https://aleph.edinum.org:443/13470 Entrées d’index fr 0 https://aleph.edinum.org:443/16892 تتناول هذه الدراسة استراتيجيات صناعة المحتوى الإعلامي في ظل التحولات التي أحدثها الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الذكاء الاصطناعي التوليدي، في بنية الإنتاج الإعلامي، وفي معايير الجودة، وفي أنماط التوزيع، وفي طرائق تلقي الجمهور للمضامين الرقمية. وتنبع أهمية الموضوع من كون المحتوى لم يعد نتاجاً حصرياً لمؤسسات إعلامية أو مهارات فردية معزولة، بل أصبح ثمرة علاقة مركّبة تجمع بين الإنسان، والآلة، والمنصة، والخوارزمية، وسوق الانتباه. وتنطلق الدراسة من إشكالية مركزية مفادها: ما الاستراتيجيات التي تحكم صناعة المحتوى الإعلامي في عصر الذكاء الاصطناعي، وكيف تغيّر الخوارزميات معايير الإنتاج والتداول والتأثير؟ وتعتمد الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، من خلال مراجعة نقدية للأدبيات المتصلة بصناعة المحتوى، والذكاء الاصطناعي، وخوارزميات المنصات، واقتصاد الانتباه، وأخلاقيات الإعلام الرقمي. وتخلص الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يلغي دور الإنسان، بل يعيد توزيعه: فالإنسان ينتقل من موقع المنتج الوحيد إلى موقع المخطط والموجّه والمراجع والضامن الأخلاقي، بينما تتكفل النماذج الذكية بالتوليد، والتلخيص، والترجمة، والتحويل المتعدد الوسائط، وتحليل سلوك الجمهور. غير أن هذه المكاسب تظل مشروطة بوجود حوكمة تحريرية واضحة، وتمييز صريح بين المحتوى الأصيل والمحتوى الاصطناعي، وتدريب صناع المحتوى على هندسة الأوامر، والتحقق، وحماية البيانات، واحترام حقوق الملكية الفكرية. كما تؤكد الدراسة أن سطوة الخوارزميات لا تتمثل فقط في ترتيب المحتويات، بل في إعادة بناء الذائقة العامة، وتوجيه المرئية، وتحديد ما يستحق الانتباه وما يبقى هامشياً. Cette étude analyse les stratégies de production du contenu médiatique à l’ère de l’intelligence artificielle, en particulier de l’intelligence artificielle générative, en examinant ses effets sur les normes de production, la qualité éditoriale, la circulation algorithmique des contenus et les pratiques de réception. Elle part de l’hypothèse que le contenu médiatique contemporain n’est plus uniquement produit par des institutions ou par des compétences humaines isolées : il résulte désormais d’une interaction complexe entre l’humain, la machine, la plateforme, l’algorithme et l’économie de l’attention. En s’appuyant sur une démarche descriptive et analytique, l’article interroge les stratégies hybrides humain-machine, la personnalisation algorithmique, l’automatisation éditoriale, la production multimodale, ainsi que les risques liés à la désinformation, aux chambres d’écho, à l’opacité technique et à la dépendance aux plateformes. L’étude montre que l’IA ne supprime pas le rôle humain, mais le déplace vers des fonctions de conception, de validation, de vérification et de responsabilité éditoriale. Elle conclut à la nécessité d’une gouvernance éthique du contenu généré ou assisté par IA, fondée sur la transparence, la traçabilité, la vérification, la protection des données et la distinction claire entre contenu authentique et contenu synthétique. This study examines media content strategies in the age of artificial intelligence, with a particular focus on generative AI and its impact on editorial standards, content quality, algorithmic distribution, and audience reception. It starts from the premise that contemporary media content is no longer produced solely by institutions or individual human skills, but emerges from a complex interaction between humans, machines, platforms, algorithms, and the attention economy. Based on a descriptive and analytical approach, the article discusses hybrid human-machine strategies, algorithmic personalization, editorial automation, multimodal content production, and the risks associated with disinformation, echo chambers, technical opacity, and platform dependency. The study argues that AI does not eliminate the human role; rather, it repositions it around planning, validation, fact-checking, ethical oversight, and editorial responsibility. It concludes that AI-assisted and AI-generated media content requires clear governance based on transparency, traceability, verification, data protection, intellectual property, and a visible distinction between authentic and synthetic content. sam., 16 mai 2026 14:43:26 +0200 dim., 