L’adaptive learning, définition et idées reçues

Parmi les tendances actuelles en formation et en éducation, il en est une qui alimente les débats, conférences, articles, livres blancs depuis plusieurs mois et qui devrait se confirmer dans les années à venir : l’adaptive learning. A la croisée des chemins entre neurosciences, intelligence artificielle, big data et pédagogie, il est néanmoins difficile de définir précisément le périmètre de cette innovation : ses apports, ses limites, et même ses usages.

Définition de l’adaptive learning

L’adaptive learning est un concept pédagogique dont la finalité est d’adapter les décisions pédagogiques aux compétences et besoins particuliers de chaque apprenant…
Ces systèmes pédagogiques adaptatifs promettent de prendre en considération le profil de l’apprenant (ses connaissances, ses préférences, ses aptitudes, ses objectifs…) dans la construction d’un parcours pédagogique unique et adapté.
Cela provient de l’hétérogénéité des profils des apprenants. Concrètement, on apprend tous différemment (capacité de mémoire, préférences, rythmes…) et pour un apprentissage idéal, il faudrait un tuteur derrière chaque apprenant, qui prenne en considération toutes les caractéristiques de l’apprenant. L’objectif de l’adaptive learning est d’optimiser l’apprentissage pour chaque apprenant en tenant compte de l’hétérogénéité des profils.

Comment en arrive-t-on à l’adaptive learning ?

Rien de nouveau cela dit, car adapter une décision pédagogique en fonction d’un apprenant, c’est justement ce que font les formateurs et les enseignants au quotidien.

Ici on parle de digitalisation de l’adaptive learning dans sa forme la plus avancée, en allant au-delà de la progression conditionnée selon les résultats et donc d’automatiser l’adaptation des décisions pédagogiques en se basant notamment sur le traitement algorithmique des données récoltées dans le parcours des apprenants.

Le concept d’adaptive learning est fortement lié à celui des profils d’apprentissages, établit par Antoine de la Garanderie dès les années 1970. Si la mise en pratique d’un apprentissage adapté à chaque apprenant était jusqu’ici difficile en raison de l’impossibilité d’affecter un formateur/tuteur à chaque élève, elle est désormais accessible et démocratisable avec les progrès technologiques et les avancées scientifiques (Big data, algorithme, neurosciences et neuropédagogie).

Et désormais plusieurs solutions d’adaptive learning investissent ce marché florissant, avec la ferme volonté de détrôner le leader actuel qu’est l’américain Knewton.

Les idées reçues sur l’adaptive learning

L’adaptive learning va remplacer le formateur…

L’adaptive learning est un tout en soi, indépendant de toute problématique pédagogique, qui se substitue aux méthodes pédagogiques traditionnelles : Non, L’adaptive learning est un « outil », au même titre que la gamification, la classe inversée…

L’adaptive learning correspond à un séquencement du parcours en fonction des réponses…

Pas seulement, un séquencement du parcours en fonction des réponses correpond plus à ce que l’on nomme le parcours conditionnel. C’est un premier niveau d’adaptabilité, le plus couramment mis en oeuvre dans les outils actuels. Mais il y a au total 3 niveaux d’adaptabilité :
le séquencement entre les contenus : selon les résultats obtenus (ie le parcours conditionnel)
le contenu (type de ressource : Quel contenu mais aussi Quand) : selon ses préférences, ses aptitudes, un choix pédagogique (faire découvrir un nouveau type de ressource).
Les évaluation formatives : ajuster les exercices pour qu’ils soient adaptés à chaque apprenant, afin qu’ils touchent leur zone proximale de développement (ZPD)

Inspiré du travail de Marion Petipré – Coordinatrice pédagogique Université Paris Descartes
 

Dans le schéma ci-dessus, 3 apprenants visent à acquérir la compétences C1. Pour cela, une étape primordiale consiste à les positionner. Selon ce positionnement, ils suivent tous un parcours avec des ressources différentes, un rythme différent, un tutorat individuel… jusqu’à l’acquisition de la compétences C1.

Il y aussi des systèmes qui jouent sur la temporalité de l’apprentissage – Ex : administrer un exercice au bon moment (ni trop tard, ni trop tôt) pour éviter l’oubli et optimiser l’apprentissage. Apprendre la bonne chose au bon moment. Exemple, l’application Duolingo et les piqûres de rappel sur votre smartphone.

L’adaptive learning correspond à la suggestion de contenu similaire…

(Amazon, youTube…) : Effectivement, il y a une composante de suggestion de contenu. Néanmoins, ces contenus suggérés ne le sont pas en fonction de ce que vous avez consulté ou acheté, mais en fonction de votre comportement sur les contenus précédents (échecs, réussite, engagement, …).

Si l’adaptive learning questionne, interroge, et parfois même inquiète les acteurs de la filière, il semble évident qu’il sera prochainement au coeur des dispositifs de formation.

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WEBINAIRE 22/02

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