Demo Fictitious data, reset automatically (next reset in 1 h 58). No e-mail is ever sent. Switch profile Back to website
REDOCOctober 28–29, 2026 · Dakar

Parallel session · A1 · Generative AI and learning

A1 — Generative AI and learning

Wednesday October 28, 2026 · 11:00–12:30 · Amphithéâtre A (Bâtiment central)

Talks

  1. 11:00

    Assistants conversationnels et charge cognitive en situation de rédaction

    Thomas Girard, Émilie Rousseau

    CY Cergy Paris Université · Université de Bordeaux

    Abstract · REDOC-2026-001
    Les pratiques numériques transforment rapidement l'enseignement supérieur ; cette contribution s'inscrit dans l'axe « IA générative et apprentissages ». Elle compare la charge cognitive d'étudiants rédigeant une synthèse avec et sans assistant conversationnel. Quarante-huit étudiants ont réalisé deux tâches d'écriture sous oculométrie, suivies d'un questionnaire NASA-TLX. L'assistant réduit la charge perçue mais aussi le temps consacré à la relecture critique du texte produit. Ces résultats ouvrent des pistes pour la formation des étudiants et l'accompagnement des équipes pédagogiques, et appellent des études comparatives entre établissements.

    IA générativecharge cognitiverédactionoculométrie

  2. 11:25

    Le prompt comme genre d'écrit universitaire : analyse d'un corpus d'étudiants

    Rokhaya Ndiaye

    Université Cheikh Anta Diop de Dakar

    Abstract · REDOC-2026-002
    Les pratiques numériques transforment rapidement l'enseignement supérieur ; cette contribution s'inscrit dans l'axe « IA générative et apprentissages ». Elle propose de considérer les requêtes adressées aux IA comme un genre d'écrit à part entière. Un corpus de 2 300 requêtes produites par des étudiants de master a été annoté. Les requêtes les plus efficaces reprennent les codes de la consigne universitaire : contexte, tâche, critères. Ces résultats ouvrent des pistes pour la formation des étudiants et l'accompagnement des équipes pédagogiques, et appellent des études comparatives entre établissements.

    promptécrit universitairelinguistique de corpus

  3. 11:50

    Détecter ou accompagner ? Les politiques d'établissement face à l'IA générative

    Khadija Benjelloun

    Université Hassan II de Casablanca

    Abstract · REDOC-2026-003
    Les pratiques numériques transforment rapidement l'enseignement supérieur ; cette contribution s'inscrit dans l'axe « IA générative et apprentissages ». Elle compare les chartes et règlements adoptés par vingt établissements francophones. Une analyse de contenu des textes est complétée par des entretiens avec des responsables pédagogiques. Les établissements passent d'une logique de détection à une logique d'accompagnement et de transparence des usages. Ces résultats ouvrent des pistes pour la formation des étudiants et l'accompagnement des équipes pédagogiques, et appellent des études comparatives entre établissements.

    politiques institutionnellesIA générativeintégrité académique