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Bonne pratique Importée

Projet DUNONG — Examen national de qualification des chefs d'établissement automatisé par IA, Philippines

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Le ministère philippin de l'Éducation a remplacé la correction manuelle externalisée de son examen national de qualification des chefs d'établissement par un système interne de double correction par IA, couvrant désormais plus de 24 000 postes de direction à l'échelle nationale ; une source indique aussi 4 410 candidats reçus et environ 5 millions de pesos philippins d'économies en 2025.

24,000+ vacancies
Postes de direction d'école couverts à l'échelle nationale (2025-2026)
4,410 candidates
Candidats à la direction ayant réussi le NQESH 2025 (2025)
~5 million PHP
Économies rapportées grâce à la consolidation automatisée des dossiers (2025)
Projet DUNONG — Examen national de qualification des chefs d'établissement automatisé par IA, Philippines

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
Department of Education (DepEd) – Education Center for AI Research (ECAIR)
Période
2025–2026
Mots-clés
education administration, HR credentialing, public sector AI

Contexte

L'examen national de qualification pour les chefs d'établissement (NQESH) du DepEd détermine qui devient directeur ou responsable d'école dans l'ensemble du système scolaire public des Philippines ; il était historiquement traité par une notation manuelle externalisée, lente et coûteuse.

Activités

Développé par l'Education Center for AI Research (ECAIR) du DepEd, sous l'égide du Bureau of Human Resource and Organizational Development, le Project DUNONG automatise le traitement des examens grâce à un système interne de double notation par IA, réduisant les coûts d'externalisation, accélérant la publication des résultats et ajoutant des tableaux de bord signalant les lacunes de compétences chez les candidats à la direction d'école.

Résultats

GMA News et Manila Bulletin (septembre 2025) confirment que le système dessert désormais plus de 24 000 postes de direction d'école à l'échelle nationale. BusinessMirror/PNA (janvier 2026) a par ailleurs rapporté que 4 410 candidats à la direction ont réussi le NQESH 2025 et que le DepEd a réalisé environ 5 millions de PHP d'économies grâce à la consolidation automatisée des dossiers — chiffres rapportés uniquement par cette source.

Conclusions

La couverture médiatique indépendante confirme l'existence du programme, son échelle nationale et le passage d'une notation externalisée à une notation interne, mais aucun audit indépendant de la précision ou des biais de la notation par IA n'a été publié, et les chiffres de réussite et d'économies proviennent d'une seule source.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — Reported ~₱5 million in savings from automated record consolidation in 2025 (BusinessMirror/PNA, single-sourced).
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)
Personnel et compétences
DepEd Education Center for AI Research (ECAIR), Bureau of Human Resource and Organizational Development

Conditions de réussite

  • Dashboards flag competency gaps among aspiring principals
  • In-house AI dual-scoring replacing outsourced vendor

Modes d’échec courants

  • No independent audit of the AI scoring's accuracy or bias has been published
  • Pass-count and savings figures are single-sourced

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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