Élaboration et validation d’un référentiel éthique de l’intelligence artificielle en Éducation : cas du contexte marocain
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente l’élaboration d’un référentiel éthique destiné à encadrer l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en éducation, en mettant particulièrement l’accent sur le contexte marocain. La méthodologie adoptée englobe une revue exhaustive de la littérature portant sur l’éthique dans le domaine de l’IA, de l’éducation, ainsi que dans le contexte spécifique du Maroc. Cette littérature a été traitée et analysée au moyen des logiciels NVivo et Tropes. Par la suite, une enquête a été menée auprès d’acteurs clés tels que les enseignants-chercheurs, les ingénieurs en IA et les responsables de l’enseignement supérieur dans l’objectif de la validation du référentiel éthique élaboré. Les résultats de cette enquête ont été analysés à l’aide de l’outil statistique SPSS pour définir des indicateurs éthiques prioritaires. Le référentiel éthique élaboré vise à orienter les praticiens et les décideurs vers des pratiques éducatives éthiques, en tenant compte des spécificités culturelles et sociales du Maroc.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".