Les systèmes de génération automatique de questions (AQG) sont largement utilisés dans les contextes éducatifs pour évaluer les connaissances. Ces systèmes se concentrent presque exclusivement sur des questions de type enseignant, structurées et factuelles. Cet article propose une approche novatrice, le Student-AQG, qui vise à simuler des questions spontanées qu’un étudiant réel pourrait poser, reflétant ses incompréhensions, sa curiosité ou ses besoins d’approfondissement. En nous appuyant sur les travaux récents en génération de questions autonomes, nous concevons un système modulaire basé sur des LLMs guidés par du prompt engineering, tenant compte du profil cognitif de l’apprenant. Nous décrivons une stratégie d’évaluation combinant des métriques automatiques et des annotations humaines sur la fluidité, la pertinence et la valeur pédagogique. Ce travail vise à aider les élèves à formuler des questions, développant ainsi leur pensée critique, une compétence essentielle souvent négligée à cause du faible questionnement spontané observé en classe.