L’IA rend-elle les étudiants paresseux ? Le déchargement cognitif expliqué

Dans une revue de 2016, les psychologues Evan Risko et Sam Gilbert ont défini le déchargement cognitif comme l'utilisation d'une action physique pour réduire l'effort mental nécessaire à une tâche. Écrire une liste de courses est un déchargement, tout comme l'utilisation d'une calculatrice. Le déchargement est souvent judicieux, car il libère une mémoire de travail limitée pour des problèmes plus complexes. La question est de savoir ce qui est déchargé. La recherche sur l’apprentissage montre que les efforts déployés aux bons endroits sont utiles. L'idée de Robert Björk des « difficultés souhaitables » décrit des méthodes telles que l'espacement des séances d'étude, le fait de se tester et de produire des réponses plutôt que de les relire. Ceux-ci semblent plus durs et plus lents mais conduisent à une meilleure rétention à long terme. Des recherches sur l'effet des tests, y compris les travaux de Henry Roediger et Jeffrey Karpicke, ont révélé que la pratique de la récupération vaut mieux qu'un examen supplémentaire pour un rappel ultérieur. Une IA qui supprime toutes les difficultés peut également supprimer les difficultés utiles. Les preuves sur l’IA en particulier sont encore jeunes mais vont dans une direction cohérente. Lors d'une expérience sur le terrain dans des lycées turcs, Hamsa Bastani et ses collègues ont donné aux élèves du GPT-4 pendant leurs exercices de mathématiques. Les étudiants équipés d’un simple chatbot ont obtenu de meilleurs résultats pendant la pratique, mais de moins bons résultats lors des examens ultérieurs sans IA. Une version tuteur conçue pour donner des indices plutôt que des réponses a largement évité ce problème. Une prépublication du MIT Media Lab de 2025 mesurant l'activité cérébrale pendant que les gens écrivaient des essais avec et sans ChatGPT a attiré l'attention des médias. Il s'agissait d'une petite étude qui n'avait pas été évaluée par des pairs lorsqu'elle a été publiée pour la première fois, de sorte que les gros titres affirmant que l'IA « endommage le cerveau » allaient bien au-delà de ce qu'elle montrait. La conclusion équilibrée est que l’IA nuit à l’apprentissage lorsqu’elle remplace la compétence acquise, et qu’elle peut être utile lorsqu’elle gère des tâches secondaires ou agit comme un tuteur qui vous fait travailler. Des recherches antérieures sur la recherche sur Internet allaient dans le même sens. Sparrow et ses collègues ont rapporté en 2011 que les personnes qui s'attendent à rechercher des informations plus tard se souviennent mieux de l'endroit où les trouver que de l'information elle-même, bien que les tentatives de réplication ultérieures aient été mitigées.