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Essai contrôlé randomisé SENESCYT–Banque mondiale avec ALEKS pour le rattrapage en mathématiques — Apprentissage numérique personnalisé à l'échelle nationale pour les étudiants de première année en Équateur

Ecuador · Quito · See the Ecuador profile

Un essai contrôlé randomisé de la Banque mondiale a donné à plus de 11 400 étudiants de première année dans 71 instituts techniques équatoriens un accès gratuit à la plateforme d'IA adaptative ALEKS pour le rattrapage en mathématiques pendant la COVID-19. Les scores du groupe traité ont augmenté de 0,28 écart-type (p<0,01), pour un coût d'environ 18 dollars par étudiant.

0.28 SD
Gain au test de mathématiques (groupe traité vs témoin)
5,077 students
Licences activées (2020-2021)
18 USD
Coût par étudiant
59% (Jan) to 86% peak (Feb-Mar) to 7% (May) % of licensed students active
Utilisation mensuelle de la plateforme (2020-2021)
Essai contrôlé randomisé SENESCYT–Banque mondiale avec ALEKS pour le rattrapage en mathématiques — Apprentissage numérique personnalisé à l'échelle nationale pour les étudiants de première année en Équateur

Details

Maturity
Pilot
Promoter
Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador / World Bank
Period
2020–2021 pilot; published as World Bank Policy Research Working Paper 10483, 2023
Keywords
AI adaptive learning, mathematics remediation, higher education, ALEKS, randomized controlled trial

Context

La Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT) de l'Équateur et la Banque mondiale ont mené cette activité pour répondre au fait qu'environ un tiers des étudiants équatoriens de première année universitaire abandonnent leurs études dans l'année, souvent en raison de lacunes non résolues en mathématiques fondamentales.

Objectives

L'activité visait à remédier aux lacunes en mathématiques fondamentales chez les étudiants de première année à l'aide d'une plateforme d'apprentissage adaptatif basée sur l'IA, afin de réduire l'abandon et le redoublement.

Activities

En 2020-2021, dans le contexte des fermetures d'écoles liées au COVID-19, l'équipe a offert des licences gratuites pour ALEKS — une plateforme adaptative basée sur l'IA qui modélise la maîtrise par chaque étudiant des sujets de pré-calcul et séquence la pratique en conséquence — à des étudiants de première année dans 71 instituts techniques et technologiques. Un essai contrôlé randomisé a comparé les étudiants à qui l'accès a été proposé, dont 5,077 ont activé une licence, à un groupe témoin auquel l'accès n'a pas été proposé.

Results

Les étudiants auxquels ALEKS a été proposé ont obtenu des scores supérieurs de 0,28 écart-type à un test de mathématiques standardisé par rapport au groupe témoin (p<0,01), un gain que les auteurs décrivent comme équivalent à environ deux années d'apprentissage comprimées en quatre mois d'utilisation de la plateforme, l'impact étant proportionnel au temps passé sur la plateforme. L'intervention a également produit une baisse marginalement significative de la probabilité de redoublement, concentrée chez les étudiants de sexe masculin, mais aucun effet mesurable sur les inscriptions au troisième semestre. Elle a été mise en œuvre pour un coût d'environ 18 USD par étudiant. L'utilisation mensuelle a suivi une courbe concave, passant de 59 % des étudiants titulaires d'une licence en janvier à un pic de 86 % en février-mars, avant de retomber à seulement 7 % en mai.

Conclusions

Les auteurs concluent que c'est l'engagement soutenu, et non le seul accès, qui a déterminé les résultats, et qu'un suivi motivationnel est nécessaire pour éviter le décrochage. Le RCT porte sur une seule cohorte pendant un semestre perturbé par la pandémie ; les résultats d'un déploiement à grande échelle en régime normal, hors contexte d'urgence, n'ont pas encore été publiés.

Implementation

Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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