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Ethical Awareness, Translanguaging-based EFL Proficiency, and AI Usefulness Predict Decision Quality among University Students

D'après une étude portant sur 409 étudiants universitaires indonésiens, la conscience éthique et la maîtrise de la langue anglaise améliorent indépendamment la qualité des décisions assistées par l'IA, la conscience éthique augmentant également de manière significative l'utilité perçue de l'IA, ce qui suggère que l'intégration de la littératie éthique et de la compétence linguistique est cruciale pour une intégration efficace de l'IA dans l'enseignement supérieur.

Auteurs originaux : Havid Ardi, Rino Dwi Putra, An Fauzia Rozani Syafei, Dian Safitri, Anisa Nurjanah

Publié 2026-09-05

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Havid Ardi, Rino Dwi Putra, An Fauzia Rozani Syafei, Dian Safitri, Anisa Nurjanah

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Dans la salle de classe moderne, les étudiants n'apprennent plus de manière isolée ; ils naviguent dans un paysage complexe où la pensée humaine rencontre l'intelligence artificielle. Au cœur de cette nouvelle réalité se trouvent trois forces distinctes qui façonnent la façon dont les étudiants universitaires apprennent et font des choix. Premièrement, il y a la présence croissante des outils d'IA, qui peuvent générer du texte, résoudre des problèmes et offrir des informations instantanément. Deuxièmement, il y a la propre conscience éthique de l'étudiant, une sorte de boussole interne qui l'aide à juger de ce qui est juste, honnête et responsable lors de l'utilisation de ces machines puissantes. Troisièmement, il y a la capacité linguistique, plus précisément la compétence à passer avec fluidité d'une langue à l'autre, une pratique connue sous le nom de translanguaging. Dans de nombreuses parties du monde, y compris en Indonésie, les étudiants ne se contentent pas de basculer entre l'anglais et leur langue maternelle ; ils les mélangent pour donner du sens à des idées complexes. Comprendre comment ces trois éléments interagissent est crucial car cela détermine si la décision finale de l'étudiant — que ce soit dans une dissertation, un projet de recherche ou un choix de carrière — est réfléchie et de haute qualité, ou simplement une copie hâtive de ce qu'une machine a suggéré.

Une équipe de chercheurs de l'Université d'État de Padang, en Indonésie, s'est donné pour mission de cartographier les connexions entre ces forces. Ils voulaient savoir si le sens du bien et du mal d'un étudiant modifie la perception de l'utilité de l'IA, et si sa capacité à jongler entre plusieurs langues l'aide à utiliser l'IA pour prendre de meilleures décisions. Pour trouver les réponses, les chercheurs ont interrogé des étudiants de premier cycle issus d'universités privées à travers le pays. Ces étudiants étaient âgés de moins de 18 ans à plus de 26 ans, avec un mélange de ceux étudiant l'anglais et de ceux étudiant d'autres disciplines. Les chercheurs leur ont posé des questions détaillées sur leurs habitudes, leurs croyances concernant la confidentialité des données et les biais, leur utilisation des outils d'IA comme ChatGPT, et la manière dont ils évaluaient les informations fournies par ces outils. L'analyse finale s'est basée sur 313 réponses valides collectées auprès de ces étudiants. En analysant les réponses, l'équipe a pu voir quels facteurs étaient réellement les moteurs de la qualité des décisions prises par les étudiants.

L'étude a révélé un récit clair et puissant sur le rôle de l'éthique. Les étudiants possédant un sens aigu de la conscience éthique ne considéraient pas seulement l'IA comme un gadget cool ; ils la voyaient comme un outil véritablement utile pour leur travail académique. Lorsque les étudiants se sentaient confiants dans leur compréhension des risques de biais ou de l'importance de la protection des données personnelles, ils étaient plus susceptibles de faire confiance à l'IA et de l'intégrer dans leur flux de travail. Cette confiance n'était pas aveugle ; elle était plutôt un engagement responsable qui menait à de meilleurs résultats. Les données ont montré que cette conscience éthique avait une ligne directe vers la qualité des décisions des étudiants. Ceux qui réfléchissaient attentivement aux implications morales de l'utilisation de l'IA étaient plus aptes à filtrer l'information, à repérer les erreurs et à faire des choix qui résistaient à l'examen. En résumé, une boussole morale solide faisait mieux fonctionner la technologie pour l'étudiant.

La recherche a également confirmé que le simple fait de trouver l'IA utile mène à de meilleurs résultats. Lorsque les étudiants croyaient que l'IA les aidait à travailler plus vite ou à réfléchir plus profondément, ils produisaient des décisions académiques de plus haute qualité. Cette relation était forte et constante à travers le groupe. Cependant, l'étude a remis en question une hypothèse courante concernant les compétences linguistiques. Les chercheurs avaient supposé que les étudiants hautement qualifiés pour mélanger l'anglais et l'indonésien bénéficieraient d'un coup de pouce supplémentaire grâce à l'utilisation de l'IA. L'idée était que ces étudiants bilingues pourraient être meilleurs pour traduire la production de l'IA ou repérer des nuances que d'autres manqueraient, agissant ainsi comme un pont qui rendrait la technologie encore plus puissante pour eux. Les données, cependant, ont raconté une histoire différente. Bien que les étudiants dotés de solides compétences linguistiques prennent de meilleures décisions par eux-mêmes, leur capacité linguistique n'a pas amplifié les bénéfices de l'IA. La technologie aidait tout le monde de la même manière, quelle que soit la fluidité linguistique. Les deux avantages — être bon en langue et bien utiliser l'IA — fonctionnaient côte à côte, s'ajoutant au résultat final, mais ils ne se multipliaient pas entre eux.

