de rédaction, mais aussi analyser leurs processus d’apprentissage autorégulés et leur motivation intrinsèque.

Première surprise : la motivation après la tâche reste stable quel que soit l’outil utilisé. Pourtant, les étudiants ne se comportent pas de la même façon selon l’agent auquel ils ont accès. Ceux ayant recours à ChatGPT adoptent des processus d’apprentissage différents – souvent plus passifs – tout en obtenant des résultats meilleurs à court terme, notamment en ce qui concerne la qualité des textes produits.

Mais cette performance a un revers. Les chercheurs parlent d’un phénomène de « paresse métacognitive » : les étudiants tendent à s’appuyer excessivement sur l’IA sans remettre en question ses suggestions ni approfondir leur réflexion. Résultat : une dépendance accrue à l’outil, au détriment du développement de compétences d’autoévaluation, de planification ou de transfert des connaissances.

En clair, si ChatGPT peut améliorer les résultats immédiats, il ne stimule ni la curiosité, ni la compréhension profonde, ni l’autonomie cognitive. Et c’est là que réside le véritable défi pour l’éducation de demain : comment intégrer l’IA dans les parcours d’apprentissage sans en faire une béquille intellectuelle.

Les auteurs appellent à une approche plus nuancée de l’IA éducative. Du côté des enseignants, il est crucial de déterminer quels types de tâches peuvent réellement bénéficier de l’assistance d’une IA sans nuire au développement des capacités des apprenants. Pour les chercheurs, il faudra concevoir des études plus complexes, intégrant plusieurs tâches et contextes, pour mieux cerner les mécanismes d’un apprentissage hybride, éthique et efficace.

Cette étude vient rappeler une évidence : si l’IA peut faciliter l’apprentissage, elle ne peut en être le moteur. Ce rôle, c’est encore à l’humain de le jouer.

Source : Bera

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