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Résumé de l’étude GoStudent sur l’Éducation du Futur 2025
L’Étude GoStudent sur l’Éducation du Futur 2025 décrit un système éducatif européen confronté à un décalage croissant entre les méthodes scolaires traditionnelles et un environnement fortement numérisé, désormais marqué par l’intelligence artificielle.
L’étude repose sur les réponses de 5 859 parents, 5 859 enfants âgés de 10 à 16 ans et 300 professeurs, interrogés dans six pays européens : l’Autriche, l’Allemagne, l’Espagne, la France, l’Italie et le Royaume-Uni.
Quatre idées principales se dégagent du rapport.
1. Les méthodes d’enseignement et d’évaluation doivent évoluer
Parents, enseignants et élèves souhaitent faire évoluer les méthodes pédagogiques, mais surtout les méthodes d’évaluation. Les simulations, les portfolios, les situations réelles et les évaluations adaptatives sont envisagés comme des alternatives ou des compléments aux examens classiques.
L’idée centrale est de moins évaluer uniquement la capacité à restituer une information mémorisée à un instant donné, et davantage la capacité à comprendre, raisonner, décider et mobiliser des connaissances dans une situation concrète.
2. Le numérique ne doit pas seulement être interdit, mais appris
Le rapport ne présente pas les smartphones, Internet ou l’intelligence artificielle comme des technologies qu’il faudrait simplement bannir de l’éducation.
Il insiste davantage sur la nécessité d’apprendre aux élèves à les utiliser correctement, notamment pour :
- rechercher et vérifier une information ;
- détecter les fausses informations et les contenus manipulés ;
- utiliser les outils numériques de manière responsable ;
- développer leur esprit critique.
3. Les élèves utilisent déjà l’IA plus vite que le système éducatif ne s’adapte
L’un des constats les plus importants de l’étude concerne le décalage entre les usages des élèves et la formation des enseignants.
En moyenne en Europe, seuls 15 % des élèves déclarent ne pas utiliser d’outils d’intelligence artificielle. En France, cette proportion atteint 20 %.
Dans le même temps, 75 % des professeurs européens ne bénéficient toujours d’aucune formation à l’IA. En France, cette proportion atteint environ 80 %.
On observe donc une situation assez inhabituelle : les élèves expérimentent déjà massivement l’outil avant que l’institution scolaire et une grande partie de leurs enseignants aient réellement défini comment l’utiliser pédagogiquement.
4. L’avenir semble être une combinaison entre professeur et intelligence artificielle
Le rapport ne défend pas réellement le remplacement des enseignants par des systèmes automatisés. Il met plutôt en avant un modèle associant l’humain et l’intelligence artificielle.
L’IA pourrait notamment prendre en charge certaines tâches répétitives, proposer des exercices personnalisés, suivre les progrès d’un élève ou adapter le niveau de difficulté, pendant que le professeur conserve un rôle central dans l’accompagnement, la motivation, l’explication et la relation humaine.
Analyse de l’étude
Le véritable débat n’est probablement plus : « Faut-il utiliser l’IA à l’école ? »
Le point le plus marquant du rapport est probablement que l’usage de l’intelligence artificielle précède déjà son organisation pédagogique.
Une grande partie des élèves utilise aujourd’hui des outils d’IA pour rechercher des informations, rédiger, apprendre des langues, résoudre des exercices ou améliorer leurs travaux.
Le système éducatif se retrouve donc face à une technologie qui est déjà présente dans les pratiques quotidiennes des élèves.
La question devient moins :
« Faut-il autoriser l’intelligence artificielle ? »
et davantage :
« Comment apprendre aux élèves à l’utiliser intelligemment, efficacement et avec suffisamment d’esprit critique ? »
L’intelligence artificielle remet en cause l’évaluation basée principalement sur la restitution
Le rapport révèle une contradiction intéressante.
Les examens et les dissertations restent considérés comme utiles par une majorité de parents et d’enseignants. Pourtant, 62 % des parents pensent que de nouvelles méthodes d’évaluation seront nécessaires.
Les enseignants interrogés se montrent notamment favorables aux évaluations par simulation. Dans ce modèle, l’élève doit résoudre une situation, prendre une décision ou utiliser ses connaissances dans un contexte proche du réel.
74 % des enseignants interrogés considèrent ce type d’évaluation comme efficace.
Le changement pédagogique pourrait donc être résumé ainsi :
Avant : « Connais-tu la réponse ? »
Demain : « Sais-tu utiliser tes connaissances et les outils disponibles pour résoudre correctement le problème ? »
Avec l’intelligence artificielle, cette évolution devient particulièrement importante.
Si une machine peut fournir instantanément une définition, une formule, une traduction ou une synthèse, la valeur de l’apprentissage se déplace vers la capacité à :
- comprendre la question ;
- formuler correctement un problème ;
- choisir un outil ou une méthode ;
- analyser la réponse obtenue ;
- repérer une erreur ;
- vérifier les sources ;
- prendre une décision ;
- expliquer son raisonnement.
Plus de technologie pourrait paradoxalement rendre les compétences humaines encore plus importantes
L’un des enseignements les plus intéressants du rapport est que le développement de l’IA ne semble pas réduire l’importance des compétences humaines.
