evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

SARA — Évaluation de la Lecture Assistée par IA pour les Écoles Primaires de Saint-Domingue, République Dominicaine

République dominicaine · Santo Domingo · Voir le profil de République dominicaine · Voir le profil de Santo Domingo

Preuves: Observationnel / avant-après Top 46% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

SARA associe une batterie de lecture validée à une notation automatisée par IA sur tablette. Validée sur 1 860 élèves de Saint-Domingue, l'IA a égalé des évaluateurs humains avec 92 % de précision et a révélé un grand écart public-privé. Pas encore répliquée.

1860 students
Élèves dans l'échantillon de validation (grades 2–6)
34 schools
Écoles dans l'échantillon de validation
91,97 %
Précision de la notation par IA par rapport aux évaluateurs humains
33,7 out of 100
Score de compréhension de lecture en 2e année, écoles publiques
55,9 out of 100
Score de compréhension de lecture en 2e année, écoles privées
364,000+ students across 378 schools
Portée du Proyecto Leer de l'USAID (programme lié) (2015–2023)
SARA — Évaluation de la Lecture Assistée par IA pour les Écoles Primaires de Saint-Domingue, République Dominicaine

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Instituto de Investigación en Neurociencias Aplicadas (IINA), Universidad Iberoamericana (UNIBE)
Période
2022-2026
Mots-clés
education, assessment technology, literacy, neuroscience research

Contexte

La maîtrise de la lecture constitue une crise persistante en République dominicaine : les évaluations nationales et internationales constatent systématiquement que la majorité des élèves du primaire et du secondaire se situent en dessous des niveaux de lecture minimaux. Les évaluations de lecture en espagnol, standardisées et validées sur le plan psychométrique, ne nécessitant pas d'examinateurs formés (une ressource rare), sont peu répandues dans la région — un manque souligné par le propre programme d'alphabétisation « Proyecto Leer » de l'USAID, doté de 24 millions de dollars (2015-2023, touchant plus de 364 000 élèves dans 378 écoles), que l'UNIBE a contribué à mettre en œuvre.

Objectifs

Des chercheurs de l'Instituto de Investigación en Neurociencias Aplicadas (IINA) de l'Universidad Iberoamericana (UNIBE) ont conçu SARA (Self-Applied Reading Assessment) : un outil sur tablette qui associe la batterie de lecture ECLEC, déjà validée, à une notation automatisée par IA des réponses orales enregistrées des élèves, permettant aux enfants de passer les six sous-tests avec une supervision minimale d'un adulte.

Activités

SARA a été validé auprès de 1 860 élèves de la 2e à la 6e année (de 340 à 406 par année ; 50,3 % de filles) dans 34 écoles publiques et privées de Saint-Domingue (régions éducatives 10 et 15), dans le cadre d'un protocole de comité d'éthique approuvé (CEI2022-20).

Résultats

La cohérence interne était élevée pour les sous-tests de décodage (alpha de Cronbach 0,86-0,97) et pour la compréhension de lecture (0,76-0,88), mais plus faible pour la compréhension orale (0,60-0,71). Par rapport à la batterie de référence PROLEC-R, la validité convergente était bonne à excellente (r=0,79-0,93), sauf pour la compréhension orale (r=0,38). Le moteur de notation par IA correspondait aux évaluateurs humains indépendants avec une précision globale de 91,97 % (précision 0,96, rappel 0,945), bien que l'accord varie selon les sous-tests (73 %-95 %). SARA a également révélé un écart important et statistiquement significatif (p<0,05) entre écoles publiques et privées : en compréhension de lecture de 2e année, les élèves des écoles publiques obtenaient en moyenne 33,7 sur 100, contre 55,9 pour les élèves des écoles privées — un écart qui s'est réduit mais a persisté jusqu'en 6e année.

Conclusions

L'outil n'a pas encore été répliqué de manière indépendante en dehors de l'institution qui l'a développé, et même la référence des évaluateurs humains à laquelle il a été comparé n'a montré qu'un accord modéré (kappa de Cohen 0,55) sur certains sous-tests, de sorte qu'une certaine incertitude résiduelle de notation subsiste.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)
Personnel et compétences
IINA researchers at Universidad Iberoamericana (UNIBE), IRB ethics oversight (protocol CEI2022-20)

Conditions de réussite

  • Tablet-based, minimal-supervision administration format
  • Use of an existing validated reading battery (ECLEC) as the assessment backbone
  • AI scoring engine benchmarked against independent human raters
  • Gender-balanced, public/private school sampling for validity

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

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles