L ’utilisation de ChatGPT pour personnaliser l’apprentissage chez les étudiants universitaires : une revue systématique de la littérature selon le modèle PRISMA

Résumé

Cette revue systématique (PRISMA 2020) examine comment ChatGPT est utilisé pour personnaliser l’apprentissage dans l’enseignement supérieur (2022–2025) et quelles conditions facilitent son adoption. Des recherches ont été menées dans Web of Science, Scopus et ERIC, complétées par un chaînage de citations. Trente-huit études empiriques évaluées par les pairs et présentant un usage explicite de ChatGPT avec des indices de personnalisation ont été incluses. La production s’intensifie depuis 2023 et couvre plusieurs disciplines. Les résultats suggèrent que la voie la plus robuste est le feedback individualisé et opportun, ainsi que des soutiens déclenchés par des données de l’étudiant, avec des gains rapportés en performance, compréhension, autorégulation et engagement. Des modalités partielles — ajustement du ton/de la persona, itinéraires d’apprentissage et explications personnalisées — affinent l’expérience, mais avec des preuves encore hétérogènes. Un déficit de transparence technique persiste (version et paramètres du modèle), limitant la reproductibilité et la comparaison. Une personnalisation avec gouvernance est recommandée : supervision humaine, politiques de transparence et d’intégrité, littératie en IAGén et infrastructure équitable. En classe, des activités axées sur le retour d'information, les objectifs et les séquences adaptées, la mise en œuvre de compétences de haut niveau et la traçabilité technique. Les recherches futures devraient privilégier des devis longitudinaux/expérimentaux et un rapport standardisé des versions et configurations de modèles.