Enjeux éthiques et critiques de l’intelligence artificielle en éducation : une revue systématique de la littérature
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
Bien qu’ils aient été étudiés depuis les années 2000, les enjeux que suscitent les systèmes d’intelligence artificielle (IA) lorsqu’ils sont utilisés éducation (SIA-ED) font actuellement l’objet d’une attention croissante dans la littérature scientifique. Il est toutefois difficile d’en avoir une vue synthétique car ils sont abordés par les chercheurs et chercheuses au travers de terrains éducatifs, de techniques computationnelles et d’angles d’analyse hétérogènes. Aussi, l’objectif de cet article est de mener une revue systématique de la littérature sur les enjeux éthiques et critiques des SIA-ED afin d’en avoir un meilleur portrait. Une analyse de 58 documents scientifiques nous a amenés à identifier 70 enjeux éthiques et critiques des SIA-ED, que nous avons organisés sous 6 tensions : complexité des situations éducatives vs standardisation technique ; agentivité des acteurs et actrices scolaires vs automatisation technique ; justice scolaire vs rationalité technique ; gouvernance scolaire vs conception technique ; besoin d’intelligibilité des acteurs et actrices scolaires vs opacité technique ; dignité des acteurs et actrices scolaires vs exploitation des données.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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