Comment créer un parcours d'adaptive learning ?

L’adaptive learning, qu’on retrouve aussi sous les termes adaptative learning ou apprentissage adaptatif, est une technologie qui permet de proposer un parcours de formation sur-mesure. Comment déployer un parcours adaptatif sur une plateforme LMS ?

Qu’est-ce que l’adaptive learning ?

Avec l’essor des nouvelles technologies, les innovations en matière d’apprentissage se sont multipliées, boostées également par la crise du Covid-19. La formation à distance s’est donc naturellement développée avec l’apparition des classes virtuelles, des contenus vidéos, de la 3D…

L’objectif des organismes de formation et des Digital Learning Manager est aujourd’hui de proposer des expériences immersives et individualisées, en présentiel comme derrière son écran.

Un parcours d’adaptive learning est adapté aux formations en distanciel pour apporter à chaque individu un apprentissage évolutif adapté à son niveau et ses besoins grâce à l’utilisation des données collectées et des concepts issus des neurosciences. Le contenu pédagogique proposé aux apprenants sera donc unique, adapté à leurs besoins mais aussi à leur disponibilité.

Adapter le contenu aux besoins des utilisateurs

Avec un parcours d’adaptive learning, les modules de chaque apprenant sont adaptés automatiquement et en temps réel en s’appuyant sur différents facteurs :

• Le profil de l'apprenant ;
• Ses objectifs d’apprentissage ;
• Son comportement sur le LMS ;
• Sa dynamique de progression ;
• Les résultats des autres collaborateurs en cours d’apprentissage sur la même compétence. 

Après avoir collecté et analysé les données liées aux facteurs cités précédemment, la plateforme LMS peut alors construire un parcours de formation personnalisé, soit 100% distanciel, soit en format hybride qui va mêler adaptive learning et blended learning. À terme, cela permet de renforcer l’engagement apprenant et d’améliorer la rétention de l’information.

Adaptive Learning et Technologies : Le Duo Gagnant

Comme nous avons pu le voir, l'Adaptive Learning est intrinsèquement lié aux technologies numériques, notamment l'IA, le big data et le machine learning. Si nous voulons aller voir plus loin dans le micro adaptive learning, trois éléments clés soutiennent cette révolution continue : les neurosciences, la collecte de données et le machine learning.

Duolingo est l’exemple parfait pour illustrer cette articulation des technologies avec l’éducation. Cette application gratuite, AI-powered est la référence actuelle dans la gamification et l’adaptive learning. Ils ont révolutionné le milieu éducatif des langues en utilisant un LLM(Large Language Model) puissant et utilisant tous la quasi-totalité des leviers disponibles.  

L'Adaptive Learning, soutenu par des technologies avancées, révolutionne donc l'éducation en offrant une personnalisation de l'apprentissage et en résolvant de nombreux défis éducatifs, longtemps positionné au second plan pour des raisons techniques et budgétaires, grâce à l'IA et au machine learning.

Micro VS Macro Adaptive Learning

Nous ne pouvons pas parler de l'adaptive learning sans parler de Micro et Macro Adaptive Learning, les 2 échelles permettant de mieux comprendre le travail d’adaptabilité des datas. 

Macro Adaptive Learning

Le Macro Adaptive Learning s'adapte à vous. Le contenu se module en fonction de votre progression.  Les modules apparaissent alors en réponse à vos besoins et à vos performances. Tout le monde reçoit le même contenu de base, mais il est agencé de manière unique pour chaque apprenant. Cette approche convient parfaitement aux formations longues et denses.

Micro Adaptive Learning

Ici, nous parlons de personnalisation à un niveau beaucoup plus fin. Les contenus des modules sont adaptés à chaque apprenant en fonction de sa progression et de ses préférences. C'est comme si vous aviez un formateur virtuel qui vous guide à travers le matériel et personnalise les questions, en s'assurant que vous maîtrisez chaque étape. C'est idéal pour l'acquisition rapide de compétences.

C'est donc la personnalisation la plus efficace, ajustée à chaque action de l'apprenant. Il s'adapte en temps réel à vos actions, vous permet de sauter des activités inutiles et vous offre un soutien personnalisé automatisé. 

