Fondements de l'intelligence artificielle en contexte pédagogique
L'analyse théorique de l'intelligence artificielle dans le champ éducatif contemporain met en évidence une transformation structurelle des modèles d'acquisition des connaissances et d'élaboration de la pensée critique. Loin de se réduire à un simple instrument d'automatisation fonctionnelle, l'intelligence artificielle structure un environnement interactif capable de modéliser et d'accompagner les cheminements cognitifs complexes de l'étudiant (Artificial Intelligence and Learning, 2021). Les théories contemporaines de l'ingénierie éducative soulignent comment ces dispositifs technologiques favorisent une optimisation des parcours pédagogiques grâce à une médiation algorithmique réactive, personnalisée et adaptative (Innovative Learning Enhancement, 2026). Dans ce cadre conceptuel renouvelé, les technologies intelligentes opèrent comme de véritables catalyseurs de la curiosité intellectuelle, incitant l'apprenant à explorer des problématiques inédites et à développer des stratégies métacognitives rigoureuses face aux savoirs (Artificial Intelligence as a Catalyst for Curiosity in Teaching, Learning, and Education, 2026). Cette perspective théorique redéfinit la relation éducative classique en substituant à une transmission unilatérale un écosystème d'interaction continue et dynamique. L'échafaudage des savoirs repose désormais sur une synergie féconde entre la puissance analytique des systèmes automatisés et l'autonomie réflexive de l'apprenant, consolidant ainsi les bases épistémologiques d'une pédagogie universitaire modernisée.