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Quand l’algorithme corrige : repenser la notation des examens
Dans les universités, les copies changent de visage et les enseignants aussi, car l’intelligence artificielle s’invite partout, jusque dans la correction et l’évaluation. À mesure que les outils détectent, soupçonnent, classent et parfois tranchent, une question s’impose : que mesure-t-on vraiment, la maîtrise d’un savoir ou la capacité à contourner une machine ? Entre promesses de gain de temps, risques d’erreurs et tensions sur la confiance, la notation des examens entre dans une zone grise qui oblige à revoir les règles, et vite. La triche se réinvente, les barèmes vacillent Le réflexe...
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Dans les universités, les copies changent de visage et les enseignants aussi, car l’intelligence artificielle s’invite partout, jusque dans la correction et l’évaluation. À mesure que les outils détectent, soupçonnent, classent et parfois tranchent, une question s’impose : que mesure-t-on vraiment, la maîtrise d’un savoir ou la capacité à contourner une machine ? Entre promesses de gain de temps, risques d’erreurs et tensions sur la confiance, la notation des examens entre dans une zone grise qui oblige à revoir les règles, et vite. La triche se réinvente, les barèmes vacillent Le réflexe est devenu presque contre-intuitif : pour paraître « authentiques », certains étudiants expliquent désormais qu’ils dégradent volontairement leurs productions, ajoutant des maladresses, des fautes ou...
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