https://aleph.edinum.org:443/18345 Auteurs Mourad Touati fr 0 https://aleph.edinum.org:443/18340 Context. AI-mediated feedback is increasingly used in English as a foreign language (EFL) assessment, yet favourable user experience, assisted output and durable learning are often treated as equivalent outcomes. Objective. This critical review examines what current evidence can support about writing performance, motivation, engagement and feedback use, and develops a process-oriented framework linking machine feedback to learner judgement and independent performance. Method. A critical integrative synthesis not designed as a PRISMA systematic review draws on 36 publications: 27 topic-specific sources and nine theoretical anchors. The supporting appendices document the author-reported search queries, screening counts, corpus inventory and targeted source rechecks; historical execution of the search and individual retrieval assignments remain only partly documented. Results. Some guided instructional packages are associated with gains in assessed writing or revision, whereas affective findings frequently concern self-reported experience. Bundled interventions limit attribution to AI alone, and evidence for delayed unaided transfer remains insufficient. Learner judgement, explicit criteria and human calibration emerge as plausible mechanisms, but not as validated causal relations. Conclusion. AI can contribute to learning-oriented assessment when its outputs remain provisional, contestable and subject to human calibration. The proposed framework offers testable hypotheses and candidate indicators for future research while preserving a deliberately bounded interpretation of the evidence. السياق. يتزايد استخدام التغذية الراجعة بوساطة الذكاء الاصطناعي في تقويم الإنجليزية لغةً أجنبية، مع استمرار الخلط أحيانًا بين التجربة الإيجابية، وجودة الإنتاج المدعوم، والتعلم المستدام. الهدف. تفحص هذه المراجعة النقدية ما تسمح الأدلة الحالية بإثباته بشأن الأداء الكتابي والدافعية والانخراط واستخدام التغذية الراجعة، وتقترح إطارًا إجرائيًا يربط بين مخرجات الآلة وحكم المتعلم والأداء المستقل. المنهج. تعتمد الدراسة مراجعة تكاملية نقدية غير مصممة بوصفها مراجعة منهجية وفق بروتوكول PRISMA، وتشمل 36 منشورًا: 27 مصدرًا موضوعيًا وتسعة مرتكزات نظرية. وتوثق الملاحق استعلامات البحث وأعداد مراحل الانتقاء وجرد مدونة المصادر والتحققات المصدرية المستهدفة كما أبلغ عنها المؤلفان، مع بقاء التنفيذ التاريخي للبحث وتوزيع بعض مهام الاسترجاع موثقين جزئيًا. النتائج. ترتبط بعض التدخلات المؤطرة بتحسن في الكتابة المقوّمة أو في المراجعة، في حين تعتمد النتائج الوجدانية كثيرًا على الخبرة المصرح بها ذاتيًا. كما تحد التصاميم المركبة من إمكان إسناد النتائج إلى الذكاء الاصطناعي وحده، وتظل الأدلة على الانتقال المؤجل من دون مساعدة غير كافية. ويظهر حكم المتعلم ووضوح المعايير والمعايرة البشرية بوصفها آليات محتملة لا علاقات سببية مثبتة. الخلاصة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسهم في تقويم موجه نحو التعلم عندما تظل مخرجاته مؤقتة وقابلة للنقد وخاضعة للمعايرة البشرية. ويقدم الإطار المقترح فرضيات قابلة للاختبار ومؤشرات أولية لأبحاث لاحقة. Contexte. La rétroaction médiée par l’intelligence artificielle se diffuse dans l’évaluation en anglais langue étrangère, alors que l’expérience favorable, la production assistée et l’apprentissage durable sont encore souvent confondus. Objectif. Cette revue critique examine ce que les travaux disponibles permettent d’établir sur la performance écrite, la motivation, l’engagement et l’usage de la rétroaction, puis propose un cadre processuel reliant la rétroaction machinique au jugement de l’apprenant et à la performance autonome. Méthode. La synthèse intégrative critique, qui n’est pas une revue systématique PRISMA, porte sur 36 publications : 27 sources thématiques et neuf ancrages théoriques. Les annexes documentent les requêtes, les décomptes de sélection, l’inventaire du corpus et les recontrôles ciblés déclarés par les auteurs ; l’exécution historique de la recherche et l’attribution individuelle de certaines opérations restent partiellement documentées. Résultats. Certaines interventions accompagnées sont associées à des gains en écriture évaluée ou en révision, tandis que les résultats affectifs reposent fréquemment sur des expériences autodéclarées. Les dispositifs composites empêchent d’isoler un effet propre de l’IA, et les preuves d’un transfert différé sans assistance demeurent insuffisantes. Le jugement de l’apprenant, l’explicitation des critères et la calibration humaine apparaissent comme des mécanismes plausibles, mais non comme des relations causales validées. Conclusion. L’IA peut contribuer à une évaluation orientée vers l’apprentissage si ses productions restent provisoires, discutables et soumises à une calibration humaine. Le cadre proposé fournit des hypothèses testables et des indicateurs candidats pour de futures recherches. Thu, 12 Nov 2026 10:28:20 +0100 Thu, 12 Nov 2026 10:29:44 +0100 https://aleph.edinum.org:443/18340