Et les inconvénients ? Nous n’en avons pas identifié côté apprenant, c’est pour cela que nous pensons que le micro adaptive learning couplet à l’IA fait partie des leviers fondamentaux de l’e-learning !

Avantages et inconvénients de l'Adaptive Learning

Maintenant que vous avez une meilleure compréhension de ce qu’est l'Adaptive Learning, nous allons synthétiser tous les avantages et les inconvénients de cette approche. En effet, elle en offre une multitude, allant bien au-delà de la simple progression plus rapide. Il existe également toujours quelques petits points de friction…

Les Avantages de l'Adaptive Learning

Parmi ses nombreux bénéfices, nous pouvons en citer 7 :

• Identification des lacunes en temps réel : la détection rapide des lacunes dans les connaissances des apprenants permet une remédiation spécifique pour combler les lacunes identifiées. Cela garantit que les apprenants ont une base solide avant de progresser vers des concepts plus avancés.
• Optimisation de la progression : tout le monde peut progresser à son propre rythme, en ajustant le contenu en fonction de ses besoins spécifiques. Cela signifie que les apprenants avancent lorsqu'ils sont prêts, ce qui maximise l'efficacité.
• Instruction individualisée : les instructions sont adaptées au niveau de connaissance et au mode d’assimilation de chacun. Cela garantit une expérience d'apprentissage plus efficace et une meilleure compréhension des concepts.
• Compréhension améliorée : dans la continuité des deux points précédents, le parcours et contenu adapté aux besoins de chaque personne favorise une compréhension plus approfondie des sujets. Les apprenants ont plus de chances de retenir et d'appliquer les connaissances acquises.
• Amélioration de la confiance : les apprenants développent leur confiance en leurs compétences à mesure qu'ils réussissent des étapes spécifiques et constatent leur progression. Cela renforce leur motivation à apprendre et à atteindre leurs objectifs.
• Meilleur engagement : l'Adaptive Learning maintient l'engagement des apprenants en les stimulant avec du contenu pertinent et en les encourageant à progresser. Cela évite donc également l'ennui et le décrochage fréquemment rencontrés dans les approches traditionnelles.
• Formation avec un objectif : cette méthode d’apprentissage permet de fixer des objectifs clairs et mesurables. Les apprenants ont une vision précise de ce qu'ils doivent accomplir, ce qui les motive à travailler vers cet objectif.

En résumé, l'Adaptive Learning va bien au-delà de l'accélération de la progression. Il s'agit d'une approche éducative holistique qui maximise l'efficacité, améliore la compréhension, renforce l'engagement et assure un apprentissage véritablement personnalisé.

Les Inconvénients de l'Adaptive Learning

Et oui, il y a quand même quelques zones d’ombres au tableau… L'Adaptive Learning présente de nombreux avantages, il faut le reconnaître mais il existe quand même quelques défis potentiels à régler pour démocratiser cette approche à plus grande échelle :

• Résistance de certains formateurs : il existe une hésitation de la part de certains à changer leur mode d'enseignement par manque de formation. Ils craignent que les technologies modernes laissent les étudiants à la merci d'algorithmes.
• Trouver des ressources adaptées et des solutions : l'adoption de l'Adaptive Learning peut être coûteuse sans une bonne connaissance et recherche préalables. Le choix parmi de nombreux fournisseurs sur le marché peut être risqué et la création d'une plateforme d'Adaptive Learning demande des outils spécifiques et un budget conséquent.
• Traitement d'une grande quantité de datas: l'utilisation de l'Adaptive Learning implique l'analyse des datas générées. Les enseignants doivent être formés pour interpréter les graphiques et informations.
• Dépendance totale à l'Adaptive Learning : certains éducateurs peuvent penser que l'Adaptive Learning remplace complètement leur rôle, ce qui n'est pas le cas. Le rôle de l'enseignant reste essentiel dans la conception et l'analyse des informations générées par la technologie.
• Création d'une bibliothèque : les formateurs doivent créer plusieurs versions pour s'adapter aux différents styles d'apprentissage des étudiants, ce qui peut être fastidieux.
• Réaction des parties prenantes : les réactions des étudiants, des enseignants et des parents à l'Adaptive Learning peuvent influencer son adoption. Les inquiétudes concernant la perte d'interaction humaine doivent être prises en compte.
• Manque de confiance dans l'Adaptive Learning : pour terminer, l'efficacité de l'Adaptive Learning reste à prouver pour certaines personnes. Certaines institutions ont investi sans une compréhension complète de son implémentation, créant confusion et limitant l'adoption.

