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

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.

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.

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.

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.

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.