Conclusion et Ouverture 

Résultats et réponse à la question de recherche

               La question centrale de cette étude était la suivante :
comment l’utilisation des plateformes numériques, en particulier Moodle, influence-t-elle le niveau d’autonomie d’apprentissage des étudiants de première année universitaire ?

L’analyse théorique et l’expérimentation menée à l’aide de plusieurs outils d’intelligence artificielle générative montrent que Moodle exerce une influence réelle mais conditionnelle sur le développement de l’autonomie d’apprentissage.

Les résultats mettent en évidence que :

• sur le plan pédagogique, Moodle favorise l’organisation du travail, l’accès autonome aux ressources et la possibilité d’apprendre à son propre rythme, à condition que les cours soient scénarisés de manière structurée et progressive ;

• sur le plan psychologique, la plateforme peut renforcer l’autorégulation, le sentiment de compétence et la motivation intrinsèque, mais peut également générer de la surcharge cognitive ou de l’anxiété chez les étudiants insuffisamment préparés ;

• sur le plan technologique, les fonctionnalités de suivi, d’évaluation formative et de communication soutiennent l’agentivité de l’étudiant, tout en dépendant fortement de son niveau de littératie numérique.
  
  

Ainsi, Moodle apparaît davantage comme un environnement facilitateur que comme un facteur déterminant en soi. L’autonomie d’apprentissage résulte d’une interaction entre les pratiques pédagogiques, les caractéristiques individuelles des étudiants et l’usage raisonné de la technologie 

Réflexion critique sur l’usage des IA génératives

L’expérimentation avec ChatGPT, DeepSeek, Copilot, Gemini et Claude a montré que les IA génératives peuvent être des outils puissants pour :

• clarifier des concepts théoriques,

• structurer une problématique,

• proposer des pistes d’analyse,

• et organiser un raisonnement académique.

Néanmoins, plusieurs limites importantes ont été identifiées.

Tout d’abord, les réponses produites ne garantissent pas une fiabilité scientifique totale, en raison de l’absence systématique de références vérifiables et de données empiriques. De plus, certaines formulations peuvent donner une impression de rigueur élevée, alors qu’elles reposent parfois sur des généralisations.

Ensuite, ces outils ne prennent pas suffisamment en compte le contexte spécifique du terrain (institution, pays, profil des étudiants), ce qui limite leur capacité à produire des analyses véritablement situées.

Enfin, l’usage non critique des IA peut entraîner un risque de dépendance cognitive, réduisant l’effort personnel de recherche, d’analyse et de problématisation.

Par conséquent, les IA génératives doivent être considérées comme des outils d’assistance méthodologique, utiles pour soutenir la réflexion, mais ne pouvant en aucun cas remplacer la recherche documentaire, l’analyse critique personnelle et la validation scientifique.

Perspectives futures

Plusieurs pistes peuvent prolonger ce travail :

1. Réaliser une enquête empirique auprès d’étudiants de première année afin de mesurer quantitativement la relation entre usage réel de Moodle et niveau d’autonomie.

2. Étudier l’impact de différents types d’usages pédagogiques de Moodle (cours transmissifs vs pédagogies actives).

3. Analyser le rôle de la formation initiale des étudiants aux compétences numériques et à l’autorégulation.

4. Explorer l’intégration encadrée des IA éducatives dans Moodle pour soutenir l’autonomie tout en préservant l’esprit critique.

5. Comparer Moodle à d’autres plateformes d’apprentissage afin d’identifier les caractéristiques technologiques les plus favorables à l’autonomie.