Il pourrait au contraire les rendre encore plus importantes.
64 % des parents interrogés pensent que les compétences dites non techniques gagneront en importance avec l’intelligence artificielle.
Parmi les compétences citées figurent notamment :
- la résolution de problèmes ;
- la pensée critique ;
- l’intelligence émotionnelle ;
- l’empathie ;
- la collaboration ;
- la communication ;
- la créativité ;
- la concentration et la discipline.
Cela paraît logique : lorsque l’accès à l’information devient presque instantané, la compétence principale n’est plus seulement de posséder cette information.
Elle consiste davantage à savoir quoi en faire.
On peut résumer ce nouveau processus ainsi :
Formuler un problème → interroger les outils → analyser la réponse → vérifier → corriger → décider → expliquer.
Dans cette logique, enseigner l’intelligence artificielle ne devrait donc probablement pas se limiter à apprendre aux élèves à « faire des prompts ».
Il faudrait plutôt considérer l’IA comme un outil permettant de développer une forme de pensée critique assistée par les technologies numériques.
La personnalisation est probablement l’une des applications les plus intéressantes de l’IA dans l’éducation
Le rapport insiste fortement sur le potentiel de l’intelligence artificielle pour adapter l’apprentissage à chaque élève.
47 % des parents estiment que l’IA peut répondre aux besoins spécifiques de leur enfant en proposant des parcours d’apprentissage personnalisés.
Les enseignants interrogés voient également un intérêt à utiliser l’IA pour adapter les exercices au niveau ou au rythme de chaque élève.
Concrètement, plusieurs élèves présents dans une même classe pourraient travailler sur le même concept tout en recevant :
- des explications différentes ;
- des exercices adaptés à leur niveau ;
- un rythme d’apprentissage individualisé ;
- un retour immédiat sur leurs erreurs ;
- des exercices supplémentaires lorsqu’une difficulté est détectée.
Cette approche pourrait être particulièrement intéressante pour les élèves ayant des besoins éducatifs spécifiques.
Dans l’étude, 44 % des parents d’enfants concernés par des besoins éducatifs spéciaux pensent que l’IA pourrait fournir un accompagnement supplémentaire grâce à des outils personnalisés.
Les limites de l’étude doivent néanmoins être prises en compte
Cette étude est intéressante et repose sur un échantillon important de parents et d’élèves, mais plusieurs précautions sont nécessaires.
Premièrement, GoStudent est une entreprise spécialisée dans l’éducation numérique et les cours particuliers. Le rapport cite d’ailleurs plusieurs de ses propres produits et solutions utilisant l’intelligence artificielle.
L’entreprise a donc naturellement intérêt à promouvoir les technologies éducatives, la personnalisation et le tutorat numérique.
Il ne s’agit pas d’une étude académique totalement indépendante.
Deuxièmement, le rapport mesure essentiellement des opinions, des perceptions et des usages déclarés.
Par exemple, lorsqu’une majorité d’enseignants estime qu’une combinaison entre professeur et IA pourrait améliorer l’apprentissage, cela signifie que ces enseignants le pensent. Cela ne démontre pas automatiquement que les résultats scolaires seront effectivement meilleurs.
Pour le démontrer, il faudrait disposer d’études expérimentales comparant différents groupes d’élèves sur une période suffisamment longue.
Enfin, l’échantillon des enseignants est beaucoup plus réduit que celui des parents et des élèves : seulement 300 enseignants, soit environ 50 par pays.
Les comparaisons entre enseignants français, allemands, espagnols ou britanniques doivent donc être interprétées avec davantage de prudence.
Conclusion
Le message principal de cette étude n’est finalement pas simplement :
« Il faut introduire davantage d’intelligence artificielle dans les écoles. »
La véritable question semble beaucoup plus profonde :
L’arrivée de l’intelligence artificielle oblige à redéfinir ce qu’il est utile d’apprendre, comment on l’apprend et comment on vérifie réellement qu’un élève maîtrise une connaissance ou une compétence.
Cette réflexion rejoint directement la question de la différence entre un enseignement purement théorique et un apprentissage basé sur la pratique.
Apprendre le fonctionnement d’un logiciel, d’un outil numérique ou d’une intelligence artificielle uniquement à partir d’un tableau peut permettre de comprendre certains concepts.
Mais l’apprentissage actif permet également à l’élève de tester, de commettre des erreurs, d’obtenir un retour immédiat, de recommencer et de mobiliser directement le concept étudié.
L’étude GoStudent fournit donc plusieurs arguments en faveur d’un déplacement progressif de l’enseignement de la simple restitution des connaissances vers l’expérimentation, la simulation, la résolution de problèmes et l’utilisation active des outils.
Elle ne démontre cependant pas scientifiquement qu’un apprentissage avec ordinateur ou intelligence artificielle produit nécessairement une meilleure mémorisation.
Pour répondre précisément à cette question, il faudrait confronter ces conclusions aux recherches en sciences cognitives sur la récupération active des connaissances, l’apprentissage par la pratique, l’effet de génération, le feedback immédiat et le transfert des connaissances.
Etude Gostudent sur l’éducation du Futur 2025
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