21 juin 2026 12:57:53 +0200 https://aleph.edinum.org:443/16892 https://aleph.edinum.org:443/16131 This exploratory study examines how university teachers perceive the integration of artificial intelligence (AI) tools into EFL writing instruction at the University of Tlemcen. Focused on the Written Expression module, the inquiry draws on an online questionnaire administered to 10 teachers with undergraduate experience teaching writing. The instrument combined closed items and open comments; because the sample is small and some items generated uneven valid responses, the findings are interpreted as situated tendencies rather than generalisable results. The analysis shows a pattern of cautious pedagogical openness. Teachers largely recognise the usefulness of AI-assisted tools for brainstorming, language revision, surface correction, and formative feedback. At the same time, they express sustained concern about over-reliance, plagiarism, authorship, data privacy, and the possible erosion of critical engagement with writing. The study argues that AI can support EFL writing instruction only under clear pedagogical and institutional conditions: explicit rules of use, teacher mediation, assessment redesign, and targeted professional development. In this sense, the article contributes a context-sensitive account of how AI is being domesticated in a local university setting while remaining ethically and academically contested. تتناول هذه الدراسة الاستطلاعية تصورات الأساتذة الجامعيين تجاه إدماج أدوات الذكاء الاصطناعي في تدريس الكتابة باللغة الإنجليزية بجامعة تلمسان، مع التركيز على مقياس التعبير الكتابي. وتعتمد الدراسة على استبيان إلكتروني وُجِّه إلى عشرة أساتذة لديهم خبرة في تدريس الكتابة في مرحلة الليسانس. وقد جمع الاستبيان بين أسئلة مغلقة وتعليقات مفتوحة؛ ونظراً لصغر حجم العينة وتفاوت عدد الإجابات الصالحة بحسب البنود، تُقرأ النتائج بوصفها مؤشرات دالّة مرتبطة بالسياق المحلي لا خلاصات قابلة للتعميم. وتكشف المعطيات عن نزعة يمكن وصفها بالانفتاح البيداغوجي الحذر. إذ يعترف الأساتذة عموماً بفائدة أدوات الذكاء الاصطناعي في توليد الأفكار، والمراجعة اللغوية، والتصحيح السطحي، وبعض أشكال التغذية الراجعة التكوينية. غير أنهم يبدون في المقابل تحفظات قوية تتعلق بالإفراط في الاعتماد عليها، والانتحال، وملكية النص، وخصوصية المعطيات، واحتمال إضعاف الانخراط النقدي في فعل الكتابة. وتخلص الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يدعم تعليم الكتابة باللغة الإنجليزية إلا ضمن شروط بيداغوجية ومؤسساتية واضحة، قوامها ضبط قواعد الاستعمال، والوساطة التعليمية، وإعادة التفكير في التقييم، وتوفير تكوين مهني موجَّه. Cette étude exploratoire examine la manière dont des enseignants universitaires perçoivent l’intégration des outils d’intelligence artificielle (IA) dans l’enseignement de l’écriture en anglais à l’Université de Tlemcen. Centrée sur le module d’expression écrite, elle s’appuie sur un questionnaire en ligne administré à dix enseignants ayant une expérience de l’enseignement de l’écriture en licence. L’instrument associait des questions fermées et des commentaires ouverts ; compte tenu de la taille réduite de l’échantillon et de la variabilité du nombre de réponses valides selon les items, les résultats sont interprétés comme des tendances situées plutôt que comme des conclusions généralisables. L’analyse met en évidence une posture d’ouverture pédagogique prudente. Les enseignants reconnaissent globalement l’intérêt des outils d’IA pour le remue-méninges, la révision linguistique, la correction de surface et certaines formes de rétroaction formative. Ils expriment cependant des réserves fortes concernant la dépendance, le plagiat, l’auctorialité, la protection des données et le risque d’un affaiblissement de l’engagement critique dans l’écriture. L’article soutient ainsi que l’IA ne peut soutenir l’enseignement de l’écriture en anglais qu’à condition d’être encadrée par des règles explicites d’usage, une médiation enseignante, une réflexion sur l’évaluation et une formation professionnelle ciblée. dim., 05 avril 2026 17:31:38 +0200 sam., 13 juin 2026 18:09:54 +0200 https://aleph.edinum.org:443/16131 https://aleph.edinum.org:443/17405 À l’heure où les corpus textuels se constituent désormais à l’échelle de