Du bon usage de l’adaptative learning

L’adaptative learning permet de personnaliser les apprentissages. Mais pour être efficace, il exige un important travail en amont. Une technologie qui n’en est qu’à ses débuts…

Par - Le 05 mai 2021.

À la croisée de l’intelligence artificielle, des datas et du savoir-faire pédagogique, l’adaptative learning fascine. Le concept part du constat que nous possédons
tous des aptitudes et des méthodes d’apprentissage différentes. La machine est censée s’adapter au profil de l’apprenant et lui présenter tout au long d’un parcours
d’apprentissage les connaissances à acquérir tout en lui permettant de revenir autant de fois que nécessaire sur les notions mal assimilées.

Personnaliser la formation

L’intérêt de l’adaptative learning, c’est donc la personnalisation des apprentissages. “Les parcours sont différents en fonction du niveau de la personne, de sa disponibilité, de son style et de son rythme”, explique Patrick Galiano, manager e-learning au sein du groupe Cegos. Au fil du parcours, le système pousse des briques de contenu selon les besoins de l’apprenant.

Des pré-requis

Créer des parcours de formation dans lesquels intervient l’adaptative learning nécessite au moins deux prérequis. “Le premier, c’est de structurer parfaitement ces parcours et de les granulariser, c’est-à-dire de les découper en très petites unités d’apprentissage. Nous sommes dans une logique de micro-ressources. Le second, c’est d’acquérir suffisamment de données sur la façon dont la personne apprend, pour que les briques soient poussées au bon moment, voire représentées
à l’apprenant si nécessaire”, explique Patrick Galiano. Le système doit être en mesure d’anticiper ou d’évaluer les réactions de l’utilisateur, pour lui proposer des séquences d’apprentissage adaptées et y associer de nouvelles compétences à acquérir.

Usages de l’adaptative learning

“L’adaptative learning est très utile pour favoriser l’ancrage mémoriel et trouve sa place dans des programmes de renforcement des compétences ou d’évaluation”, indique Patrick Galiano. Par ailleurs, dans les plateformes de contenu, lorsqu’il y a un très grand nombre de briques à disposition, l’adaptative learning aide à identifier le bon module. Enfin, il agit comme une sorte de tuteur digital, car la machine est ainsi capable d’encourager l’apprenant.

DES MARGES DE PROGRÈS
“Nous ne sommes qu’au début de l’adaptative learning. Des marges de progrès importantes existent en matière de séquençage des parcours de formation et de collecte des datas. Par ailleurs, pour l’instant la machine n’apprend pas en même temps que l’apprenant”, note Patrick Galiano, manager e-learning du groupe Cegos. Néanmoins, le champ des possibles s’étend aussi bien du côté des formations aux hard skills (compétences métier) qu’aux soft skills (comportementales). Ainsi, un prototype de chatbot (agent conversationnel) a été créé pour le groupe Cegos qui aide, par exemple, à préparer une intervention en public.

Article initialement publié dans le n° 1008 d’Inffo Formation, p. 16, 15 au 30 avril 2021

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