L'intelligence artificielle peut-elle aider les enseignants à combler les lacunes d'apprentissage à Bogota ?

L'intelligence artificielle peut-elle aider les enseignants à combler les lacunes d'apprentissage à Bogota ?

À Bogota, en Colombie, un enseignant utilise Shaia, un outil de planification de cours basé sur l'intelligence artificielle, lors d'un cours de mathématiques.

À Bogota, en Colombie, un enseignant utilise Shaia, un outil de planification de cours basé sur l'intelligence artificielle, lors d'un cours de mathématiques.


IPA Partenariat pour la technologie dans l'éducation (P4T-Ed) Cette initiative encourage l'utilisation des données et des preuves pour stimuler l'apprentissage et l'amélioration dans le secteur des technologies éducatives. Dans le cadre de l'initiative P4T-Ed, l'IPA et la Fondation Jacobs soutiennent trois essais contrôlés randomisés (ECR) afin de produire des données probantes rigoureuses sur l'impact potentiel des interventions en matière de technologies éducatives sur les résultats d'apprentissage. 

Voici le deuxième article d'une série consacrée aux principaux résultats, enseignements et leçons tirées des essais contrôlés randomisés. Cette série illustre comment les données probantes contribuent à combler le fossé entre innovation, mise en œuvre et impact dans le domaine des technologies éducatives. 

Financé par le Fondation Jacobs et le Secrétariat à l'éducation de Bogotá (SED) et mené en collaboration avec Mentu Labs et la Fondation Shaia, l'IPA évalue si Shaia, un outil de planification de leçons basé sur l'IA, aide les enseignants à dispenser un enseignement des mathématiques plus efficace et améliore l'apprentissage des élèves. 

Juan Muñoz-Morales, professeur à l'IÉSEG School of Management, et Felipe Barrera-Osorio, professeur à l'Université Vanderbilt, dirigent les recherches. 


Chaque matin à Bogotá, des milliers d'élèves pénètrent dans les salles de classe de mathématiques avec des attentes très différentes. Pour certains, les mathématiques représentent des opportunités et une stabilité future. Pour d'autres, c'est une matière qui est devenue progressivement plus difficile et plus décourageante au fil du temps.

Le problème est flagrant dans les résultats des examens nationaux : 38 % des élèves n’atteignent pas un niveau de performance élevé en mathématiques. Pour les responsables politiques et les enseignants du secteur de l’éducation, la question est cruciale : comment améliorer l’apprentissage ?

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de recherche actif.Non pas pour remplacer les enseignants, mais comme un outil pour renforcer un aspect souvent invisible de l'enseignement : la planification des leçons.

Financé par la Fondation Jacobs et en collaboration avec Mentu Labs, en partenariat avec la Fondation Shaia et le Secrétariat à l'éducation de Bogotá (SED), l'IPA évalue si Shaia, une Outil de planification de cours basé sur l'IApeut aider les enseignants à dispenser un enseignement des mathématiques plus solide et à déterminer si cela se traduit par un meilleur apprentissage des élèves.

Points de départ des élèves et des enseignants

Pour comprendre si l'IA peut faire la différence, il est essentiel de savoir d'où partent les élèves et les enseignants. 

L'étude suit Écoles publiques 72Cette étude, qui couvrait les élèves de la 6e à la 9e année, a été conçue comme une évaluation aléatoire. Certaines écoles ont eu accès à l'outil Shaia, basé sur l'intelligence artificielle, tandis que d'autres ont conservé leur approche habituelle.

Au départ, Il n'y avait pas de différences significatives entre les deux groupesLes élèves des écoles désignées pour recevoir l'outil ont obtenu une moyenne de 31.8 % de réponses correctes à une évaluation standardisée en mathématiques, par rapport à 32.1 % dans les écoles témoinsLes enseignants présentaient également des profils similaires : en moyenne, 20 ans d’expérience dans l’enseignement, la plupart étant titulaires d’un diplôme de troisième cycle ou d’une spécialisation en mathématiques.

Cette similarité est importante. Cela signifie que les tendances observées ultérieurement sont moins susceptibles de refléter des différences préexistantes et plus susceptibles de refléter ce qui se passe lors de la mise en œuvre.

La ligne de base a également révélé inégalités persistantesLes élèves issus de familles migrantes ont systématiquement obtenu des résultats inférieurs aux attentes, et chez les filles, les performances en mathématiques ont diminué de façon constante au fil des années scolaires. Pourtant, l'attitude des élèves était globalement positive : la plupart pensaient que les mathématiques étaient importantes pour leur avenir et associaient la réussite à l'effort plutôt qu'aux aptitudes innées.

Le problème, semblait-il, n'était pas la motivation, mais l'accès au soutien.

Enseignants expérimentés, ressources limitées

L'une des conclusions les plus marquantes de l'étude remet en question les idées reçues sur les enseignants sous-qualifiés. À Bogotá, les professeurs de mathématiques des écoles publiques sont, dans leur grande majorité, expérimentés et bien formés.

