Comme les modèles d’IA comme Deepseek Advance, les étudiants universitaires utilisent de plus en plus des outils d’IA pour aider à l’écriture académique. Cependant, une dépendance excessive à l’égard de l’IA et une mauvaise utilisation devient plus répandue chez les étudiants chinois.
Une enquête de MYCOS, couvrant plus de 3 000 professeurs et étudiants universitaires, a révélé que près de 60% utilisent quotidiennement une IA générative ou plusieurs fois par semaine. Parmi les étudiants, près de 30% utilisent principalement l’IA pour rédiger des articles ou des devoirs, certains admettant la copie directe et le colorant du contenu généré par l’IA.
Les professeurs et experts de l’université ont déclaré à China Media Group (CMG) qu’au-delà de l’utilisation de l’IA pour la génération de texte, certains étudiants se sont engagés dans une mauvaise conduite académique, tels que la falsification des données de recherche, la modification des images expérimentales ou le remplacement du travail de conception indépendant par un contenu généré par l’IA.
En réponse, de nombreuses universités chinoises ont introduit des réglementations décrivant l’utilisation autorisée et interdite d’outils d’IA.
L’Université Fudan a récemment publié des lignes directrices interdisant l’utilisation de l’IA dans la conception de la recherche, la collecte de données, la création d’images, la rédaction de thèses et le contenu confidentiel. Des violations graves pourraient entraîner l’échec des notes et l’admissibilité au diplôme d’impact.
L’Université de sciences et de technologies de Tianjin l’année dernière a également mis en œuvre la détection de contenu généré par l’IA dans les thèses de premier cycle, établissant un seuil de contenu d’IA maximum de 40%, une politique qui se poursuivra pour 2025 diplômés.
Pendant ce temps, plusieurs équipes de recherche en Chine développent des technologies de détection d’IA pour lutter contre la fraude académique. Au fur et à mesure que la technologie IA évolue, les méthodes anti-détection doivent également progresser pour maintenir leur efficacité.
Au-delà de la technologie, les experts soulignent la nécessité d’une meilleure évaluation académique et d’une littératie de l’IA.
Huang Yating, chercheur à la School of Education de l’Université de Zhejiang, suggère que les méthodes d’évaluation devraient prioriser les compétences de réflexion d’ordre supérieur.
« L’IA peut remplacer les tâches répétitives et standardisées », a déclaré Huang. « Les professeurs devraient concevoir des affectations que l’IA ne peut pas facilement reproduire et encourager la collaboration avec l’IA plutôt que la pleine dépendance à ce sujet. »
