Enjeux éthiques et critiques de l’intelligence artificielle en enseignement supérieur
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Si l’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt certain en enseignement supérieur, la réflexion éthique et critique sur les enjeux qu’elle soulève dans ce contexte particulier est moins avancée, de sorte qu’« application technique » et « réflexion éthique et critique » sont peu arrimées présentement. Cet article peut être compris comme un premier pas vers une meilleure articulation de ces notions, en permettant d’amorcer la réflexion sur des enjeux éthiques et critiques de l’IA dans le domaine d’étude et de pratique de l’enseignement supérieur, en mobilisant un point de vue interdisciplinaire. Nous illustrons cette démarche en regroupant ces enjeux sous trois pôles : la conception, les données et l’usage. Nous identifions par ailleurs des pistes de solution pour remédier à ces enjeux, tout en gardant en tête que ces solutions suscitent elles-mêmes d’autres enjeux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it