Catégorie : Intégrité académique
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Les moteurs de recherche IA peinent à citer correctement les sources journalistiques
Les moteurs de recherche IA échouent à citer correctement les sources journalistiques. Un enjeu critique pour la littératie numérique en éducation.
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Une formation obligatoire au Cégep de Sainte-Foy pour contrer le plagiat lié à l’IA
Le Cégep de Sainte-Foy introduit une formation obligatoire pour sensibiliser les étudiants au plagiat lié à l’utilisation de l’IA dès l’automne 2025.
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IA et triche invisible : un nouveau défi pour l’éducation
Des outils d’IA sont détournés pour tricher de manière indétectable, posant de nouveaux défis aux institutions éducatives.
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Utilisation responsable de l’intelligence artificielle générative à l’UdeM
Guide structuré de l’Université de Montréal pour une utilisation responsable de l’intelligence artificielle générative en contexte académique.
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L’IA en éducation : recommandations et bonnes pratiques selon Champlain College-Lennoxville
! Contenu vedette, 4. Collégial, Adoption, Biais, Confidentialité, Développement durable, Droit d’auteur, Encadrement, Éthique, Évaluation des apprentissages, Gouvernance, Guides, Intégrité académique, Politiques institutionnelles, Politiques institutionnellesLe Champlain College-Lennoxville publie un rapport sur l’IA en éducation, proposant trois scénarios d’intégration et des recommandations pour un usage encadré et responsable.
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Encadrement éthique de l’IA en éducation : les principes défendus par la FNEEQ-CSN
! Contenu vedette, Confidentialité, Développement durable, Droit d’auteur, Éthique, Intégrité académique, Politiques institutionnellesL’intégration de l’IA en éducation doit être encadrée par des principes éthiques solides. La FNEEQ-CSN propose huit axes pour une adoption responsable et transparente de ces technologies.
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Naviguer dans l’essor de l’IA générative et les enjeux du plagiat académique
L’article explore l’impact des outils d’IA générative sur le milieu académique et les défis liés au plagiat.
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Réinventer l’intégrité académique à l’ère de l’intelligence artificielle
L’ouvrage explore les défis posés par les IA génératives sur les pratiques académiques et propose des solutions autour de la formation, des publications et des organisations.
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Pourquoi il est difficile de détecter les écrits générés par une IA bien sollicitée
Une étude révèle que GPT-4 est souvent perçu comme plus humain que les auteurs humains dans des tests de Turing modifiés, posant des défis pour la détection de contenu généré par l’IA.
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L’IA générative en enseignement supérieur : synthèse et cas d’usage
5. Universitaire, Biais, Confidentialité, Données, Éthique, Évaluation des apprentissages, Gouvernance, Guides, Intégrité académique, Organisations, Politiques institutionnelles, Politiques institutionnellesL’intelligence artificielle générative transforme l’enseignement supérieur en offrant des outils innovants pour l’apprentissage, la recherche et l’administration. Le rapport de l’APRU explore ses opportunités et ses défis.