Ce qui leur manque souvent, c'est des ressources numériques de haute qualité et un soutien institutionnel pour l'intégration des technologiesDe nombreux enseignants ont déclaré n'avoir qu'une compréhension rudimentaire de l'IA, alors même que plus de 84 % de leurs élèves ont indiqué utiliser des outils d'IA de manière autonome, principalement pour les études et la recherche.

Les données de référence ont également permis d'identifier pourquoi la planification des cours est particulièrement importante. Les performances des élèves étaient positivement corrélées avec les deux. expérience d'enseignant et temps consacré à la planification des leçonsSi l'IA pouvait apporter un soutien concret aux enseignants dans ce processus — en leur faisant gagner du temps ou en améliorant la structure —, elle pourrait contribuer à amplifier leurs points forts existants plutôt que de tenter de compenser leurs faiblesses.

Ce que montrent les données de la ligne médiane

Les données intermédiaires, recueillies à mi-parcours de la mise en œuvre, offrent des signaux préliminaires intéressants, même si elles ne permettent pas encore de tirer des conclusions définitives.

Les élèves des écoles où les enseignants avaient accès à l'outil Shaia ont obtenu en moyenne les résultats suivants : 34.8 pour cent, Par rapport à 31.6 pour cent dans les écoles non exposées. Les écoles qui ont reçu l'outil ont progressé de près de 3 points de pourcentage par rapport à la période de référence, tandis que les écoles qui n'ont pas reçu l'outil ont constaté un léger déclin.

Des analyses complémentaires des données intermédiaires ont également révélé des résultats positifs, montrant que les élèves des écoles ayant bénéficié de l'intervention ont progressé de 0.22 à 0.46 écart-type de plus que les élèves des écoles témoins, selon la méthode d'analyse utilisée. Ces tailles d'effet sont considérées comme significatives par rapport à de nombreuses interventions éducatives rigoureusement évaluées. Cependant, ces résultats étant basés sur des données intermédiaires issues d'un échantillon plus petit et sélectionné, ils doivent être interprétés avec prudence. Bien qu'ils concordent avec les tendances descriptives encourageantes présentées ici, l'analyse finale permettra d'évaluer de manière plus complète si ces différences se maintiennent dans le temps et peuvent être attribuées avec certitude à l'intervention.

Le schéma le plus remarquable concerne le sexeDans les écoles qui n'ont pas reçu l'outil, les garçons ont obtenu de meilleurs résultats que les filles, en moyenne de Points de pourcentage 2.09Dans les écoles où les enseignants ont utilisé l'outil Shaia AI, cet écart s'est réduit à Points de pourcentage 1.26.

Les éléments recueillis suggèrent qu'il se passe quelque chose de différent dans les classes où les enseignants ont accès à une planification assistée par l'IA, même si le mécanisme n'est pas encore pleinement visible.

Stabilité de la pratique, changements de perception

Il est intéressant de noter que les pratiques de classe rapportées par les enseignants n'ont pas subi de changements radicaux à mi-parcours. Le temps consacré à la planification des leçons, à l'organisation de la classe et à la structure pédagogique est resté globalement stable d'un groupe à l'autre. Ce qui a changé, c'est la manière dont les enseignants… IA perçue.

Les enseignants ayant découvert l'outil Shaia étaient plus enclins à considérer l'IA comme utile, notamment pour la préparation des cours et le gain de temps. La plupart ont déclaré utiliser activement l'outil, même si certains ont mentionné des obstacles tels que le manque de temps ou une formation insuffisante.

Cette distinction est importante. On peut introduire rapidement une nouvelle technologie, mais… Les changements dans les pratiques pédagogiques se développent plus progressivement.L'adoption précoce semble d'abord modifier les mentalités, les changements de pratiques apparaissant plus progressivement. Un suivi continu permettra de déterminer si une meilleure maîtrise des outils d'IA se traduit par des changements à long terme dans les approches pédagogiques.

L'accès ne suffit pas

L'une des conclusions les plus claires de la ligne médiane est que L'accès seul ne suffit pasLes écoles où les enseignants ont utilisé l'outil de manière plus intensive et ont participé plus activement à la formation ont montré des modèles de performance des élèves plus performantsLa conclusion est sans appel : les outils basés sur l’IA semblent plus efficaces lorsqu’ils sont intégrés à la pratique quotidienne plutôt qu’utilisés occasionnellement.

Dans ce sens, AI renforce ce qui existe déjà, surtout lorsque des enseignants expérimentés s'y impliquent régulièrement.

Les élèves de Bogotá sont déjà connectés numériquement. Le défi n'est pas d'introduire la technologie dans les écoles, mais de les connecter. l'utiliser de manière à soutenir efficacement l'enseignement et l'apprentissageLes premières observations suggèrent que la planification des cours assistée par l'IA pourrait être utile, notamment pour réduire les écarts de performance liés au genre.

L'impact durable dépendra de engagement institutionnel, implication constante des enseignants et structures de soutien continues.

L’évaluation finale, prévue pour 2026, déterminera si ces premières tendances se traduisent par des progrès durables en matière d’apprentissage. Pour l’heure, le message est clair : L'intelligence artificielle ne remplace pas les enseignants. Mais utilisée à bon escient, elle peut devenir un allié précieux pour aider les élèves à combler leurs lacunes d'apprentissage persistantes, une leçon à la fois..