Study: AI Harms Entrance Exams After Two Years

Étude : l'IA nuit aux examens d'entrée après deux ans

Une étude menée auprès de 26 000 étudiants révèle que le coût caché de l'apprentissage lié à l'IA met deux ans à se manifester.

Les étudiants qui ont utilisé l'IA ont terminé leurs devoirs plus rapidement et obtenu de meilleures notes. Cependant, leurs résultats aux examens ont chuté de jusqu'à 24 %, et l'ampleur complète de l'écart d'apprentissage aux examens d'entrée ne s'est révélée qu'environ deux ans plus tard.

Une nouvelle étude en Chine centrale documente les pertes d'apprentissage chez les élèves du secondaire utilisant l'IA. Les chercheurs ont analysé 30 mois de données de panel provenant de plus de 26 000 élèves de la 7e à la 12e année dans un comté de plus d'un million d'habitants. Les données couvrent les examens mensuels, les notes de devoirs et les temps de réalisation, ainsi que les examens d'entrée à l'école secondaire et à l'université.

L'utilisation auto-déclarée de l'IA est passée de presque zéro à environ 80 % au cours de la période d'étude, avec un grand bond coïncidant avec les lancements de DeepSeek V2.5 en septembre 2024 et DeepSeek R1 en janvier 2025. Les outils les plus populaires étaient Doubao, DeepSeek, ChatGLM, Ernie Bot et Qwen.

Les notes de devoirs ont augmenté de 18 % et le temps de réalisation est passé de 64 à 45 minutes, tandis que les résultats aux examens fermés ont chuté de 20 %.

Une approche méthodologique

L'étude tire parti du fait que les étudiants ont découvert l'IA à des moments différents. Les auteurs utilisent un design de différence-en-différences, une méthode qui mesure le changement des résultats pour un groupe traité avant et après une intervention, puis soustrait le changement sur la même période pour un groupe de comparaison non traité.

Ils suivent comment la performance de chaque élève a évolué avant et après le début de l'utilisation de l'IA, puis contrastent cette tendance avec celle des élèves qui n'utilisaient pas encore l'IA. Le moment de la première utilisation provient de données auto-déclarées, et la revendication causale suppose que les deux groupes auraient évolué de manière similaire sans l'IA.

Devoirs améliorés, résultats d'examen dégradés

Six mois après avoir commencé à utiliser l'IA, les notes de devoirs ont augmenté de 18 % tandis que le temps moyen par devoir est tombé de 64 à 45 minutes. Dans le même temps, les scores aux examens mensuels fermés ont chuté de 20 %.

L'impact sur les examens d'entrée à enjeux élevés était tout aussi important mais s'est développé plus lentement. La performance aux examens réguliers a chuté en six mois, mais l'impact complet sur les examens d'entrée a mis environ deux ans à se manifester, avec une baisse allant de 18 à 24 %. Les études à court terme manquent donc le coût à long terme de l'apprentissage, selon les chercheurs.

Les utilisateurs d'IA montrent des signes de délocalisation

Après plus de cinq mois d'utilisation de l'IA, environ 81 % des étudiants ont terminé leurs devoirs en moins de 50 minutes, plus rapidement que même les non-utilisateurs les plus rapides. Ils ont obtenu de bonnes notes de devoirs mais ont échoué aux examens. La combinaison de temps de réalisation courts, de bonnes notes de devoirs et de faibles scores d'examen suggère que ces étudiants délocalisaient leur travail à l'IA, selon les auteurs.

Les pertes d'apprentissage sont concentrées parmi les étudiants qui terminent leurs devoirs de manière inhabituellement rapide, un schéma qui indique une délocalisation des tâches à l'IA plutôt qu'un véritable apprentissage.

Les sciences sociales en prennent un coup

Les matières de sciences sociales comme la politique et la géographie ont connu une baisse moyenne de 27 %, les matières STEM 22 %, l'anglais 17 %, et le chinois 9 %. Cela est important car la plupart des expériences précédentes se sont concentrées sur les mathématiques, la programmation et les langues étrangères.

Malgré l'accent mis sur les mathématiques et les langues dans les expériences passées, les pertes d'apprentissage touchent le plus durement les matières de sciences sociales.

Pourquoi presque personne ne réagit

La pénalité d'apprentissage estimée est tombée d'environ 25 % début 2023 à 16 % en juin 2025. La baisse s'est également manifestée dans un groupe fixe de premiers utilisateurs, suggérant un certain degré d'adaptation de la part des étudiants et des enseignants, mais les pertes n'ont pas disparu.

L'étude explique pourquoi la réaction a été atténuée. Les enseignants voient généralement les étudiants dans une seule matière, où une chute de 20 % des notes n'est pas inhabituelle en soi. L'effet agrégé sur la moyenne du comté n'a pas atteint environ -10 % avant juin 2025, car peu d'étudiants avaient utilisé l'IA suffisamment longtemps pour que les dommages s'accumulent.

Les étudiants eux-mêmes ne font souvent pas le lien, confondant l'effort mental de l'apprentissage indépendant avec un signe qu'ils apprennent mal.

Recommandations

Comme contre-mesures, l'étude suggère de fournir aux étudiants des informations crédibles sur les coûts à long terme de la délocalisation, de donner plus de poids aux examens en personne et de suivre le temps de réalisation plutôt que les notes de devoirs. L'IA érode la valeur des devoirs en tant que signal, et parmi les utilisateurs d'IA avec des notes de devoirs supérieures à la moyenne, des notes de devoirs plus élevées prédisent en réalité de moins bons résultats aux examens.

Le chercheur d'Anthropic Andrej Karpathy a soutenu que les écoles devraient cesser d'essayer de contrôler les devoirs générés par l'IA et plutôt déplacer la majorité des notes vers le travail en classe. Son raisonnement s'aligne avec ce que cette étude a trouvé. Lorsque les étudiants savent qu'ils seront testés sans l'IA, ils restent motivés pour réellement apprendre le matériel.

Conclusions

Les résultats s'alignent avec des découvertes récentes d'autres contextes. Une étude d'Anthropic a récemment montré que les participants qui ont appris de nouvelles compétences en programmation avec l'aide de l'IA ont obtenu 17 % de moins aux tests de connaissances de suivi par rapport au groupe de contrôle, sans gagner de temps réel. Les résultats dépendaient de la manière dont les gens utilisaient l'outil. Ceux qui copiaient simplement les réponses de l'IA ont obtenu de moins bons résultats, tandis que ceux qui utilisaient l'IA pour mieux comprendre les tâches n'ont pas connu la même baisse.

Une étude de la Swiss Business School a trouvé un lien négatif entre l'utilisation de l'IA et la pensée critique. Une autre étude menée par des chercheurs de plusieurs universités américaines et britanniques a montré que les personnes qui traitent l'IA principalement comme une machine à réponses perdent les compétences cognitives le plus rapidement.

Une étude de l'UC Berkeley analysant plus de 500 000 notes a également montré que la part des meilleures notes A dans les cours axés sur l'écriture et la programmation a augmenté de 13 points de pourcentage depuis le lancement de ChatGPT. Là aussi, l'effet était concentré sur les devoirs non supervisés, tandis que les examens surveillés n'ont montré aucun gain comparable.