Revue de la portée de la littérature sur l’utilisation de l’intelligence artificielle en administration de l’éducation
Bibliographic record
Abstract
L’article porte sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en administration de l’éducation, en particulier sur ses usages, ses bénéfices et ses défis. Il présente les résultats d’une revue de la portée ( scoping review ). L’analyse des données confirme la progression significative des recherches sur l’IA en administration de l’éducation depuis 2020, avec un pic en 2024. Les principaux usages identifiés concernent l’automatisation des tâches administratives, l’optimisation de la communication et l’anticipation des besoins organisationnels. Les travaux étudiés avancent que l’IA améliore l’efficacité décisionnelle, la gestion des ressources et la personnalisation des services éducatifs. Toutefois, son utilisation pose des défis éthiques, techniques et organisationnels, incluant la protection des données, les biais algorithmiques et les disparités d’accès aux technologies. L’article conclut que les écrits sur l’IA en administration de l’éducation confirment le besoin d’une approche équilibrée entre innovation technologique et encadrement éthique. Il invite aussi à repenser l’usage de l’IA comme un levier stratégique d’amélioration continue des établissements scolaires, tout en préservant le rôle central de l’humain dans la prise de décisions.
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 | 0.020 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".