collections massives, numérisées, hétérogènes et parfois multimodales, l’analyse des données textuelles ne peut plus être pensée uniquement comme une opération de lecture linéaire, manuelle et exhaustive. Cet article propose une réflexion théorico-méthodologique sur l’automatisation de l’analyse des données textuelles dans les sciences du langage, la littérature, la didactique, la traduction, l’analyse du discours et, plus largement, dans les humanités numériques. Il ne s’agit ni de promouvoir une délégation naïve de l’interprétation à la machine ni de réduire les logiciels à de simples accessoires techniques. L’objectif est d’établir les conditions d’un usage scientifiquement contrôlé des outils de textométrie, de logométrie, d’analyse sémantique, de fouille textuelle et d’analyse qualitative assistée par ordinateur. L’étude distingue les apports, les limites et les risques des logiciels, en examinant notamment Tropes, Hyperbase, Lexico3, TXM, IRaMuTeQ et les environnements CAQDAS. Elle montre que l’automatisation ne remplace pas l’intelligence interprétative du chercheur, mais l’étend, la discipline et la met à l’épreuve par la reproductibilité, la traçabilité et la confrontation aux régularités du corpus. La contribution défend ainsi une herméneutique instrumentée, articulant lecture rapprochée, exploration statistique, retour au contexte et vigilance épistémologique. تتخذ المدونات النصية، في سياق التحول الرقمي المعاصر، صورة مجموعات واسعة ومؤرشفة ومتعددة الصيغ، الأمر الذي يجعل تحليل البيانات النصية غير قابل للاختزال في القراءة الخطية اليدوية وحدها. تقترح هذه الدراسة مقاربة نظرية ومنهجية لأتمتة تحليل البيانات النصية في علوم اللغة والأدب والتعليمية والترجمة وتحليل الخطاب والإنسانيات الرقمية. ولا ترمي الدراسة إلى إضفاء سلطة تأويلية مطلقة على الآلة، كما لا تختزل البرمجيات في أدوات تقنية محايدة؛ بل تسعى إلى تحديد شروط الاستخدام العلمي المنضبط لأدوات القياس النصي والتحليل الدلالي والتنقيب النصي والتحليل النوعي بمساعدة الحاسوب. وتعرض الدراسة إمكانات وحدود ومخاطر عدد من البرمجيات، مثل Tropes وHyperbase وLexico3 وTXM وIRaMuTeQ وبيئات CAQDAS. وتخلص إلى أن الأتمتة لا تحل محل الذكاء التأويلي للباحث، لكنها توسع مجاله وتضبط إجراءاته وتضع فرضياته موضع اختبار عبر قابلية التكرار والتتبع والعودة المنتظمة إلى سياقات المدونة. ومن ثم تدافع الدراسة عن هرمنيوطيقا مؤداة تجمع بين القراءة القريبة والاستكشاف الإحصائي والوعي المنهجي والنقد الإبستمولوجي. As textual corpora are increasingly built as massive, digitised, heterogeneous and sometimes multimodal collections, textual data analysis can no longer be conceived solely as a linear, manual and exhaustive reading process. This article offers a theoretical and methodological discussion of the automation of textual data analysis in linguistics, literary studies, didactics, translation studies, discourse analysis and, more broadly, the digital humanities. Its aim is neither to advocate a naïve delegation of interpretation to machines nor to reduce software to mere technical accessories. It seeks to define the conditions for a scientifically controlled use of textometric, logometric, semantic analysis, text mining and computer-assisted qualitative data analysis tools. The study distinguishes the benefits, limits and risks of such software, with specific attention to Tropes, Hyperbase, Lexico3, TXM, IRaMuTeQ and CAQDAS environments. It argues that automation does not replace the researcher’s interpretive intelligence; rather, it extends, disciplines and tests it through reproducibility, traceability and confrontation with corpus regularities. The article therefore defends an instrumented hermeneutics that combines close reading, statistical exploration, contextual return, and epistemological vigilance. jeu., 11 juin 2026 21:27:09 +0200 sam., 13 juin 2026 13:09:41 +0200 https://aleph.edinum.org:443/17405 https://aleph.edinum.org:443/16735 À l’ère de l’intelligence artificielle, les récits littéraires, filmiques et vidéoludiques reconfigurent conjointement la fonction du mythe, les régimes de subjectivation et les formes mêmes de la narration. Le présent article examine la manière dont les récits dits arborescents — c’est-à-dire les récits fondés sur la bifurcation, la