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Good practice

Tecnológico de Monterrey — Évaluation adaptative par IA et retours à l'échelle institutionnelle

Mexico · Monterrey · See the Mexico profile

Écosystème IA du Tec de Monterrey (2023, 33 campus) : CogBooks adaptatif (Springer 2024, +15 % de notes >90), Modules de Nivellement (10 350 étudiants, +20–48 pts), Skill Studio (1 000+ ens.) ; deux articles Springer 2024 évalués par les pairs confirment l'impact institutionnel.

+15% percentage points (approx.)
Étudiants obtenant plus de 90 points (CogBooks adaptatif vs témoin)
10,350 students
Étudiants touchés par les Adaptive Leveling Modules
20-48 points
Amélioration moyenne du score, Adaptive Leveling Modules
47-80%
Amélioration des compétences d'entretien de cas juridiques, Law AInterview
1,000+ professors
Professeurs utilisant le Skill Studio (since October 2024)
81,000 users
Utilisateurs de l'Academic TECbot
10 universities in 10 countries
Universités partenaires d'AIGEN (launched January 2025)
Tecnológico de Monterrey — Évaluation adaptative par IA et retours à l'échelle institutionnelle

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Tecnológico de Monterrey (ITESM)
Period
2021–present
Keywords
higher education, adaptive assessment, generative AI, Latin America

Context

Le Tecnológico de Monterrey (ITESM), la plus grande université privée d'Amérique latine, a intégré de manière systématique des outils d'apprentissage et d'évaluation adaptatifs basés sur l'IA dans les cours de premier cycle sur 33 campus, par l'intermédiaire de son Institute for the Future of Education (IFE).

Objectives

L'initiative vise à améliorer les résultats d'apprentissage des étudiants ainsi que l'évaluation et le retour d'information grâce à des outils adaptatifs basés sur l'IA, et à accompagner le corps enseignant dans l'élaboration des supports de cours et des évaluations.

Activities

L'apprentissage adaptatif CogBooks a été déployé dans le cours de Méthodes statistiques pour la prise de décision, sur environ 50 sections de cours pendant trois ans, et évalué dans une étude évaluée par les pairs. Une deuxième étude a appliqué une stratégie d'apprentissage adaptatif dans quatre cours STEM (Pensée computationnelle, Physique I, Physique II et Modélisation mathématique), selon un plan quasi expérimental. Les Adaptive Leveling Modules et un agent d'IA Law AInterview ont également été déployés, aux côtés du Skill Studio de TECgpt destiné au corps enseignant (lancé en octobre 2024) et de l'Academic TECbot. En janvier 2025, le Tec a lancé AIGEN, partageant la plateforme avec 10 universités partenaires dans 10 pays, dont l'UNAM, et a mis TECgpt en open source pour toutes les universités mexicaines en juin 2025.

Results

L'étude CogBooks a révélé que le groupe expérimental adaptatif comptait près de 15 % d'étudiants supplémentaires obtenant plus de 90 points aux examens de mi-session et finaux par rapport au groupe témoin, tant en modalité en ligne qu'en présentiel. La seconde étude, de nature quasi expérimentale, a mis en évidence des avantages de performance significatifs en Pensée computationnelle. Le rapport 2025 sur l'innovation pédagogique de l'IFE indique que les Adaptive Leveling Modules ont touché 10,350 étudiants de première année, avec des améliorations moyennes de score de 20 à 48 points, et que l'agent Law AInterview a montré une amélioration de 47 à 80 % des compétences d'entretien de cas juridiques. Le Skill Studio a été adopté par plus de 1,000 professeurs, et l'Academic TECbot a servi 81,000 utilisateurs.

Conclusions

Les études évaluées par les pairs sur CogBooks et sur les cours STEM constituent la preuve la plus solide de l'impact sur l'apprentissage ; les chiffres plus larges relatifs à l'écosystème (Adaptive Leveling Modules, Law AInterview, adoption par le corps enseignant et les utilisateurs) reposent sur les rapports institutionnels propres au Tec plutôt que sur une évaluation indépendante.

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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