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Bonne pratique Importée

Là où les Conseillers d'Orientation Manquent, l'Université Technique de Machala Crée un Chatbot d'Orientation Professionnelle Propulsé par DeepSeek pour les Élèves Équatoriens

Équateur · Machala · Voir le profil de Équateur

Preuves: Quasi expérimental Top 70% 40/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

L'UTMACH a conçu un chatbot d'orientation professionnelle fondé sur l'IA générative pour des élèves équatoriens du secondaire ; dans un essai quasi-expérimental portant sur 351 élèves, ses recommandations correspondaient au test vocationnel officiel de la SENESCYT dans 80,1 % des cas, et 76 % des élèves ont évalué l'expérience positivement.

351
Élèves dans l'évaluation
80.1%
Concordance avec le test officiel SENESCYT
76%
Élèves évaluant positivement l'interaction/les recommandations
Là où les Conseillers d'Orientation Manquent, l'Université Technique de Machala Crée un Chatbot d'Orientation Professionnelle Propulsé par DeepSeek pour les Élèves Équatoriens

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Universidad Técnica de Machala (UTMACH)
Période
2025
Mots-clés
secondary education, vocational guidance, generative AI

Contexte

Les écoles secondaires équatoriennes manquent de conseillers d'orientation formés et disposent d'un accès limité aux technologies d'orientation. Des chercheurs de l'Universidad Técnica de Machala (UTMACH) ont construit un chatbot alimenté par le modèle de langage DeepSeek, utilisant des techniques d'ingénierie de prompts pour interpréter les réponses ouvertes des élèves et les orienter vers un parcours académique suggéré, tiré de l'offre de cours propre à l'UTMACH.

Résultats

L'équipe l'a évalué selon un dispositif quasi expérimental combinant un groupe de traitement et un groupe témoin, impliquant 351 élèves de troisième année du secondaire. Les élèves ont passé le test officiel d'aptitude professionnelle du gouvernement (SENESCYT), puis ont interagi avec le chatbot d'IA, avant de remplir une enquête de perception sur échelle de Likert. Les suggestions du chatbot correspondaient aux résultats du test SENESCYT dans 80,1 % des cas, et 76 % des élèves ont évalué positivement l'interaction conversationnelle, la clarté des questions et la pertinence des recommandations.

Conclusions

La concordance de 80,1 % constitue une validation significative par rapport à une référence gouvernementale externe, mais signifie aussi qu'environ une recommandation sur cinq divergeait du test officiel, et les parcours suggérés par le chatbot provenaient spécifiquement du catalogue de cours propre à l'UTMACH -- une réserve que les adoptants potentiels ailleurs devraient peser avant de réutiliser l'outil sans modification.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
Universidad Tecnica de Machala (UTMACH) researchers

Conditions de réussite

  • validation against an external government benchmark test (SENESCYT) rather than self-report alone

Modes d’échec courants

  • suggested pathways drawn only from UTMACH's own course catalogue rather than the full national landscape; ~20% of recommendations diverged from the official test

Habituellement financé par

National / regional programmes ESF+ — European Social Fund Plus

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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