Compétence perçue vs compétence réelle : risques de surconfiance

Compétence perçue vs compétence réelle : risques de surconfiance Introduction L’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans les environnements éducatifs modifie profondément la manière dont les étudiants évaluent leurs propres compétences. Parmi les phénomènes observés L’écart entre compétence perçue et compétence réelle La compétence perçue correspond à l’estimation qu’un individu fait de ses propres capacités dans un domaine donné L’effet Dunning-Kruger et la surconfiance L’effet Dunning-Kruger La calibration métacognitive comme levier d’amélioration La calibration métacognitive désigne la capacité d’un individu à ajuster ses jugements sur ses performances en fonction de critères objectifs. Une bonne calibration permet de minimiser l’écart entre compétence perçue et réelle et d’adopter des stratégies plus efficaces d’apprentissage.Pour lutter contre les risques de surconfiance liés à l’usage de l’IA Sources académiques et perspectives Plusieurs travaux académiques apportent un éclairage pertinent sur l’écart entre compétence perçue et réelle et ses conséquences dans le contexte des nouvelles technologies éducatives. Outre l’étude fondatrice de Dunning et Kruger (1999) Conclusion L’écart entre compétence perçue et compétence réelle représente un défi majeur dans l’ère de l’intelligence artificielle éducative. Le risque de surconfiance

English version

Perceived Competence vs. Actual Competence: Risks of Overconfidence Introduction The increasing integration of artificial intelligence (AI) into educational environments profoundly transforms how students assess their own competencies. Among the observed phenomena The Gap Between Perceived and Actual Competence Perceived competence refers to an individual's estimation of their own abilities in a given domain The Dunning-Kruger Effect and Overconfidence The Dunning-Kruger effect Metacognitive Calibration as a Lever for Improvement Metacognitive calibration refers to an individual's ability to adjust their judgments about their performance based on objective criteria. Good calibration minimizes the gap between perceived and actual competence and supports the adoption of more effective learning strategies.To counter the risks of overconfidence related to AI usage Academic Sources and Perspectives Several academic works provide relevant insights into the gap between perceived and actual competence and its consequences in the context of new educational technologies. Beyond the foundational study by Dunning and Kruger (1999) Conclusion The gap between perceived and actual competence represents a major challenge in the era of educational artificial intelligence. The risk of overconfidence

article