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Bonne pratique Importée

AKM Online — Évaluation Informatisée Renforcée par l'IA pour la Littératie et la Numératie dans les Écoles Secondaires Indonésiennes

Indonésie · Kuningan · Voir le profil de Indonésie

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Des chercheurs de l'Universitas Kuningan ont conçu et validé AKM Online, une version renforcée par l'IA de l'évaluation nationale des compétences en Indonésie, testée auprès de 552 élèves dans trois écoles, avec une précision de l'IA de 94,35 % sur 17 049 réponses.

552 students
Élèves participants
17,049 responses
Réponses individuelles collectées
94.35 %
Précision de la notation par IA par rapport à la notation d'experts humains
81 %
Note du panel d'experts : conception de l'évaluation pédagogique
82 %
Note du panel d'experts : performance informatique
95.8-100 %
Élèves nécessitant une intervention en numératie
53.9-78.46 %
Élèves nécessitant une intervention en littératie
0 %
Maîtrise du raisonnement mathématique
AKM Online — Évaluation Informatisée Renforcée par l'IA pour la Littératie et la Numératie dans les Écoles Secondaires Indonésiennes

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Universitas Kuningan
Période
2025-2026
Mots-clés
assessment, literacy, numeracy, secondary education, edtech research

Contexte

L'Évaluation nationale des compétences minimales (AKM) d'Indonésie est l'outil standard du gouvernement pour mesurer les compétences fondamentales en littératie et numératie, mais les versions papier et informatisées génériques peinent à fournir des diagnostics fiables et en temps réel à grande échelle. Des chercheurs de l'Universitas Kuningan ont développé et validé AKM Online, un système d'évaluation informatisée enrichi par l'IA.

Activités

AKM Online intègre les algorithmes Fisher-Yates Shuffle et d'expressions régulières pour permettre une randomisation sécurisée des tests, une validation automatisée des réponses et un retour diagnostique en temps réel. Il a été testé dans trois écoles choisies pour leurs contextes socio-économiques contrastés.

Résultats

L'essai a généré 552 élèves participants et 17 049 réponses individuelles. Le moteur de notation par IA a atteint une précision de 94,35 % par rapport à la notation d'experts humains, et des panels d'experts indépendants ont évalué la qualité du système à 81 % pour la conception de l'évaluation pédagogique et 82 % pour la performance informatique. Les diagnostics ont montré que 95,8 à 100 % des élèves avaient besoin d'une intervention en numératie, 53,9 à 78,46 % en littératie selon le contexte, et que la maîtrise du raisonnement mathématique était de 0 % dans l'ensemble de l'échantillon.

Conclusions

L'étude est une validation unique, évaluée par les pairs, réalisée par l'équipe de développement du système elle-même, pas encore une réplication indépendante ni un déploiement national, et elle n'aborde pas la protection des données des élèves ni les garanties de gouvernance pour les données d'évaluation collectées.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — Not disclosed; a university research/software development effort rather than a funded national deployment.
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an) — Study period 2025-2026; single validation trial across three schools, not yet a national rollout.
Personnel et compétences
Universitas Kuningan research team

Conditions de réussite

  • Algorithmic test randomisation and automated validation enabling real-time diagnostics at scale
  • Testing across three schools with contrasting socioeconomic contexts to check cross-context validity

Modes d’échec courants

  • Single peer-reviewed validation by the system's own development team, not an independent replication
  • No discussion of student data protection or governance safeguards

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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