Ces conclusions suggèrent que la voie vers une prise de décision de haute qualité à l'ère de l'IA dépend moins de la possession d'un superpouvoir linguistique spécifique que de la culture d'un état d'esprit responsable. L'étude indique que les étudiants les plus efficaces sont ceux qui combinent une compréhension profonde des principes éthiques avec une croyance pratique dans la valeur des outils qu'ils utilisent. Leur capacité à porter des jugements éclairés provient d'un engagement critique plutôt que d'une simple flexibilité linguistique. Pour les éducateurs et les décideurs politiques, cela signifie que la formation des étudiants à l'utilisation de l'IA devrait se concentrer fortement sur l'éthique et la pensée critique. Enseigner aux étudiants à questionner la machine, à vérifier les biais et à comprendre les limites de la technologie semble être aussi important, sinon plus, que de leur apprendre à formuler des requêtes dans une langue spécifique. L'étude conclut que, bien que les compétences linguistiques restent un atout précieux pour tout étudiant, le véritable moteur d'une utilisation efficace de l'IA est le cadre éthique que l'étudiant apporte à l'interaction.

Résumé Technique : La conscience éthique, la compétence en EFL basée sur le translanguaging et l'utilité de l'IA prédisent la qualité de la décision chez les étudiants universitaires

Problématique et lacune de la recherche
L'intégration rapide de l'IA générative dans l'enseignement supérieur nécessite une compréhension plus approfondie de la manière dont les facteurs humains — spécifiquement la conscience éthique et les compétences linguistiques — interagissent avec les outils technologiques pour façonner la prise de décision académique. Bien que la littérature existante ait examiné séparément les attitudes éthiques envers l'IA, les bénéfices cognitifs du translanguaging dans l'apprentissage des langues et l'utilité des outils d'IA, des déconnexions théoriques significatives subsistent. Les études antérieures traitent souvent l'éthique de manière unidimensionnelle comme un antécédent à l'acceptation de la technologie, échouant à explorer son double potentiel en tant que moteur de l'utilité perçue et en tant que filtre indépendant de la qualité de la décision. De plus, bien que le translanguaging soit reconnu pour améliorer la flexibilité cognitive, il reste incertain de savoir si la compétence linguistique agit comme un modérateur (amplifiant l'effet de l'IA sur les résultats) ou comme un prédicteur additif (opérant comme une ressource indépendante). Par ailleurs, les modèles d'adoption existants (par exemple, TAM, UTAUT) développés dans des contextes occidentaux dominés par l'anglais ont été appliqués à des contextes non occidentaux sans adaptation théorique, négligeant potentiellement la manière dont le raisonnement éthique normatif et la flexibilité cognitive multilingue reconfigurent la relation entre l'utilité de l'IA et la qualité de la décision. Cette étude comble ces lacunes en proposant et en testant empiriquement un modèle reconceptualisé dans le contexte de l'enseignement supérieur indonésien.

Méthodologie
L'étude utilise un design quantitatif transversal utilisant la modélisation par équations structurelles par les moindres carrés partiels (PLS-SEM) pour analyser les données de 313 étudiants de premier cycle issus de neuf universités en Indonésie. L'échantillon comprend un mélange hétérogène d'étudiants issus de programmes en langue anglaise (26,2 %) et de programmes non anglophones (73,8 %), assurant une variance dans la compétence en EFL basée sur le translanguaging.

Collecte de données : Un questionnaire en ligne a été distribué via Google Forms en utilisant un échantillonnage par choix raisonné et de convenance. La participation était volontaire, avec l'obtention d'un consentement éclairé.
Instrumentation : Quatre construits clés ont été mesurés à l'aide d'échelles de Likert multi-items (5 points) adaptées de la littérature validée :
- Conscience Éthique (ETHICS) : 8 items évaluant la confidentialité des données, la responsabilité, la reconnaissance des biais et l'adhés de aux directives éthiques.
- Compétence en EFL basée sur le translanguaging (EFL) : 10 items mesurant l'intégration stratégique de l'indonésien et de l'anglais lors de l'interaction avec les outils d'IA (ex. : prompting, édition, évaluation).
- Utilité Perçue de l'IA (USEFUL) : 8 items reflétant la facilité d'utilisation, l'efficacité des tâches et le soutien cognitif.
- Qualité de la Décision (QUALITY) : 8 items capturant la capacité à évaluer, vérifier, contextualiser et simplifier les informations générées par l'IA.
Approche Analytique : Les données ont été filtrées pour les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes. Le modèle de mesure a été évalué pour la fiabilité des indicateurs (chargements externes $\ge$ 0,70), la cohérence interne (fiabilité composite et alpha de Cronbach), la validité convergente (AVE $\ge$ 0,50) et la validité discriminante (ratio HTMT < 0,90). Le modèle structurel a été testé avec SmartPLS avec 5 000 rééchantillonnages par bootstrap pour évaluer les coefficients de chemin, les niveaux de signification, les tailles d'effet ( $f^2$ ) et la pertinence prédictive ( $Q^2$ ). Une analyse de modération a été menée pour tester si la compétence en EFL modifie la relation entre l'utilité perçue de l'IA et la qualité de la décision.

