Pour que les devoirs sur table et les notes soient de réels outils de progression pour les étudiants, il ne suffit pas de rendre publiques les grilles d’évaluation. Encore faut-il s’assurer que les étudiants en comprennent bien les enjeux et la mise en œuvre. Explication à partir d’une recherche-action dans une université britannique.
« Travail superficiel », « manque de rigueur » ou encore « absence de pensée critique »… De telles observations, relevées sur des copies d’étudiants, restent floues et sont souvent perçues comme arbitraires.
Si l’enjeu d’une évaluation est de permettre aux étudiants de comprendre leurs lacunes pour progresser, ne faudrait-il pas envisager une autre orientation et privilégier le dialogue ?
Discuter des notes avant de rendre une copie
Nombre d’universités tentent de mettre l’accent sur des modalités d’évaluation plus transparentes, incluant des grilles de critères à respecter afin d’obtenir la note attendue. La formulation des attendus demeure néanmoins souvent opaque et ces grilles restent mal comprises ou voire ignorées par les étudiants. Des expressions comme « démontrez une compréhension approfondie » ou « utilisez des sources pertinentes » peuvent sembler évidentes aux enseignants. Mais elles ne le sont pas toujours pour les étudiants, surtout s’il s’agit de les traduire en actions concrètes.
En France, un rapport du comité d’évaluation de l’enseignement supérieur souligne que l’évaluation reste bien souvent trop floue, disparate et peu en phase avec les compétences visées par les formations. Il appelle à un ciblage plus clair et collectif des pratiques d’examen par les universités.
Lorsque les évaluations sont multiples (dans des contextes de cours massifiés et de délais courts par exemple), les retours se transforment rapidement en simple procédure administrative, c’est-à-dire quelques lignes copiées-collées, et perdent leur fonction pédagogique.
Une recherche-action menée dans une université britannique a testé une alternative : organiser des temps de dialogue autour des grilles d’évaluation, en amont des rendus de devoirs des étudiants puis après la restitution des notes. Plutôt que de découvrir les attendus une fois leur copie notée, les étudiants ont pu poser leurs questions à l’avance, commenter les termes ambigus, et co-construire une compréhension de ce qui était attendu.
Les discussions entre étudiants et professeurs ont permis de clarifier des notions souvent floues : qu’est-ce qu’un raisonnement rigoureux ? Comment différencier un travail « bon » d’un travail « excellent » ? L’objectif de ces échanges n’était pas de simplifier les exigences, mais de traduire les attentes dans un langage clair, afin de placer les étudiants au centre du processus d’évaluation et en les rendant pleinement acteurs de leur apprentissage.
Mieux comprendre pour réussir
Les résultats ont été probants : les étudiants qui ont participé à ces dialogues ont obtenu de meilleures notes. Tous ont validé leurs modules, certains ont même obtenu suite à cette expérience les meilleurs résultats qu’ils aient eus depuis le début d’année. Mais au-delà des notes, le plus frappant a été le changement d’attitude des étudiants : ils ont manifesté moins d’anxiété, plus d’engagements, une meilleure compréhension des attentes.
Cette approche repose sur un principe simple, mais souvent oublié : le feedback est une conversation, non un verdict. Cela rejoint les travaux de chercheurs comme David Carless, qui défendent l’idée que l’évaluation doit être un pur moment d’apprentissage et non une fin en soi. Or, pour cela, encore faut-il encore que les étudiants puissent échanger avec l’enseignant. L’évaluation cesse alors d’être un outil de tri, pour devenir un levier de progression.
Au lieu d’envoyer des commentaires impersonnels, pourquoi ne pas organiser un atelier, une discussion collective, une relecture croisée ? Ce n’est pas une question de temps supplémentaire, mais de changement de posture : passer d’un modèle descendant à une relation co-constructive entre l’enseignant et l’étudiant.
Évaluer à l’heure de l’IA
Avec la montée en puissance des outils comme ChatGPT, une inquiétude s’installe et un nombre important d’universités s’interrogent : « Comment savoir qui a rédigé ce devoir ? », « Faut-il multiplier les contrôles, mieux les surveiller ou sanctionner ? » Une autre stratégie consiste à assortir toute évaluation d’un échange mutuel entre professeur et étudiant.
Des chercheurs stipulent qu’encadrer plutôt qu’interdire l’IA apparaît comme la solution la plus équilibrée pour préserver l’éthique tout en encourageant l’innovation pédagogique. Une évaluation ouverte ou un dialogue, où les critères sont explicités, discutés et interprétés mutuellement, s’inscrit parfaitement dans cette démarche : elle protège contre la tricherie, tout en valorisant l’autonomie de l’étudiant.
Quand l’étudiant sait qu’il devra expliquer sa démarche, discuter ses choix, relier son travail aux critères attendus, il devient plus difficile de simplement copier une production générée par une IA. Le dialogue devient alors un outil anti-triche naturel, parce qu’il repose sur une compréhension vivante du savoir, pas sur la restitution mécanique d’un résultat. L’évaluation ouverte ou dialogue n’est donc pas seulement plus juste, elle est aussi plus résistante aux dérives technologiques.
Le dialogue autour de l’évaluation peut être un rempart naturel contre les dérives de l’IA, à condition que ce dernier soit préparé en amont, ciblé sur les apprentissages et porteur d’objectifs pédagogiques clairs. Il doit offrir à chacun les mêmes chances de participation, dans un climat à la fois détendu et exigeant. L’enjeu n’est pas seulement de discuter des notes, mais de permettre à l’étudiant de comprendre, progresser, valoriser ses compétences et ainsi de capitaliser ses acquis.
Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.
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