L’apprentissage adaptatif, où Adaptive Learning, est une approche pédagogique qui s’aligne au profil de chaque apprenant à travers les nouvelles technologies. Concrètement, cette méthode vise à adapter le parcours et le contenu des formations selon les besoins individuels des étudiants. Il combine les sciences cognitives, le big data et la technologie. Qu’en est-il réellement de cette méthode ? Tour d’horizon sur l’apprentissage adaptatif.
Qu'est-ce que l'adaptive learning ?
L’apprentissage adaptatif est une technique pédagogique qui permet une meilleure assimilation des contenus e-learning grâce à l’intelligence artificielle. En ce sens, le contenu et les modules des formations sont personnalisés selon le profil de l’apprenant. L’adaptative learning utilise des données se référant aux comportements de l’étudiant durant la formation. Par la suite, ces données sont traitées pour que la formation s’adapte mieux à ses préférences et ses compétences. Concrètement, cette méthode se focalise sur trois éléments précis, dont :
- L’apparence de la formation présentée à l’apprenant : il peut s’agir du contenu, des vidéos explicatives, des graphiques utilisés, des textes, etc. ;
- L’ordre de la formation : l’avancée de la formation dépend du rythme auquel l’apprenant progresse dans sa quête de connaissance ;</li>
- L’accompagnant vers l’objectif : tous les moyens mis en œuvre pour accompagner l’apprenant dans les phases difficiles et assurer sa réussite.
Comment marche l’adaptive learning ?
L’apprentissage adaptatif est une méthode pédagogique novatrice. Pour proposer une formation personnalisée aux apprenants, chacun commencer par passer un test. Les résultats de ce test permettent à l’intelligence artificielle et aux algorithmes de créer un parcours d’apprentissage personnalisé. Le contenu est également modifié en fonction des besoins de chaque apprenant. Tout au cours de l’apprentissage, des données sont collectées pour automatiser l’ajustement de la formation. À noter que si deux apprenants ont un profil similaire, leur itinéraire d’apprentissage peut être le même.
Pourquoi miser sur l’adaptive learning ?
L’apprentissage adaptatif se concentre principalement sur l’e-learning ou la formation en ligne. Si dans une formation classique, le formateur apprend à mieux connaître ses apprenants à travers l’évaluation, dans une formation en ligne, l’intelligence artificielle permet de mieux connaître en temps réel ses apprenants. Cette technologie personnalise le contenu et le parcours de chaque apprenant en se référant à ses connaissances acquises, son rythme de progression, ses objectifs à atteindre et ses préférences. Elle permet ainsi de générer des résultats satisfaisants et un meilleur taux de réussite, ainsi que de mieux évaluer le retour sur investissement de la formation.
Dans l'adaptive learning, les apprenants n’ont pas à revoir des sujets qu’ils maîtrisent déjà, à moins de le vouloir. Ils peuvent rester sur un sujet jusqu’à l’assimiler et ne sont pas contraints de tout comprendre sous pression. Les algorithmes jouent un rôle précieux dans l’identification du profil de l’étudiant, la personnalisation du programme et l’optimisation de sa réussite. L’apprentissage adaptatif travaille les besoins, la motivation et les capacités des apprenants.
L’adaptive learning : à la fois éducatif et professionnel
Outre le secteur éducatif, l’adaptive learning touche également les entreprises. Grâce à cette approche, les salariés bénéficient d’une formation personnalisée à coût réduit. L’acquisition des nouvelles connaissances est à la fois accélérée et optimisée, comparée aux méthodes classiques, car la formation se concentre sur des objectifs précis. La formation en ligne mise en place devient efficiente et renchérit en temps réel les compétences des salariés.
En éducation comme en entreprise, la précision de l’apprentissage adaptatif dépend des données concernant les participants. Plus il y a d’informations, meilleurs sont les résultats. En ce sens, plus les algorithmes décèlent les différents profils, plus ils trouvent de solutions. La formation est en perpétuelle amélioration. Par ailleurs, les cours ne sont pas redondants. L’intelligence artificielle propose une formation différente à chaque fin de module.
Un parcours conditionnel pour des résultats optimaux
Indépendant des désagréments pédagogiques, l’apprentissage adaptatif assure une formation continue aux apprenants. La présence d’un formateur en personne n’est pas requise, comme la majorité des modules se font en ligne. Cet outil fonctionne de la même manière que la classe inversée. L’itinéraire d’apprentissage est séquencé en fonction des réponses et du profil de chaque apprenant. Ses résultats permettent d’adapter le contenu à son niveau. Les exercices sont également ajustés pour toucher la zone proximale de développement de l’apprenant. Chacun a en quelque sorte son propre plan de formation. En somme, cet outil vise à promouvoir l’acquisition des compétences.
L’apprentissage adaptatif et la temporalité
Pour assurer la réussite de la formation, l’apprentissage adaptatif joue de la temporalité. Comment ? En proposant l’exercice idéal au bon moment, c’est-à-dire ni trop tôt ni trop tard. L’outil prend compte du rythme d’apprentissage de l’apprenant. Il ajuste la fréquence des exercices à traiter pour éviter l’oubli et assurer une bonne assimilation du contenu. L’apprentissage adaptatif part du principe qu’il faut apprendre le bon sujet au bon moment. Il peut avoir recours à des applications spécifiques ou à des alarmes de rappel sur le smartphone, étant également compatible avec le mobile learning.
Par ailleurs, l'adaptive learning prend compte du comportement de l’apprenant sur les modules précédents. L’engagement, la réussite, l’échec et d’autres facteurs permettent aux algorithmes de retrouver le prochain module adapté à l’apprenant. Les redondances de module sont évitées, car l’outil s’efforce de choisir ceux qui intéresseraient au mieux l’apprenant.
L’adaptive learning soulève encore des questions, mais il se positionne au centre des dispositifs de formation. Cette tendance pédagogique se trouve à la croisée de l’intelligence artificielle, de la neuroscience et du big data. Ses périmètres d’usage et d’apport ne sont pas encore limités, car l’apprentissage adaptatif est en perpétuelle évolution. S'agit-il de l'avenir du e-learning ?
