Vers l'éducation de demain : création d'un prototype de chatbot éducatif personnalisé basé sur ChatGPT

Défense de mémoire de Aurélien Lefebvre

Ce mémoire examine l'intégration des chatbots basés sur des grands modèles de langage (LLMs) dans un contexte académique. L'étude se concentre sur deux axes principaux : d'une part, la facilité avec laquelle les enseignants peuvent créer et personnaliser ces outils, et d'autre part, la perception des étudiants quant à leur utilité dans le cadre de leur apprentissage. Une méthodologie mixte a été employée, comprenant des entretiens qualitatifs avec des professeurs et une évaluation quantitative auprès des étudiants. Les résultats montrent que les enseignants trouvent le processus de création des chatbots simple et accessible, tandis que les étudiants apprécient leur utilité pour renforcer la compréhension des cours et faciliter l'apprentissage autonome. Cependant, des préoccupations concernant la confidentialité des données et la dépendance excessive à la technologie ont été soulevées, indiquant la nécessité de former les utilisateurs à une utilisation critique et éthique de ces outils. Enfin, des recommandations pour l'amélioration des fonctionnalités et l'intégration de ces technologies dans les environnements éducatifs sont proposées, visant à maximiser leur impact positif tout en minimisant les risques associés.

Mots-clés : chatbot, LLM, éducation, IA, assistant personnalisé, RAG

Contact : Isabelle Daelman - isabelle.daelman@unamur.be
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