L'adaptive learning est de plus en plus populaire dans les entreprises et les établissements de formation. Son processus basé sur l'IA offre la possibilité de fournir une formation personnalisée. Par conséquent, les professionnels visent de plus en plus à mettre en œuvre l'apprentissage adaptatif pour améliorer leurs systèmes de formation. Cela leur permet de répondre aux besoins internes en matière de compétences dans un court laps de temps.
En outre, la personnalisation de l'apprentissage des étudiants grâce à la numérisation est la promesse d'un "apprentissage adaptatif" qui, selon ses partisans, pourrait changer fondamentalement l'éducation.
L'adaptative learning : de quoi s'agit-il exactement ?
L’adaptive learning est une technique qui a révolutionné l'éducation. En termes simples, il s'agit d'une technologie dont les fonctions d'apprentissage s'adaptent aux attentes des élèves.
Cette adaptation fait intervenir trois éléments fondamentaux :
- l'apparence,
- l'ordre,
- la compagnie à la cible.
L'apparence fait référence à la forme de l'apprentissage. C'est la façon dont le système d'apprentissage est exposé à l'apprenant.
L'ordre est la façon dont les comportements d'apprentissage sont hiérarchisés et reliés en fonction du rythme de progression de l'étudiant.
Enfin, le soutien aux objectifs spécifie les actions du système, telles que les niveaux de difficulté, qui guident l'apprenant vers la réussite.
L'apprentissage adaptatif : à quoi ressemble-t-il ?
Généralement, le déploiement d'un parcours d'apprentissage adaptatif implique la conception d'un sujet arborescent.
Ainsi, le processus d'adaptive learning guide chacun vers l'exploration de différents contenus pédagogiques, en suivant les interactions prévues pendant le cours. Les étudiants sont autorisés à "sauter" le sujet qu'ils maîtrisent déjà. Ils pourront alors découvrir le contenu essentiel avant les autres sujets en fonction de leurs besoins. En conclusion, un cours parfaitement conçu fournit toujours l'information au moment où l'étudiant en a besoin.
Jusqu'à présent, cette technologie était uniquement programmée dans le LMS. Actuellement, l'apprentissage adaptatif intègre progressivement l'intelligence artificielle, le Big Data et les techniques d'apprentissage automatique. L'objectif est de pouvoir réaliser une étude prédictive du comportement de l'étudiant dans le module lui-même. Ainsi, le module pourra analyser si l'apprenant a réussi à comprendre les différents contenus proposés. Cela permettra de proposer à l'apprenant une structure et des contenus compatibles avec ses exigences, son niveau et sa vitesse d'apprentissage. En conséquence, la personnalisation du module sera possible.
Quels sont les avantages de l'adaptive learning ?
Lorsqu'il s'agit d'étudier, tout le monde ne commence pas au même point. Certes, la formation traditionnelle détermine souvent des groupes de niveaux. L'adaptive learning, quant à lui, va plus loin en analysant les performances par des tests au fur et à mesure de la progression du cours. Certaines personnes apprennent rapidement par rapport à d'autres. Cependant, l'IA réanalyse la circonstance chaque fois qu'elle reçoit de nouvelles informations. Elle vient alors présenter un module plus adapté.
La base de l'apprentissage adaptatif est de répondre aux besoins particuliers de chaque étudiant pendant le processus d'apprentissage. Bien sûr, il n'est pas facile d'identifier le profil de chaque étudiant et d'adapter le programme d'études en conséquence. C'est pourquoi la technologie devient une priorité.
Au lieu d'imposer un plan unique aux étudiants sans tenir compte de leurs capacités et de leurs besoins, l'apprentissage adaptatif vise à développer un module personnalisé qui les incitera à suivre.