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Guide national d'IA pour les enseignants du Costa Rica — « Inteligencia Artificial en Clase »

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Le ministère de l'Éducation publique du Costa Rica, avec l'ONU, l'UNESCO et l'ULACIT, a lancé (fév.–mars 2026) un guide d'éthique et de sécurité pour l'IA en classe, destiné aux 65 000 enseignants du public et à environ un million d'élèves, fondé sur des critères explicites de confidentialité, de biais et d'exactitude — le déploiement démarre à la rentrée 2026.

Guide national d'IA pour les enseignants du Costa Rica — « Inteligencia Artificial en Clase » Guide national d'IA pour les enseignants du Costa Rica — « Inteligencia Artificial en Clase »

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Ministerio de Educación Pública (MEP), Costa Rica — with UN Costa Rica, UNESCO and ULACIT
Période
2026–
Mots-clés
education policy, AI ethics, teacher training, data privacy

Contexte

Le neuvième rapport sur l'état de l'éducation du Costa Rica (2023) a révélé que seulement trois élèves sur dix atteignent les compétences d'apprentissage attendues, de nombreux élèves du secondaire lisant et calculant à des niveaux typiques d'enfants bien plus jeunes. L'IA générative arrivait déjà dans les salles de classe de manière informelle et inégale lorsque le ministère de l'Éducation publique (MEP) a commencé à élaborer une réponse nationale.

Objectifs

En février-mars 2026, le MEP — en collaboration avec le Système des Nations Unies au Costa Rica, l'UNESCO et l'université privée Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología (ULACIT) — a lancé « Inteligencia Artificial en Clase : guía para docentes », un guide national en sept chapitres destiné aux 65 000 enseignants du public et à environ un million d'élèves, avec pour objectif de maintenir le jugement professionnel des enseignants au centre plutôt que de déléguer les décisions à l'IA.

Activités

Le guide couvre les fondamentaux de l'IA, la conception d'instructions (prompts) et la conception de projets de classe, et fixe des critères éthiques et de données explicites pour le choix des outils : réduction des biais, prévention de la discrimination, filtrage des contenus automatisés inappropriés, protection de la vie privée et vérification de l'exactitude des données.

Résultats

Le guide venait tout juste d'être déployé au début de l'année scolaire 2026 ; l'affirmation phare du ministère d'une amélioration projetée de 30 % des résultats en mathématiques et en sciences est une projection, non un résultat mesuré, et il n'existe encore aucune mesure indépendante de l'impact sur l'apprentissage, de l'adoption par les enseignants ou des pratiques réelles de traitement des données en classe.

Conclusions

Il s'agit à ce stade d'une intervention de gouvernance et de renforcement des capacités plutôt que d'une intervention à impact prouvé : sa valeur réside dans l'établissement d'une base éthique et pédagogique nationale pour l'usage de l'IA avant son adoption généralisée, les preuves de résultats restant à venir.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — National guide production and multi-partner (UN/UNESCO/ULACIT) development; distribution cost not stated.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Guide launched Feb-Mar 2026 for the start of the school year; rollout to full national uptake is ongoing.
Personnel et compétences
Ministry of Public Education (MEP) staff, UN System in Costa Rica and UNESCO technical partners, ULACIT (private university) co-development team

Conditions de réussite

  • Explicit ethical/data criteria for tool selection (bias, privacy, accuracy)
  • Commitment to keep teachers' professional judgement central rather than delegating decisions to AI
  • National-scale distribution to all 65,000 public-school teachers

Modes d’échec courants

  • No independent measurement yet of learning impact, teacher uptake, or actual classroom data-handling practice
  • Headline 30% improvement figure is a projection, not a measured outcome

Où cela s’applique

Type de gouvernance
national ministry with UN/UNESCO and private-university partnership
Échelle
national (65,000 teachers, ~1M students)
Niveau de revenu
upper-middle income

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.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

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

Pièces jointes

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