L'apprentissage adaptatif en pratique
L'apprentissage adaptatif est un outil puissant pour améliorer à la fois l'enseignement et l'apprentissage, mais il dépend de solutions de digital learning robustes.
Chacun apprend à son rythme
Chaque individu apprend à son propre rythme et selon son propre processus d'acquisition. Adapter ses méthodes d'enseignement à chaque apprenant est un défi majeur pour les enseignants et les formateurs. En matière d'eLearning, cette personnalisation est d'autant plus importante que nous ciblons un plus grand nombre d'étudiants : c'est tout l'intérêt de l'apprentissage adaptatif, une notion dont tout le monde parle... Mais comment le mettre réellement en œuvre ?
Qu'est-ce que l'apprentissage adaptatif ?
L'apprentissage adaptatif peut être défini comme un processus d'enseignement qui s'adapte automatiquement à chaque étudiant ou apprenant, ce qui signifie que les cours, les évaluations ou les ressources pédagogiques sont utilisés pour adapter le cours au progrès, aux capacités et même aux choix de chaque individu. L'objectif est bien sûr de permettre à chacun d'apprendre efficacement et d'optimiser les parcours d'apprentissage.
L'apprentissage adaptatif repose sur des mécanismes automatisés qui ne peuvent être activés que par des outils de digital learning robustes. On peut distinguer deux composantes de l'apprentissage adaptatif : le diagnostic et les conséquences. Le diagnostic fournit les informations—les "données"—sur lesquelles les conséquences et leur personnalisation sont basées pour l'apprenant.
Un diagnostic nécessairement multidimensionnel
Pour la plupart, le diagnostic repose sur des évaluations qui doivent être intégrées à plusieurs étapes du processus d'eLearning. Fondamentalement, une évaluation ne doit pas produire uniquement un score, car un score unique fournit trop peu d'informations pour pouvoir effectuer une analyse et des décisions réellement personnalisées. Certes, on pourrait utiliser des règles simples comme "si le score obtenu est inférieur à un certain seuil, alors diriger l'apprenant vers une activité plus facile". C'est effectivement une forme d'adaptativité, mais elle est insuffisante, trop primitive, et ne se concentre pas sur l'aide à l'apprenant pour s'améliorer dans le domaine où les connaissances font défaut.
Pour des processus plus élaborés, l'évaluation doit pouvoir produire une multitude de scores, correspondant à autant d'axes ou de dimensions des connaissances. Pour cela, il est nécessaire d'introduire les notions de domaines et d'étiquettes. On peut associer chaque question à l'un des domaines qui structurent le thème, de sorte que le résultat obtenu pour cette question alimente un score par domaine. De même, chaque question peut être associée à un ensemble d'étiquettes, des labels caractérisant les connaissances associées à la question. Ainsi, la réponse donnée par l'apprenant alimentera tout un ensemble de scores par étiquette. À la fin d'une évaluation, nous avons donc un score global, et un ensemble de scores par domaines et de scores par étiquettes, qui constituent ensemble des éléments de diagnostic complets, objectifs et précis, à partir desquels nous pouvons prendre des décisions précises et adaptées.
Évaluations personnalisées pour l'apprentissage adaptatif
Mentionnons un autre aspect de la personnalisation, en termes d'évaluation : la sélection dynamique des questions. Les évaluations peuvent être utilisées comme un moyen puissant et efficace d'améliorer la formation et l'apprentissage. Cette notion concerne la conception d'un questionnaire dont les questions sont choisies dynamiquement, en fonction des réponses précédemment fournies par l'utilisateur, afin d'optimiser sa courbe d'apprentissage.
Une fois qu'un concept a été appris et confirmé, il n'est pas nécessaire d'y revenir ; au contraire, nous soumettrons des questions relatives aux notions identifiées comme non acquises. La sélection dynamique des questions peut être utilisée au sein d'un cours d'e-learning pour former les apprenants, mais aussi dans une approche de microlearning pour adapter les questions envoyées à chaque individu.
Décisions et actions de personnalisation
Examinons maintenant l'aspect de la personnalisation, c'est-à-dire la prise de décision, basée sur le diagnostic, concernant la conduite du cours. Comme mentionné précédemment, l'apprentissage adaptatif doit s'appuyer sur une solution de digital learning robuste. La plateforme doit reposer sur un système permettant à l'enseignant de définir des conditions avec plusieurs niveaux de complexité (basés sur l'analyse), afin de répondre à différents scénarios d'utilisation.
Les actions possibles doivent inclure la soumission d'une autre évaluation, la recommandation d'un autre module d'e-learning, l'inscription de l'utilisateur à un groupe, l'attribution d'un badge à l'utilisateur, la validation d'une compétence ou d'une capacité, et l'envoi d'un email à un formateur ou tuteur. C'est ainsi que nous pouvons définir les règles qui régissent la personnalisation du cours.
Apprentissage adapté et optimisé
Ces fonctionnalités puissantes peuvent sembler sophistiquées, mais elles sont simples à mettre en œuvre. Le bénéfice pour les apprenants est considérable : c'est la garantie d'un apprentissage adapté et optimisé, ajustant la progression, évitant les répétitions inutiles, et donnant à chacun le temps qui lui convient.
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