Malaysia SiPKPM — AI-enhanced national early-warning system for school dropout prevention
Malaysia
Malaysia's Ministry of Education (KPM) and UNICEF deploy SiPKPM, an AI early-warning system tracking 5 million learners on 7 risk …
Oman · Muscat · See the Oman profile
Oman a déployé la plateforme Noor dans 578 écoles (96 % d'accès enseignants) d'ici 2025, avec extension à 730 en 2025-26. Enquête auprès de 243 enseignants : réduction d'environ 20 % de la charge administrative ; 65 % des 266 élèves plus engagés.
Le ministère de l'Éducation d'Oman déploie la plateforme éducative Noor, un système national de classe numérique offrant des outils électroniques de planification de cours, des banques de vocabulaire, des dépôts de contenus numériques et des liens entre le contenu du programme et les résultats d'apprentissage, accompagné de lignes directrices ministérielles sur l'utilisation éthique et efficace de l'IA dans l'éducation.
L'objectif affiché est une couverture nationale complète : les phases 1-2 (2024-2025) ont touché 578 écoles avec 96 % d'accès pour les enseignants et 65 % pour les élèves, et la phase 3 (2025-2026) étend la couverture à 730 écoles réparties dans 11 gouvernorats.
Les équipes centrales du ministère et les directions locales de l'éducation ont collaboré pour mettre en ligne plus de 1 100 ressources numériques (livres électroniques, activités interactives, vidéos). Par ailleurs, une étude à méthodes mixtes menée en 2024 par des chercheurs du Global College of Engineering and Technology a interrogé 243 enseignants et 266 élèves du secondaire (grades 10 à 12) dans des écoles publiques omanaises urbaines et rurales sur l'adoption de l'IA.
Les enseignants ont signalé une réduction d'environ 20 % de la charge administrative lorsque des outils d'IA étaient utilisés pour la planification des cours et l'apprentissage personnalisé, et 65 % des élèves interrogés ont trouvé les cours enrichis par l'IA — en particulier en sciences et en mathématiques — plus engageants.
Les statistiques d'accès à la plateforme comme les résultats de l'enquête sont autodéclarés par les institutions elles-mêmes, sans audit indépendant des résultats d'apprentissage, et l'étude académique elle-même signale un écart persistant entre zones urbaines et rurales en matière d'infrastructure et d'adoption. Les fonctionnalités spécifiquement liées à l'IA décrites restent principalement au stade des lignes directrices et des dépôts de contenus plutôt que de fonctionnalités génératives intégrées ; ce cas doit donc être lu comme une base numérique publique à un stade précoce, plutôt que comme un programme d'IA mature et évalué de manière causale.
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