Pour surmonter ces défis d'adoption, il est essentiel de suivre quelques principes clés. Il est crucial de prendre des décisions éclairées en évaluant soigneusement les avantages et les inconvénients de cette approche.

L'équipe chargée de mettre en œuvre l'Adaptive Learning doit être formée pour interpréter correctement les résultats et les données générées par cette technologie.  

Il est recommandé également d'intégrer l'Adaptive Learning dans une stratégie d'apprentissage mixte, où il complète les méthodes d'enseignement traditionnelles. 

L'Adaptive Learning ne doit pas être une solution unique, mais un outil complémentaire qui peut améliorer considérablement l'expérience d'apprentissage en offrant cette personnalisation et flexibilité.

Le choix d'une plateforme LMS (Learning Management System) adaptée à l'Adaptive Learning est donc essentiel pour une mise en œuvre efficace. 

En suivant ces conseils, les organisations peuvent exploiter pleinement le potentiel de l'Adaptive Learning tout en surmontant les défis associés à son adoption.

Adaptive Learning et LMS : le combo gagnant

Choisir un LMS adaptatif est essentiel. Assurez-vous qu'il prend en charge cette approche et intègre des outils et des plateformes adaptatives. Concevez des cours et du contenu adaptatif en définissant des objectifs clairs et mesurables dès le début. 

Impliquez et motivez également les apprenants, suivez et évaluez l'apprentissage, et pour finir, améliorez en continu les cours et informations poussées.

Considérez également les niveaux d'adaptabilité, du niveau de l'objet d'apprentissage au niveau du cours(micro /macro). Concentrez-vous sur les niveaux d'objet d'apprentissage et de séquence pour améliorer l'expérience d'apprentissage.

En utilisant ces points clés, vous pouvez mettre en place un environnement adaptatif efficace dans votre LMS et encourager une culture d'apprentissage continu au sein de votre entreprise, pour le bonheur de vos collaborateurs…

Les étapes de mise en place d’un parcours d’adaptive learning

Pour que l’adaptive learning soit efficace, il est indispensable de collecter les données des apprenants. Cette collecte de données est réalisée par une plateforme LMS, dans laquelle est intégrée la solution d’adaptive learning. Ensuite, vous devez intégrer les outils suivants à votre LMS : 

• Un coach virtuel : cette fonctionnalité permet d’accompagner l’individu dans son parcours, en complément des outils de chat et des forums.

• L’onboarding : ces tests d’évaluation permettent de diriger les apprenants vers les modules adéquats.

• L’attribution automatique des modules: grâce à l’analyse des données, les apprenants se verront proposer des modules adaptés à leur profil, leurs besoins d’évolution professionnelle et leur métier. Ces formations seront disponibles lors de la connexion au LMS et chaque collaborateur pourra s’inscrire pour suivre celles qui les intéressent.

• La gestion des questions : sur un LMS, un formateur a la possibilité de créer des questions et de les rattacher aux compétences que les apprenants souhaitent développer. Lors de la conception d’une évaluation, il lui suffit de sélectionner les compétences à évaluer et le LMS ira chercher automatiquement dans la liste de questions.

La création d’un parcours d’adaptive learning répond ainsi aux besoins des entreprises et des apprenants, avec la possibilité de mettre en place un parcours de formation sur-mesure. Attention toutefois à bien choisir le LMS et à vérifier qu’ils disposent de fonctionnalités nécessaires à la mise en place d’un parcours d’adaptive learning.