L’intelligence artificielle dans le contexte universitaire : un aperçu sur son usage dans la rédaction académique

Ourida heddouche
Université Mohamed Khider de Biskra , Algérie
ourida.heddouche@univ-biskra.dz
https://orcid.org/0009-0006-1607-070X

Abstract

Cette étude porte sur l’usage de l’intelligence artificielle dans la rédaction académique. A l’appui des données recueillies par une enquête auprès de vingt-huit étudiants inscrits en deuxième année master au sein du département de Langue et Littérature Françaises, les résultats révèlent une transformation significative dans leurs pratiques rédactionnelles. Ils montrent que la majorité des étudiants perçoivent positivement l’intelligence artificielle comme outil pour améliorer la qualité de leurs écrits et augmenter leur productivité. Toutefois, ces avantages sont accompagnés de préoccupations éthiques importantes, telles que la confidentialité des données et le risque de plagiat. Les étudiants demandent une intégration réfléchie des outils d’intelligence artificielle dans les programmes académiques, le développement des compétences numériques chez les étudiants, la mise en place d’une réglementation sur l’usage éthique de l’intelligence artificielle, le renforcement des mesures de protection des données et l’encadrement personnalisé des étudiants pour une utilisation correcte et bénéfique des outils d’intelligence artificielle. En réponse à ces défis, il devient crucial pour les institutions académiques de développer des politiques claires et des stratégies éducatives pour une intégration équilibrée et un usage responsable de ces outils.

Keywords: Intelligence artificielle, mémoire de fin d’étude, rédaction académique, rédaction scientifique

DOI:
https://doi.org/10.70091/atras/AI.41

How to Cite this Paper :

Heddouche, O. (2024). L’intelligence artificielle dans le contexte universitaire : un aperçu sur son usage dans la rédaction académique. ATRAS Revue, 5(Numéro Spécial), 644-659

References:

Antoninis, M. (2023). Les technologies dans l’éducation : QUI EST AUX COMMANDES ? Paris: UNESCO.
Benoît, G. (2019). Intelligence artificielle : de quoi parle-t-on ? Constructif, (54), 5-10.
Bentaleb, M. (2023). Impacts de l’Intelligence Artificielle sur l’Enseignement en Traduction. Cahiers de Traduction, 82(1), 233-245.
Bouziane, M. (2021). Discussion d’une Architecture en Intelligence Artificielle Dédiée à l’Enseignement Digitalisé . Champs de connaissances, 2(2), 165-179.
Carter, S., & Laurs, D. (2018). Developing research writing: A handbook for supervisors. London: Routledge.
Cavalla, C. (2014). Collocations transdisciplinaires : réflexion pour l’enseignement. Dans M.-I. Gonzalez-Rey, Outils et méthode d’apprentissage en phraséodidactique (pp. 151-169). Bruxelle: EME.
Eckenschwiller, M. (1995). L’écrit universitaire. Alger: Chihab.
Giraudon, G., Guitton, P., Romero, M., Roy, D., & Viéville, T. (2020). Éducation et numérique, Déﬁs et enjeux. Inria.
Guerchouh, L., & Suçin, M. H. (2024). Impact De L’intelligence Artificielle (la Traduction Automatique) Dans L’apprentissage Des Langues : Cas Du Tamazight. ALTRALANG Journal, 6(1), 227-235.
Guidère, M. (2004). Méthodologie de la recherche – Nouvelle édition revue et augmentée. Parie: Ellipses Marketing.
Haddad, F., Juan, M.-C. S., & Hamdi, M. (2024). Intelligence Artificielle : Enjeux et Risques pour la Traduction. ALTRALANG Journal, 6(1), 197-207.
Institut de sondage Le Sphinx. (2023). Enseignants & étudiants confrontent leurs regards sur l’IA. https://www.lesphinx-developpement.fr/wp-media/uploads/2023/10/Infographie-IA-dans-lenseignement-1.pdf .
Karsenti, T. (2018). Intelligence artificielle en éducation : l’urgence de préparer les futurs enseignants d’aujourd’hui pour l’école de demain? »,, réf. de septembre 2020, http://formationprofessi. Formation et profession, 26(3), 112-119. doi: https://dx.doi.org/10.18162/fp.2018.a159.
Luger, G. F., & Stubblefield, W. A. (1993). Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem-solving. United States.
Mehrabi, M., & Eyvazi-Abhari, Z. (2020, Novembre et décembre). Analyse des problèmes dans la préparation/rédaction d’un mémoire de master : Le cas des problèmes des étudiants iraniens en didactique du FLE. Language Related Research, 11(5), 267-291.
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. France: UNESCO DOI : https://doi.org/10.54675/EWZM9535 .
Romero, M., & H. L. (2023). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle. Canopé, Livre blanc. hal-04013223v2.
Romero, M., Aloui, H., Heiser, L., Galindo, L., & Lepage, A. (2021). Un bref parcours sur les ressources, pratiques et acteurs en IA et éducation. [Rapport de recherche]. Université Côte d’Azur.
Sijing, L., & Lan, W. (2018, août 8-11). Artificial Intelligence Education Ethical Problems and Solutions (8-11 août 2018, Colombo (Sri Lanka). The 13th International Conference on Computer Science and Education.
Terras, I. (2023). Analyse des difficultés rencontrées lors de la rédaction des dissertations en contexte universitaire : cas des étudiants de la deuxieme année licence de français à l’université de saïda (Algérie). Studii de gramatică contrastivă , 40, 229-238.
Villani, C. et al. (2018). Donnner un sens à l’intelligence artificielle : Pour une stratégie nationale et européenne. Mission Villani sur l’intelligence artificielle.

Copyright for all articles published in ATRAS belongs to the author. The authors also grant permission to the publisher to publish, reproduce, distribute, and transmit the articles. ATRAS publishes accepted papers under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) License. Authors submitting papers for publication in ATRAS agree to apply the CC BY-NC 4.0 license to their work. For non-commercial purposes, anyone may copy, redistribute material, remix, transform, and construct material in any media or format, provided that the terms of the license are observed and the original source is properly cited.