La psychologie éducative optimise l’usage de l’IA pour l’apprentissage

Les étudiants peuvent collaborer avec l’intelligence artificielle (IA) afin de soutenir leur motivation et leur implication dans leurs études.

L’IA donne les meilleurs résultats lorsqu’elle accompagne la réflexion des élèves, sans se substituer à leur apprentissage. La psychologie éducative joue un rôle clé en aidant les étudiants à exploiter l’IA pour développer leur motivation et leur engagement.

Les sollicitations proposées par l’IA peuvent renforcer des compétences telles que la planification, la persévérance, la confiance en soi et la concentration sur l’apprentissage. L’objectif est que l’IA guide les élèves dans leur parcours d’apprentissage, sans réaliser à leur place les tâches demandées.

Andrew J. Martin, Ph.D., souligne que l’IA générative est souvent utilisée de manière inefficace par les étudiants, qui s’en servent principalement pour accomplir des tâches au lieu d’approfondir leurs connaissances. En classe, cette utilisation est souvent improvisée, avec peu d’orientation claire de la part des enseignants. Par ailleurs, les établissements scolaires et universitaires ne disposent pas encore de cadres cohérents définissant ce qu’est un apprentissage productif assisté par l’IA.

Cette situation conduit à ce que la technologie éducative la plus avancée soit fréquemment exploitée sans accompagnement psychologique suffisant.

L’IA générative est la plus efficace lorsque les élèves la considèrent comme un partenaire actif dans leur apprentissage, plutôt que comme une simple machine à réponses. Par exemple, un étudiant stressé par un examen à venir pourrait utiliser l’IA non pas pour obtenir des réponses, mais pour décomposer ses révisions en étapes gérables, diminuer son anxiété face au retard ou renforcer sa confiance à travers des objectifs réalisables.

Cela implique un changement de paradigme éducatif : au lieu de se demander « Comment l’IA peut-elle faire ce travail pour l’étudiant ? », il faut envisager « Comment l’IA peut-elle aider l’étudiant à devenir un apprenant plus compétent ? »

Lorsqu’un étudiant apprend à collaborer efficacement avec l’IA, celle-ci devient un outil puissant d’accompagnement de l’apprentissage.

La psychologie éducative, qui a étudié pendant des décennies les processus et facteurs favorisant un apprentissage efficace, peut guider les élèves à utiliser l’IA en ciblant des aspects précis et fondés sur des preuves.

La motivation et l’engagement des étudiants en sont un exemple. Les sollicitations d’IA basées sur la psychologie éducative aident les apprenants à formuler des demandes spécifiques et structurées visant à renforcer la confiance en soi, la persévérance, la planification et à réduire l’anxiété.

Cette démarche est essentielle car chaque élève rencontre des obstacles psychologiques différents. Un étudiant manquant de confiance aura besoin d’un accompagnement distinct de celui qui a des difficultés à planifier.

Le modèle du « Motivation and Engagement Wheel » (roue de la motivation et de l’engagement) détaille ces facteurs. Il comprend 11 éléments répartis en quatre domaines : motivation positive, motivation négative, engagement positif et engagement négatif.

Les facteurs positifs incluent :

• La confiance en ses capacités à réussir une tâche d’apprentissage (self-belief).
• La valorisation de l’apprentissage comme utile et significatif (valuing).
• La concentration sur la compréhension et le développement des compétences (learning focus).
• La planification et le suivi des tâches académiques (planning).
• La gestion efficace du temps et des distractions (task management).
• La persévérance face aux difficultés (persistence).

Les facteurs négatifs pouvant nuire à l’apprentissage sont :

• L’anxiété liée aux tâches ou aux performances académiques (anxiety).
• L’évitement de l’échec ou de la déception (failure avoidance).
• Le sentiment d’incertitude quant à la réussite (uncertain control).
• Les comportements d’auto-sabotage tels que la procrastination (self-sabotage).
• Le désengagement par réduction de l’effort ou de l’implication (disengagement).

Le « GenAI Motivation and Learning Buddy » est un outil accessible qui s’appuie sur ce modèle pour accompagner les étudiants. Il propose 11 scripts de sollicitations correspondant à chacune des parties de la roue.

Ce compagnon d’apprentissage fonctionne comme un coach soutenu par l’IA. Plutôt que de fournir des réponses, il aide les apprenants à maintenir leur motivation et leur engagement lors de tâches académiques telles que la préparation d’un examen, la réalisation de devoirs, la rédaction d’un essai ou la préparation d’une présentation.

Par exemple, au lieu de demander à l’IA « écris mon introduction d’essai », l’étudiant utilise un script du compagnon pour être guidé dans des stratégies visant à réduire son anxiété avant de commencer, renforcer sa confiance dans la planification de la structure ou améliorer sa persévérance pendant la révision.

Dans ce cadre, l’IA cesse d’être un simple générateur de contenu pour devenir un soutien à la motivation.

Le compagnon est conçu pour maintenir l’implication active des étudiants dans leur apprentissage, évitant qu’ils ne se contentent de consommer passivement des réponses. Chaque script inclut :

• Une définition précise de l’élément ciblé dans la roue de la motivation et de l’engagement.
• Un rôle clair positionnant l’IA comme coach d’apprentissage plutôt que comme exécutant de tâches.
• Des règles explicites garantissant l’intégrité académique, l’autonomie des étudiants et une utilisation responsable de l’IA.
• Des exigences de format pour que les réponses soient organisées, accessibles et adaptées aux différents profils d’apprenants.
• Des fondements théoriques issus de la psychologie éducative pour assurer une réponse psychologiquement pertinente.
• Des stratégies motivantes et engageantes fondées sur des données probantes parmi lesquelles l’étudiant peut choisir.
• Des exercices d’application que l’étudiant réalise de manière autonome.
• Une réflexion structurée favorisant la métacognition et la prise de conscience de soi.
• Un encouragement en cas de difficultés rencontrées.

Le défi éducatif consiste désormais à guider les apprenants dans l’utilisation efficace de l’IA, en s’appuyant sur les principes et pratiques de la psychologie éducative.

À mesure que l’IA progresse, le rôle de la psychologie éducative s’avère crucial pour préserver l’autonomie des étudiants et favoriser un apprentissage véritablement significatif.

Andrew J. Martin, Ph.D., est professeur de psychologie éducative à l’UNSW Australia et membre de la Division 15 de l’APA. Ses travaux portent sur la motivation, l’engagement, l’apprentissage des étudiants et les méthodes de recherche quantitative.