ramification, la variation de trajectoires et la coexistence de temporalités concurrentes — accueillent et retravaillent des matrices mythiques anciennes dans un environnement technique marqué par l’automatisation, la simulation et l’algorithmisation. L’étude défend l’idée que l’intelligence artificielle ne constitue pas seulement un thème de fiction, mais un opérateur formel et symbolique qui modifie la scénographie du récit, la représentation de l’humain et les conditions de transmission de la mémoire. En croisant narratologie, pensée du posthumain, philosophie de la technique et anthropologie symbolique, l’analyse montre que l’IA réactive des figures telles que Prométhée, Pygmalion, Pandore ou Hermès, tout en déplaçant leur portée vers des problématiques contemporaines : gouvernementalité algorithmique, mémoire simulée, brouillage des frontières entre sujet et artefact, redistribution des puissances d’agir. L’article soutient enfin que la structure arborescente n’est pas un simple effet de modernité formelle, mais l’expression esthétique d’un monde où l’incertitude, la pluralité des devenirs et l’instabilité des centres de décision exigent de nouveaux modèles de lisibilité symbolique. الملخص — في عصر الذكاء الاصطناعي، تعيد السرديات الأدبية والسينمائية والرقمية تشكيل وظيفة الأسطورة وأنماط التذويت وأشكال الحكي نفسها. يدرس هذا المقال الكيفية التي تستقبل بها السرديات المتفرعة ـ أي السرديات القائمة على التشعب وتعدد المسارات وتراكب الزمنيات ـ البنى الأسطورية القديمة وتعيد تشغيلها داخل بيئة تقنية تتسم بالأتمتة والمحاكاة والمنطق الخوارزمي. وينطلق البحث من فرضية مفادها أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد موضوع تخييلي، بل هو فاعل شكلي ورمزي يغيّر مشهد السرد وتمثلات الإنسان وشروط انتقال الذاكرة. ومن خلال تقاطع السرديات مع فكر ما بعد الإنسان وفلسفة التقنية والأنثروبولوجيا الرمزية، يبيّن المقال أن الذكاء الاصطناعي يعيد تنشيط شخصيات أسطورية مثل بروميثيوس وبيغماليون وباندورا وهرمس، لكنه يزحزح دلالاتها نحو قضايا معاصرة مثل السلطة الخوارزمية والذاكرة المحاكاة واضطراب الحدود بين الذات والأثر التقني وإعادة توزيع القدرة على الفعل. ويخلص المقال إلى أن البنية المتفرعة ليست مجرد خيار شكلي حديث، بل هي التعبير الجمالي عن عالم يتحدد باللايقين وتعدد الممكنات وتزعزع مراكز القرار، الأمر الذي يقتضي أنماطاً جديدة من المقروئية الرمزية. Abstract — In the age of artificial intelligence, literary, cinematic, and video-game narratives jointly reconfigure the function of myth, regimes of subjectivation, and the very forms of storytelling. This article examines how so-called arborescent narratives — narratives structured by branching, bifurcation, proliferating trajectories, and competing temporalities — reactivate and transform older mythic matrices within a technical environment shaped by automation, simulation, and algorithmic logic. The study argues that AI is not merely a fictional theme, but a formal and symbolic operator that alters narrative scenography, representations of the human, and the conditions under which memory is transmitted. Drawing on narratology, posthuman thought, philosophy of technology, and symbolic anthropology, the analysis shows that AI reanimates figures such as Prometheus, Pygmalion, Pandora, and Hermes while displacing their meanings toward contemporary issues: algorithmic governmentality, simulated memory, blurred boundaries between subject and artefact, and the redistribution of agency. The article finally argues that arborescent structure is not a mere marker of formal modernity, but the aesthetic expression of a world in which uncertainty, multiple futures, and unstable centers of decision require new symbolic modes of legibility. dim., 10 mai 2026 13:19:24 +0200 mer., 27 mai 2026 10:34:18 +0200 https://aleph.edinum.org:443/16735 https://aleph.edinum.org:443/15285 La presente proposta didattica si fonda su due categorie delle Lezioni americane di Calvino — esattezza e visibilità — per progettare attività di lettura, interpretazione e produzione in italiano L2/LS a partire da alcuni racconti di Gli amori difficili. Il percorso integra strumenti digitali (Wordwall, Canva, audiolibri) e un laboratorio di immagini generate con intelligenza artificiale, con l’obiettivo di sostenere