Résultats Clés
Le modèle structurel a démontré un pouvoir explicatif substantiel, les prédicteurs expliquant 65,3 % de la variance de la Qualité de la Décision ( $R^2 = 0,653$ ) et 35,3 % de la variance de l'Utilité Perçue de l'IA.

La Conscience Éthique comme Double Moteur : La conscience éthique influence de manière significative et positive tant l'Utilité Perçue de l'IA ( $\beta = 0,594, p < 0,001$ ) que la Qualité de la Décision directement ( $\beta = 0,291, p < 0,001$ ). Cela confirme que les étudiants ayant une sensibilité éthique plus élevée ne considèrent pas seulement l'IA comme plus utile, mais prennent également des décisions de meilleure qualité indépendamment de leur perception de l'utilité de l'outil.
Impact de l'Utilité Perçue : L'Utilité Perçue de l'IA a un effet direct fort et positif sur la Qualité de la Décision ( $\beta = 0,406, p < 0,001$ ), indiquant que les étudiants qui trouvent l'IA utile l'exploitent pour faire de meilleurs choix académiques.
Rôle de la Compétence en EFL basée sur le Translanguaging :
- Effet Direct : La compétence en EFL prédit significativement la Qualité de la Décision ( $\beta = 0,230, p < 0,001$ ), soutenant l'hypothèse selon laquelle la compétence linguistique sert de ressource cognitive indépendante améliorant la prise de décision.
- Effet de Modération : L'interaction entre la compétence en EFL et l'Utilité Perçue de l'IA n'était pas significative ( $\beta = -0,044, p = 0,148$ ). Par conséquent, l'hypothèse selon laquelle la compétence en translanguaging modère (renforce) le lien entre l'utilité de l'IA et la qualité de la décision a été rejetée. Les données suggèrent que la compétence linguistique et l'utilité de l'IA opèrent comme des facteurs additifs plutôt qu'interactifs dans ce contexte.

Contributions et Signification Clés
L'article affirme apporter trois contributions principales à la littérature :

Raffinement Théorique de la Conscience Éthique : Il dépasse la vision de l'éthique comme simple précurseur de l'acceptation de la technologie, démontrant son double rôle à la fois comme façonneur de l'utilité perçue et comme filtre indépendant qui élève directement la qualité de la décision.
Clarification des Mécanismes Linguistiques : En rejetant l'hypothèse de modération, l'étude remet en question l'hypothèse selon laquelle la compétence linguistique amplifie les bénéfices de l'IA. Au lieu de cela, elle postule que la compétence en EFL basée sur le translanguaging fonctionne comme une ressource cognitive additive, améliorant la qualité de la décision par des mécanismes indépendants (ex. : fonction exécutive, conscience métalinguistique) plutôt qu'en modifiant l'efficacité des outils d'IA.
Adaptation Contextuelle : L'étude fournit un modèle testé empiriquement pour un contexte éducatif multilingue et non occidental (Indonésie), répondant à la lacune où les modèles centrés sur l'Occident sont appliqués sans adaptation théorique aux réalités linguistiques et éthiques locales.

Implications Pratiques
Les auteurs suggèrent que les parties prenantes de l'éducation devraient intégrer la littératie éthique et la compétence linguistique dans l'enseignement de l'IA afin d'améliorer l'efficacité de la décision. Plus précisément, ils recommandent :

Pour les Praticiens : Mettre en œuvre une formation ciblée sur l'éthique de l'IA et sélectionner des systèmes d'IA transparents et équitables qui expliquent leurs processus de prise de décision.
Pour les Étudiants : Encourager le questionnement critique des résultats de l'IA et intégrer la littératie en IA avec des considérations éthiques dans les programmes.
Pour les Décideurs Politiques : Établir des réglementations qui imposent des audits éthiques des outils d'IA éducatifs et soutenir la formation des enseignants en éthique et littératie de l'IA.

Limites
Les auteurs reconnaissent modestement plusieurs contraintes : la nature transversale et l'auto-évaluation des données limitent les affirmations causales ; les indices de mesure pour certains construits pourraient être affinés ; l'échantillon est spécifique aux universités indonésiennes, ce qui limite la généralisabilité ; et le résultat de modération non significatif peut refléter une sensibilité de mesure ou des contraintes contextuelles plutôt qu'une absence réelle d'interaction. Les recherches futures sont encouragées à employer des designs longitudinaux, des mesures de performance objectives et des méthodes mixtes pour explorer davantage ces dynamiques.

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