Les notes d'échec grimpent dans les cours d'informatique de Berkeley à mesure que l'usage de l'IA augmente

Les professeurs d'informatique de l'université de Californie à Berkeley signalent un déplacement significatif dans le haut de la distribution des notes des étudiants au cours de la dernière année universitaire. L'enquête rapportée par The Daily Californian, mise en avant par Hacker News, examine la relation entre la baisse de la proportion d'étudiants validant le cours et la montée de l'usage des outils d'intelligence artificielle.

Selon les données rapportées par Daily Cal, le cours fondamental CS 61A (Structure and Interpretation of Computer Programs) a atteint un taux d'échec de 12 % au cours de la dernière année académique. Il y a trois ans, ce taux était d'environ 4 %. Le cours CS 70 (Discrete Mathematics and Probability Theory) a enregistré un taux d'échec de 18 % ; trois ans plus tôt, le chiffre était de 7 %.

Cette hausse a déclenché un large débat au sein des conseils universitaires. Le professeur John DeNero, qui dirige le cours depuis 30 ans, a déclaré à Daily Cal : 'on voit que les étudiants terminent leurs devoirs en classe beaucoup plus rapidement, mais leur performance aux questions conceptuelles à l'examen final baisse nettement'. DeNero a ajouté que les outils d'IA peuvent contourner la compréhension profonde dans les devoirs à la maison.

Le directeur du département d'informatique de Berkeley, le professeur Pieter Abbeel, a adopté un ton prudent sur les causes du changement. Abbeel a déclaré : 'attribuer le changement uniquement à l'utilisation de l'IA est insuffisant ; les lacunes accumulées en mathématiques après la pandémie, les changements de programme au lycée et l'augmentation des effectifs jouent également un rôle'.

Du côté des étudiants, certaines dimensions éclairent la pratique vécue. Maya Chen, étudiante de CS 61A et représentante de la Berkeley Engineering Society, a déclaré : 'la plupart de mes camarades de classe font écrire l'intégralité de leurs devoirs à ChatGPT ou Claude, et n'ont alors pas appris à résoudre seuls les questions qu'ils auront à l'examen final'.

La manière dont les professeurs y répondent varie selon les cours. Certains ont supprimé les devoirs traditionnels au profit d'examens surveillés en classe et d'évaluations orales. D'autres ont intégré l'usage de l'IA au programme comme un outil autorisé sous conditions limitées. Un troisième groupe a réduit le poids des devoirs à la maison dans l'évaluation par une approche hybride.

Les débats sur Hacker News ont couvert un large spectre. Un groupe de commentateurs a soutenu que les outils d'IA imposent une refonte de l'enseignement des mathématiques ; un autre a estimé que le programme de mathématiques classique était déjà jugé inutile pour les filières pratiques d'informatique. Le fil de discussion a dépassé 1 200 commentaires et est devenu l'un des sujets les plus suivis du site.

Le reportage de Daily Cal note qu'une tendance similaire se déploie à travers les États-Unis. Des baisses parallèles ont été enregistrées dans les taux de réussite des départements d'informatique de Stanford, du MIT et de Carnegie Mellon University au cours de la dernière année académique. Le doyen de l'informatique de premier cycle à Carnegie Mellon, le professeur Mark Stehlik, a déclaré à Daily Cal : 'un débat à l'échelle du secteur sur la refonte de l'enseignement et de l'évaluation est devenu nécessaire'.

Des études académiques en sciences de l'éducation ont commencé à examiner l'impact de l'usage de l'IA sur le processus d'apprentissage sur une base scientifique plus complète. Dr Carrie James, professeure en sciences de l'éducation à Stanford, a inscrit dans une publication récente que 'l'usage de l'IA réduit la charge cognitive individuelle mais n'élève pas la profondeur conceptuelle au même rythme'. L'étude a été publiée dans la revue Educational Researcher.

La couverture du Daily Californian souligne que le cas de Berkeley n'est qu'une petite tranche d'un débat bien plus large. La manière dont les universités répondront à l'usage de l'IA pourrait façonner la méthodologie d'enseignement de la prochaine décennie. Le plan de Berkeley pour l'année académique 2026-2027 prévoit la réintroduction d'examens surveillés dans au moins quatre cours d'informatique et l'ajout d'un nouveau cours d'introduction obligatoire appelé 'AI Literacy' au programme.