Nouvel appel à contributions pour le prochain numéro du ESS Journal (Vol. 37, Nº2/2025) (Juillet-Décembre)

La revue Educación Superior y Sociedad (ESS) de l'Institut international de l'UNESCO pour l'enseignement supérieur en Amérique latine et dans les Caraïbes (UNESCO IESALC) lance un appel à contributions pour son dossier thématique:

«L’intelligence artificielle générative (IAGen) dans l'enseignement et la recherche: bonnes pratiques, défis et perspectives»

L'intelligence artificielle générative (IAGen), popularisée par ce modèle linguistique, est apparue comme un outil transformateur dans l'enseignement supérieur et un allié pour renforcer les connaissances humaines. Le lancement de ChatGPT par OpenAI, en novembre 2022, a représenté une disruption dans de nombreux domaines tels que la vie professionnelle, sociale et académique. Plus de deux ans plus tard, nous parlons de diverses entreprises qui se font concurrence pour devenir une option dans la génération de contenu, telles que Anthropic, Google DeepMind, Meta AI ou DeepSeek, qui permettent d'enrichir le processus éducatif et de recherche.

En Amérique latine, la mise en œuvre de cette technologie offre des opportunités et des défis uniques qui nécessitent une exploration approfondie, depuis son utilisation éthique, l'apprentissage personnalisé, la recherche collaborative, jusqu'aux droits d'auteur et à la propriété intellectuelle, en passant par les inégalités et les risques de substitution.

Dans ce contexte, il est extrêmement important d'explorer et de discuter les stratégies par lesquelles les universités et les systèmes éducatifs de la région relèvent ce défi, que ce soit en adaptant leurs structures, leurs politiques institutionnelles et leurs pratiques académiques, ou en résistant ou en ignorant ces technologies, étant donné que l'approche inclusive n'est pas seulement présente dans les dilemmes éthiques, mais aussi dans les différents axes thématiques proposés.

Compte tenu de ce qui précède, le dossier comprendra les axes de travail suivants:

Thèmes:

• Impact de l'IAGen sur l'enseignement

L'analyse, la réflexion et la documentation des expériences sur la manière dont l'intelligence artificielle générative transforme les processus d'enseignement et d'apprentissage sont des thèmes de plus en plus importants dans le processus d'intégration de différents outils dans l'enseignement (Sandoval et al., 2024; Marqués, 2025; Al Abri, 2025). À cette fin, il est urgent d'aborder dans ce numéro les avantages et les défis liés à l'utilisation d'outils basés sur l'IAGen dans le contexte éducatif, et plus particulièrement dans l'enseignement supérieur et ses différentes modalités (présentiel, virtuel, hybride). De même, les recherches sur la refonte des pratiques pédagogiques, l'adaptation des programmes, le rôle de l'enseignant face à ces technologies et les études de cas ou propositions innovantes intégrant l'IAGen dans la pratique pédagogique seront évaluées.

• Impact de l'IAGen sur l'apprentissage

Les étudiants, tout comme les enseignants, utilisent de plus en plus couramment l'IAGen en classe (Sandoval et al., 2024). Il est essentiel de comprendre comment les universités s'adaptent pour favoriser un apprentissage significatif (Beak et Wilson, 2024), car le potentiel de l'IA générique est maximisé lorsqu'il existe un guide pédagogique qui encourage l'utilisation réfléchie, la vérification des informations et le développement de compétences cognitives supérieures. Par conséquent, nous accepterons les contributions qui abordent, sous différents angles, le rôle de l'IA dans la personnalisation de l'apprentissage, le développement des compétences cognitives et métacognitives, la motivation des étudiants, l'évaluation de l'apprentissage, ainsi que dans la construction des connaissances dans des environnements médiatisés par la technologie.

• Impact de l'IAGen sur la recherche

L'IAGen n'a pas seulement été adoptée dans les processus éducatifs, c'est-à-dire dans l'enseignement et l'apprentissage, mais elle a également imprégné différents domaines tels que la recherche, suscitant des débats autour des processus de recherche et de production de connaissances, qui sont affectés et bouleversés par les applications de l'IAGen, depuis la propriété d'une «idée» générée jusqu'à l’ «originalité» des connaissances produites par un algorithme (Miao et Homes, 2024). En outre, l'IAGen transforme les méthodologies de recherche, l'analyse de grands volumes de données, la génération d'hypothèses et la rédaction académique (Beak et Wilson, 2024; Baytas et Ruediger, 2025). À cet égard, il devient nécessaire d'explorer l'utilisation d'outils basés sur l'IAGen pour la recherche et l'analyse d'informations, le traitement des données, la rédaction scientifique, ainsi que les aspects éthiques liés à la paternité, à l'intégrité académique et à la transparence.

