La démocratisation de l’utilisation de l’IA, et notamment dans le domaine de la pédagogie, va permettre de proposer réellement de l’adaptive learning, aussi appelé “approche personnalisée”.
En effet, l’intelligence artificielle devrait pouvoir faciliter la mise à disposition des apprenants de modules fondés sur l’adaptive learning, offrant des expériences éducatives sur mesure qui répondent aux besoins uniques de chaque apprenant.
Adaptive learning : qu’est-ce que c’est ?
L’adaptive learning repose sur des algorithmes avancés permettant de personnaliser le contenu d’apprentissage en fonction du profil, du niveau de connaissances, des envies et des réponses de chaque utilisateur, ouvrant ainsi la voie à une expérience éducative individuelle et donc plus efficiente et engageante.
Si vous voulez en apprendre davantage sur l’adaptive learning, on en parle ici et là sur Sydologie.
Adaptive learning : les avantages
L’adaptive learning présente donc de nombreux avantages :
1. Personnalisation de l’apprentissage : chaque apprenant peut profiter d’un parcours construit sur mesure. Le module e-learning propose une progression pédagogique plus ou moins rapide suivant le format, repère les points forts et les points faibles de chaque apprenant et insiste sur les notions les plus complexes et/ou les moins maîtrisées.
2. Engagement accru : le contenu dynamique et adaptatif maintient l’intérêt et la motivation à un niveau élevé, ce qui permet d’augmenter le taux de complétion.
3. Efficacité pédagogique : l’avancement à un rythme personnel et l’identification des points faibles pour insister dessus garantissent une compréhension approfondie et une mémorisation à long terme.
Adaptive learning : quels rôles de l’IA ?
Le concept même de l’adaptive learning se fonde sur l’IA. Ça tombe bien : l’IA se démocratise et le nombre d’outils qui l’utilisent se multiplie.
L’IA permet ainsi :
– Une évaluation et un feedback en temps réel : les réponses et le suivi des apprenants sont analysés instantanément et un retour peut être fait en direct à l’apprenant.
– Une adaptation du contenu à la volée : l’IA réajuste les parcours d’apprentissage et les contenus pour s’adapter aux progrès de chaque utilisateur.
– Une anticipation des besoins futurs : grâce à l’analyse des données (réponses formulées, temps passé sur chaque grain, difficultés rencontrées, etc.), l’IA peut détecter des tendances, par exemple un sujet qui a du mal à être assimilé par un grand nombre. Sur la base de ces tendances identifiées, et grâce à une analyse prédictive, l’IA peut anticiper les besoins des apprenants en matière de savoirs et les éventuelles futures difficultés afin d’y remédier. L’IA peut alors suggérer de proposer des grains supplémentaires pour renforcer certaines compétences dans des domaines identifiés comme problématiques, voire envoyer des alertes aux formateurs afin qu’ils apportent un soutien spécifique.
Implémenter l’adaptive learning : comment faire ?
Ce n’est pas forcément simple, et le mieux reste quand même d’avoir un développeur dans son équipe. Voici quand même quelques conseils :
Sélectionnez les bonnes technologies
Si vous n’avez pas la chance, comme moi, d’avoir des développeurs dans votre entreprise, il est essentiel de bien choisir des outils d’IA adaptés et sécurisés pour une gestion efficace des données d’apprentissage. Mais comment faire ?
– Évaluer vos besoins spécifiques : à partir des besoins de votre cible, des objectifs d’apprentissage que vous aurez formulés et des grains pédagogiques que vous pensez mettre à disposition, vous devrez déterminer grossièrement les fonctionnalités nécessaires d’adaptive learning dont vous aurez besoin.
– Rechercher des fournisseurs et des plateformes : il existe une multitude de fournisseurs et plateformes spécialisés dans l’adaptive learning (parmi les plus connus, on retrouve Knewton, DreamBox, Smart Sparrow ou Scout Pad par exemple) et il y a même certains systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS) qui intègrent des fonctionnalités d’adaptive learning.
– Choisir une solution d’adaptive learning : pour choisir votre solution, vous devez regarder les fonctionnalités et options offertes par chacune (analyse des données d’apprentissage en temps réel, personnalisation du contenu proposé, génération automatique de rapports, compatibilité avec certains standards comme SCORM et xAPI, etc.). Assurez-vous bien que la solution choisie peut être intégrée efficacement avec l’infrastructure technologique existante (votre LMS par exemple) mais aussi qu’elle est conforme aux normes de sécurité et de protection des données en vigueur dans votre pays (on manipule des données sensibles ici).
Formez vos équipes
Vous allez proposer un tout nouvel outil à vos apprenants, mais aussi à vos collaborateurs. Assurez-vous de leur montée en compétences dans l’utilisation de la technologie et l’interprétation des données.
Développez un contenu modulable
Créez des ressources éducatives flexibles, prêtes à être personnalisées par l’IA. Ce point est primordial : pour proposer une véritable expérience d’adaptive learning, il faut pouvoir répondre aux besoins des apprenants (différents niveaux de difficulté, approfondissements pour certains sujets, etc.) et de l’IA, qui se basera sur votre travail.
Déployez cette solution
Élaborez un plan de déploiement détaillé qui définit les étapes, les responsabilités et les délais pour la mise en place de l’adaptive learning.
Adaptive learning : Ma conclusion
L’adaptive learning fut pendant longtemps un vœu pieux, un idéal difficile (voire impossible) à atteindre car trop technique, trop chronophage et donc trop cher.
Avec la démocratisation de l’utilisation de l’IA, cela ne semble plus être le cas : à nous l’éducation personnalisée et efficace qui pourra (peut-être) transformer radicalement l’enseignement et l’apprentissage en les rendant plus adaptés aux besoins de chacun.
Crédits image : réalisé avec l’outil Dall-E
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