L’IA, en ce moment, on ne parle que de ça (ChatGP, si tu nous entends…). Il faut dire qu’elle nous fait rêver, pour ne pas dire fantasmer, depuis qu’on l’envisage dans les apprentissages. Pour magnifier l’expérience apprenant, stimuler l’engagement, faciliter le feed-back, épouser le rythme de chacun… ses bienfaits semblent évidents. Et bingo, le rêve est devenu réalité (ou presque). Avec l’adaptive learning en format numérique, la formation a franchi un nouveau cap en matière d’individualisation des parcours, appuyant autant sur la motivation, l’engagement que la capacité à combler les lacunes, à préparer concrètement au poste de travail… Oui n’est-ce pas, que de promesses ! Pour autant, serait-ce la clé de la formpro de demain ? Pour y voir plus clair, il nous fallait bien décortiquer le sujet avec une revue by TIPS. Lisez plutôt !
L’apprentissage personnalisé n’est assurément pas chose nouvelle. Sans remonter à la nuit des temps (on vous épargne), la notion d’individualisation interroge particulièrement dans la France d’après-guerre, suscite de nouvelles théories pédagogiques avec, pour enjeu principal, de déterminer les connaissances et compétences que l’apprenant doit acquérir. Quelques décennies plus tard, l’essor du numérique et des nouvelles technologies ne manque pas de rebattre les cartes, promettant assurément une facilitation de cet apprentissage sur-mesure, personnalisé. L’adaptive learning – ou apprentissage adaptatif – fait alors son apparition dans le vocabulaire de la formpro, avec l’objectif de répondre aux besoins et compétences de chaque individu. Les enjeux eux aussi s’adaptent : l’apprenant va pouvoir davantage atteindre ses objectifs et monter en compétences, tout en favorisant sa motivation et son engagement avec, en ligne de mire, une embellie des taux de complétion. La crise sanitaire liée au Covid et les confinements qui ont suivi n’ont fait qu’accélerer une tendance déjà bien enclenchée.
// KnowledgeOne : “Apprentissage personnalisé nouvelle génération”
Mais au fait, l’adaptive learning, c’est quoi ? Il s’agit d’une approche pédagogique qui propose aux apprenants une expérience d’apprentissage personnalisée. Cette approche se décline à ce jour de deux façons. Tantôt à l’échelle macro, avec une personnalisation du parcours de formation c’est-à-dire que tous les apprenants suivent le même module mais à des rythmes différents. Tantôt à l’échelle micro, avec une personnalisation du contenu même de la formation. Couplé à l’intelligence artificielle et ses algorithmes de machine learning, et la profusion de données du big data, l’adaptive learning est alors capable d’analyser en temps réel les capacités de l’apprenant, ajuster la suite de ses apprentissages – le niveau, le rythme, le contenu, le support… -, rétroagir si besoin en s’adaptant aux informations recueillies sur l’apprenant – son niveau d’expertise, son background, ses besoins, sa façon d’apprendre, son rythme, ses résultats et scores évidemment…
// Change the Work : “Personnaliser ses formations grâce à l’adaptive learning”
À l’usage, on comprend l’impact favorable que peut avoir cette démarche pédagogique, que ce soit pour l’apprenant, le formateur et, plus généralement, l’organisation. En effet, l’adaptive learning offre au collaborateur une expérience personnelle d’apprentissage en lui fournissant ce dont il a besoin, comme et quand il en a besoin. Avec la rétroaction et tous les outils aujourd’hui disponibles (coach virtuel, chatbot…), il lui donne la possibilité de revenir sur ses erreurs et se corriger, mais aussi d’obtenir des ressources supplémentaires pour comprendre, ancrer, enrichir, aller plus loin, devenir plus agile… La notion de personnalisation va de pair avec celle d’inclusion, ce système permettant à toutes les individualités – et donc au plus grand nombre – d’avoir de meilleurs résultats d’apprentissage. Et de ça, oui oui oui, le formateur est fan. L’adaptative learning semble également un pari win-win pour l’organisation qui répond précisément aux besoins de ses collaborateurs, gagne en performance et crée une véritable culture d’apprentissage. Quelques bémols toutefois ? Forcément ! Parmi eux, la réticence à intégrer ce genre de technologies, l’entraînement de l’IA qui pourrait être décorrelé de l’univers de la formpro ou encore la diversité des technologies proposées qui pourraient ne pas toujours être adaptées justement aux besoins des organisations…
// My Elearning World : “What is Adaptive Learning? A Complete Guide for Educators”
// Teach On Mars : § “Les enjeux de l’apprentissage adaptatif”
// Digiformag : § “L’adaptive learning vraiment utile pour la formation professionnelle”
En préambule, rappelons qu’il n’est pas nécessaire d’avoir recours à l’intelligence artficielle pour personnaliser ses cours et développer une méthodologie adaptative 100 % humaine (le pas-à-pas est fourni dans l’un des liens ci-dessous). Une fois cela dit, le choix d’une solution numérique d’adaptive learning doit être éclairé, au risque de mal déployer ou exploiter ces outils intelligents. Aussi il est attesté que l’adaptive learning s’exprime au mieux dans des parcours mixtes de blended learning, alliant des formats d’apprentissage et des modalités pédagogiques différents, soutenus par des interactions sociales, indispensables pour obtenir des résultats concrets dans l’acquisition de compétences en situation de travail. Car oui, si l’adaptive learning semble un outil primordial pour la formation du futur, les formateurs et ingénieurs pédagogiques auront toujours matière à la rendre plus vivante, ludique, humaine : assurément la signature de la formpro de demain !
// MySkillCamp : “L’adaptive learning, c’est quoi ?”
// Didask : “Quelles différences entre le bon et le mauvais Adaptive Learning ?”
L’adaptive learning prend son temps pour murir (à notre étonnement). Mais le challenge est triple : technologique et pédagogique (euh ça fait deux, non ?)
Côté technologie, avec les algorithmes prédictifs qui répondent au doux nom d’intelligence artificielle, ce n’est qu’une question de temps (et en toute logique, cela devrait s’accélérer dans les 2 ou 3 ans à venir. ChatGPT et d’autres vont s’en charger).
Côté pédagogie, il y a 2 challenges : appréhender avec finesse toute la complexité de l’apprentissage (motivation, freins, difficultés, etc.) et, côté pédagogues, accepter cette évolution et redéfinir son rôle/sa mission auprès des apprenants.
En bonus, Rise Up propose un petit guide illustré de l’adaptive learning :
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