• Politiques institutionnelles et changements organisationnels

Les universités élaborent actuellement des politiques et des structures visant à mieux intégrer l'IA dans leurs processus académiques, ou bien elles ignorent ou résistent à son utilisation (An et al., 2025). Sur ce sujet, nous attendons des contributions réfléchissant à la question de savoir dans quelle mesure les établissements d'enseignement supérieur (EES) sont prêts pour l'IA dans des domaines tels que l'élaboration de stratégies de mise en œuvre, les principes éthiques, la gouvernance, l'opérabilité, la littératie, la formation des enseignants, les stratégies d'apprentissage, l'élaboration des programmes d'études, la recherche sur l'IA et les politiques d'utilisation de l'IA dans la recherche (Digital Digital Council, 2025).

• Dilemmes éthiques, défis juridiques et environnementaux liés à l'utilisation de l'IA

Le plagiat, la propriété intellectuelle, les droits d'auteur, l'augmentation de la fracture numérique, ainsi que le remplacement des emplois par des algorithmes, sont autant de défis qui doivent être abordés en profondeur par les systèmes éducatifs et les universités (Panke, 2025). De même, il est indispensable de réfléchir à la dimension de la transparence algorithmique et au biais dans les données utilisées pour former l'IAGen, ainsi qu'à la confidentialité des données personnelles des étudiants et des enseignants (Baytas et Ruediger, 2025). De même, il convient de créer des espaces de débat sur l'impact environnemental de l'IA, le niveau de conscience à ce sujet et la connaissance ou l'ignorance qui est assumée sur ce sujet parmi ceux qui s'identifient comme utilisateurs (Dungo et al., 2025).

Sont acceptés les études empiriques (recherches scientifiques), les essais théoriques (approfondis), les systématisations d'expériences (basées sur des preuves scientifiques) et les états de la question (largement documentés) sur le thème du dossier.

L'organisation du dossier sera assurée par Carlos Iván Moreno Arellano (Université de Guadalajara), Verónica Luna de la Luz (Université autonome nationale du Mexique), Gabriela Navarro Espíritu (Université CETYS), Rubén Juan Sebastián García Sánchez (Université de Guadalajara) et Arianna Valentini (UNESCO IESALC).

Comme dans les numéros précédents, la revue maintient ouverte la section générale pour recevoir des articles présentant des études et des recherches sur la diversité des thèmes liés à l'enseignement supérieur dans la région et ses institutions universitaires.

La date limite d'envoi des articles pour le dossier thématique de ce nouveau numéro de l'ESS est fixée au 26 octobre 2025.

Tous les articles seront reçus via la plateforme de la revue Educación Superior y Sociedad (ESS) https://ess.iesalc.unesco.org/index.php/ess3/about/submissions, où les normes et les formats de présentation sont disponibles. De même, chaque article sera soumis à une double évaluation anonyme par des pairs externes.

Pour plus d'informations, veuillez écrire à ess-iesalc@unesco.org

 

Références

Al Abri, M., Al Mamari, A., & Al Marzouqi, Z. (2025). Exploring the implications of generative AI tools in teaching and learning practices. Journal of Education and E-Learning Research, 12(1), 31–41. DOI: 10.20448/jeelr.v12i1.6355

An, Y., Yu, J.H. & James, S. (2025). Investigating the higher education institutions’ guidelines and policies regarding the use of generative AI in teaching, learning, research, and administration. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, 10. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00507-3

Baek, E. O. & Wilson, R. V. (2024). An Inquiry Into the Use of Generative AI and Its Implications in Education: Boon or bane. International Journal of Adult Education and Technology (IJAET), 15(1), 1-14. https://doi.org/10.4018/IJAET.349233

Baytas, C. & Ruediger, D. (2025). Making AI Generative for Higher Education: Adoption and Challenges Among Instructors and Researchers. Ithaka S+R. https://doi.org/10.18665/sr.322677

Digital Education Council. (2025). Ten Dimension AI Readiness Framework. https://www.digitaleducationcouncil.com/post/ten-dimension-ai-readiness-framework#:~:text=The%20Digital%20Education%20Council%202025,with%20long%2Dterm%20institutional%20goals

Dungo, C. A. B., Beltran, Z. L. E., Declaro, B. C., Dela-Cruz, J. J. C., & Viray, R. U. (2025). Students’ level of awareness on the environmental implications of generative AI. Journal of Education in Science, Environment and Health (JESEH), 11(2), 93-107. https://doi.org/10.55549/jeseh.777  

Marquès-Donoso, A. (2025). Inteligencia artificial en la docencia universitaria: ¿un nuevo aliado? Revista de Investigación Aplicada y Experiencias Educativas, 52, 35-65. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10195933

Panke, S. (2025). How Can (A)I Research This? An Autoethnographic Exploration of Generative AI in Research, Teaching and Instructional Design. Journal of Teacher Education, 76(3), 230-244. https://doi.org/10.1177/00224871251325065

Sandoval, M. A., Morales G. J., Vázquez, H., Huerta, J. y Filobello, U. A. (2024). El uso del prompt de ChatGPT como asistente en la educación. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo (RIDE). https://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/1872/4973#info

Miao, F. & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO). https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227