l’accesso all’interiorità dei personaggi, l’arricchimento del lessico emotivo e la rielaborazione creativa. Le attività sono modulabili per livelli B1/B2 e C1/C2 e prevedono feedback formativo, autovalutazione e criteri di valutazione espliciti. La présente proposition didactique mobilise deux notions issues des Leçons américaines de Calvino — exactitude et visibilité — afin de concevoir des activités de lecture et de production en italien L2/LS à partir de récits de Les amours difficiles. Le dispositif articule des outils numériques (Wordwall, Canva, livres audio) et un atelier d’images générées par l’intelligence artificielle, pour favoriser l’accès à l’intériorité des personnages, l’enrichissement du lexique des émotions et la réécriture créative. La séquence est adaptable selon les niveaux (B1/B2–C1/C2) et s’appuie sur une évaluation formative (grille de critères, feedback, autoévaluation). The present teaching proposal draws on two key notions from Calvino’s American Lessons — exactitude and visibility — to design reading-and-production activities for learners of Italian as L2/LS, using selected short stories from Difficult Loves. The sequence combines digital tools (Wordwall, Canva, audiobooks) with a workshop on AI-generated images to support emotional vocabulary development, the representation of characters’ inner life, and creative rewriting. The activities can be adapted across levels (B1/B2–C1/C2) and rely on formative assessment (explicit criteria, feedback, and self-assessment). jeu., 18 déc. 2025 17:16:43 +0100 sam., 10 janv. 2026 15:58:14 +0100 https://aleph.edinum.org:443/15285 https://aleph.edinum.org:443/13473 This study aims to assess the effectiveness of using artificial intelligence technologies in enhancing educational performance. It explores several hypotheses regarding the impact of artificial intelligence on students and the learning processes in classrooms. A questionnaire consisting of 27 questions was used to gather teachers’ opinions about their experiences and perspectives on the application of smart technologies in education. The key hypotheses include the effects of smart technologies on : 1. Educational Effectiveness : The use of smart technologies improves students’ understanding of challenging academic subjects. 2. Effectiveness of Use : The application of artificial intelligence enhances student engagement and effectiveness in classrooms. The results show that the use of smart technologies fosters better student interaction with educational content. These technologies also facilitate a more effective understanding of difficult subjects. Furthermore, smart technologies positively influence student motivation and increase classroom participation. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم فعالية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء التعليمي والتعلمي. وتتطرق الدراسة إلى عدة فرضيات تتعلق بتأثير استخدام الذكاء الاصطناعي على الطلاب وعمليات التعلم في الفصول الدراسية. تعتمد الدراسة على استبانة تحتوي على 27 سؤالًا لتقييم آراء الأساتذة حول تجربتهم ووجهات نظرهم في استخدام التقنيات الذكية في التعليم. تشمل الفرضيات الرئيسية تأثير استخدام التقنيات الذكية على : 1. الفاعلية التعليمية : يؤدي استخدام التقنيات الذكية إلى تحسين فهم الطلاب للمواد الدراسية الصعبة. 2. فعالية الاستخدام : يسهم استخدام الذكاء الاصطناعي في زيادة مشاركة الطلاب وفعاليتهم في الفصول الدراسية. توصلت الدراسة إلى أن استخدام التقنيات الذكية يعزز من تفاعل الطلاب مع المحتوى التعليمي. كما تساعد هذه التقنيات في تحسين فهم الطلاب للمواد المعقدة بطرق أكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك، تؤثر التقنيات الذكية على تحفيز الطلاب وتزيد من مشاركتهم في الفصول الدراسية. Cette étude vise à évaluer l’efficacité de l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle dans l’amélioration des performances éducatives. Elle s’intéresse à plusieurs hypothèses concernant l’impact de l’intelligence artificielle sur les étudiants et les processus d’apprentissage en classe. Un questionnaire de 27 questions a été utilisé pour recueillir les avis des enseignants sur leurs expériences et perspectives concernant l’utilisation des technologies intelligentes dans l’éducation. Les principales hypothèses portent sur les effets des technologies intelligentes sur : 1. Efficacité éducative : L’utilisation des technologies intelligentes améliore la compréhension des matières académiques difficiles par les étudiants. 