Readiness for AI-Enabled Curriculum Management: Lessons from Chinese Language Education in Tanzanian Secondary Schools

Abstract

ENGLISH

Artificial intelligence (AI) can support curriculum planning, assessment, monitoring, teacher deployment and resource coordination, but its contribution depends on the readiness of the education system in which it is introduced. This study assessed readiness for AI-enabled curriculum management through a descriptive case study of Chinese language education in Tanzanian government secondary schools. The study drew on document analysis, semi-structured interviews with 22 education stakeholders, and a survey of 44 Chinese language teachers across 19 schools in 10 regions. Readiness was examined across five interrelated domains: governance and standards, data systems, infrastructure, teacher capacity and financing, with ethics and human oversight treated as cross-cutting conditions. The findings show that Tanzania has established national policy direction for digital education and AI, but operational coordination across curriculum, assessment, teacher-management and school administration institutions remains incomplete. Most curriculum-related records remained paper-based, feedback loops were weak, and institutional databases were not interoperable. Approximately 83% of respondents reported some internet access, yet reliable devices and electricity remained uneven; only 12% reported access to school-provided laptops. Teachers showed strong willingness to learn and use AI-supported tools (91%), but their self-rated technological knowledge and overall technological pedagogical content knowledge were weak. Financing evidence also indicated that schools prioritised basic connectivity over devices, software, technical support, and sustained professional development. Three low-risk entry points were identified: assisted timetable analytics, validated formative item banks and budget dashboards. The study concludes that AI-enabled curriculum management should begin with interoperable data, clear institutional accountability, practical teacher development and human-centred safeguards rather than large-scale automation. Chinese language education offers a manageable pilot to test these foundations before wider application. 

Keywords: AI readiness; curriculum management; Chinese language education; TPACK; Tanzanian secondary schools; educational technology 

FRENCH

L’intelligence artificielle (IA) peut soutenir la planification des programmes d’études, l’évaluation, le suivi, le déploiement des enseignants et la coordination des ressources., mais sa contribution dépend du niveau de préparation du système éducatif dans lequel elle est introduite. Cette étude a évalué la préparation à une gestion des programmes d’études intégrant l’IA à travers une étude de cas descriptive portant sur l’enseignement du chinois dans les établissements secondaires publics de Tanzanie. Les données ont été recueillies à partir de l’analyse documentaire, d’entretiens semi-directifs menés auprès de 22 acteurs de l’éducation et d’une enquête réalisée auprès de 44 enseignants de chinois travaillant dans 19 établissements répartis dans 10 régions. La préparation a été examinée selon cinq domaines interdépendants : la gouvernance et les normes, les systèmes de données, les infrastructures, les compétences des enseignants et le financement, tandis que l’éthique et la supervision humaine ont été considérées comme des conditions transversales. Les résultats montrent que la Tanzanie a établi des orientations politiques nationales en faveur de l’éducation numérique et de l’IA, mais que la coordination opérationnelle entre les institutions chargées des programmes d’études, de l’évaluation, de la gestion des enseignants et de l’administration scolaire demeure incomplète. La plupart des dossiers liés aux programmes d’études étaient encore conservés sur support papier, les mécanismes de rétroaction étaient faibles et les bases de données institutionnelles n’étaient pas interopérables. Environ 83 % des répondants ont déclaré disposer d’un certain accès à Internet, mais l’accès fiable aux appareils et à l’électricité demeurait inégal ; seuls 12 % ont indiqué avoir accès à des ordinateurs portables fournis par leur établissement. Les enseignants ont manifesté une forte volonté d’apprendre et d’utiliser des outils intégrant l’IA (91 %), mais leur niveau de connaissances technologiques autoévalué ainsi que leurs connaissances technologiques, pédagogiques et disciplinaires (TPACK) globales se sont révélés faibles. Les données relatives au financement indiquent également que la connectivité de base était privilégiée au détriment des appareils, des logiciels, du soutien technique et de la formation professionnelle continue. Trois points d’entrée à faible risque ont été identifiés : l’analyse assistée des emplois du temps, les banques d’items formatifs validés et les tableaux de bord budgétaires. L’étude conclut que la gestion des programmes d’études intégrant l’IA devrait commencer par la mise en place de données interopérables, une responsabilité institutionnelle clairement définie, un développement pratique des compétences des enseignants et des mécanismes de protection centrés sur l’humain, plutôt que par une automatisation à grande échelle. L’enseignement du chinois constitue un domaine pilote adapté permettant de tester ces fondements avant leur élargissement à d’autres domaines.

Mots-clés: préparation à l’IA; gestion des programmes d’études; enseignement du chinois; TPACK; établissements secondaires tanzaniens; technologie éducative