L'organisation à but non lucratif Learning Commons, soutenue par la Chan Zuckerberg Initiative, a lancé une plateforme ouverte conçue pour aider les développeurs d'EdTech et les enseignants à intégrer des normes académiques structurées et des pratiques pédagogiques fondées sur des données probantes dans les logiciels de classe et les outils d'IA. Parallèlement à ce lancement, l'organisation a confirmé des partenariats d'intégration avec six fournisseurs d'EdTech : Canva Education, MagicSchool, TalkingPoints, Level, OKO Labs et Really Great Reading, rejoignant ainsi un réseau plus large de plus de 70 partenaires contributeurs comprenant notamment OpenAI et Anthropic.

La plateforme repose sur deux composantes clés : le Knowledge Graph (graphe de connaissances) et les Evaluators (évaluateurs). Publié sous licence libre sur GitHub, le Knowledge Graph fournit des jeux de données lisibles par machine qui cartographient les programmes scolaires des 50 États américains, le découpage des concepts, les compétences durables et les progressions d'apprentissage détaillant les compétences préalables et ultérieures. Le module Evaluators propose des outils d'évaluation comparative pour vérifier si les contenus pédagogiques et les évaluations générés par l'IA respectent des normes d'apprentissage précises. Depuis les premières publications de données en 2025, l'organisation fait état d'environ 20 000 téléchargements de jeux de données.

Cette initiative répond à un obstacle structurel majeur dans l'enseignement assisté par l'IA : la charge d'ingénierie nécessaire pour traduire des référentiels de programmes fragmentés et non structurés dans des formats que les modèles de langage peuvent exploiter de manière fiable. En fournissant des données pédagogiques standardisées et en libre accès, la plateforme vise à lever les freins pour les développeurs concevant des outils alignés sur les programmes scolaires, tout en renforçant la fiabilité pédagogique des résultats de l'IA à l'école.