2. Efficacité d’utilisation : L’application de l’intelligence artificielle contribue à une augmentation de l’engagement et de l’efficacité des étudiants en classe. Les résultats montrent que l’utilisation des technologies intelligentes améliore l’interaction des étudiants avec le contenu éducatif. Ces technologies facilitent également une compréhension plus efficace des matières complexes. De plus, elles ont un impact positif sur la motivation des étudiants et augmentent leur participation en classe. dim., 01 déc. 2024 14:00:19 +0100 mar., 03 déc. 2024 20:24:09 +0100 https://aleph.edinum.org:443/13473 https://aleph.edinum.org:443/13466 Artificial intelligence (AI) has become increasingly prevalent in higher education in the past five years. AI is being used to tailor teaching strategies and methodologies to various student types, learning styles, and preferences. It is important to note that AI is applied not only for instructional purposes but also for assessing students' levels and measuring their academic success. This study aims to explore how AI can be effectively utilized in higher education, focusing on the associated challenges and benefits. The survey was conducted in the summer of 2023, and the results presented in this paper provide fresh insights into AI integration in higher education. Respondents were asked to answer a series of general questions about the use of AI in this field. According to the survey results, Algerian teachers are reluctant to adopt AI and hold conservative views on the subject, possibly due to their lack of expertise, training, and knowledge in applying AI to their teaching practices. في السنوات الخمس الماضية، ازداد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم العالي بشكل ملحوظ. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتكييف استراتيجيات ومنهجيات التدريس لتتناسب مع أنواع الطلاب المختلفة وأنماطهم وتفضيلاتهم. من المهم الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي يُطبق ليس فقط لأغراض التدريس، ولكن أيضًا لتقييم مستويات الطلاب وقياس نجاحهم الأكاديمي. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية في التعليم العالي، مع التركيز على التحديات والفوائد المرتبطة بذلك. تم إجراء الاستبيان في صيف عام 2023، وتعرض هذه الورقة النتائج التي تقدم رؤى جديدة حول دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي. طُلب من المشاركين الإجابة على سلسلة من الأسئلة العامة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. ووفقًا لنتائج الاستبيان، فإن المعلمين الجزائريين يترددون في تبني الذكاء الاصطناعي ويعبرون عن آراء محافظة حول هذا الموضوع، ربما بسبب نقص خبرتهم وتدريبهم ومعرفتهم في تطبيق الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية. Au cours des cinq dernières années, l'intelligence artificielle (IA) a été de plus en plus présente dans l'enseignement supérieur. L'IA est utilisée pour adapter les stratégies et méthodologies d'enseignement aux différents types, styles et préférences des étudiants. Il est important de souligner que l'IA est mise en œuvre non seulement pour l'enseignement, mais aussi pour évaluer les niveaux des étudiants et mesurer leur réussite académique. Cette étude vise à explorer comment l'IA peut être utilisée efficacement dans l'enseignement supérieur, en mettant l'accent sur les défis et les avantages associés. L'enquête a été réalisée à l'été 2023, et les résultats présentés dans ce document offrent de nouvelles perspectives sur l'intégration de l'IA dans l'enseignement supérieur. Les répondants ont été invités à répondre à une série de questions générales sur l'utilisation de l'IA dans ce domaine. Selon les résultats de l'enquête, les enseignants algériens sont réticents à adopter l'IA et expriment des opinions conservatrices à ce sujet, probablement en raison de leur manque d'expertise, de formation et de connaissances dans l'application de l'IA à leurs pratiques pédagogiques. sam., 30 nov. 2024 20:16:36 +0100 mar., 03 déc. 2024 19:52:01 +0100 https://aleph.edinum.org:443/13466