Ethical and regulatory challenges of Generative AI in education: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Generative Artificial Intelligence (GenAI) is transforming education by enabling personalized learning and more efficient teaching practices. However, it raises critical ethical concerns, including data privacy, algorithmic bias, and educational inequality, requiring comprehensive regulatory frameworks and pedagogical strategies. Methods A Systematic Literature Review (SLR) was conducted, analyzing 53 peer-reviewed articles published between 2020 and 2024. The search was performed in Scopus and Web of Science using defined inclusion criteria focused on GenAI applications in education. Data were synthesized thematically and supported by theoretical frameworks from ethics, regulation, and learning sciences. Results The findings reveal that while GenAI enhances personalized feedback, instructional automation, and learning accessibility, it simultaneously introduces risks such as loss of cognitive autonomy, institutional misuse of student data, and lack of regulatory oversight. Case studies from Stanford and the University of Toronto illustrate both opportunities and limitations of GenAI adoption in higher education. Discussion GenAI can benefit education if implemented within ethical, legal, and pedagogical boundaries. The study highlights the urgency of designing inclusive regulatory frameworks, strengthening digital literacy, and integrating GenAI tools with constructivist and self-determined learning models. This review offers practical recommendations for educators, policymakers, and technologists aiming to use GenAI responsibly in educational environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».