Depuis quelques billets, nous avons abordé la question de l’#apprentissage adaptatif et des tuteurs intelligents. Un sujet qui n’est pas simple à vulgariser. Pour les #mooc, c’est facile, n’importe qui peut se connecter à Coursera ou FUN. C’est plus compliqué pour l’apprentissage adaptatif; la plupart des tuteurs intelligents n’ont pas dépassé le stade du prototype de laboratoire. Et les versions commerciales comme #knewton, Carnegie Learning et consort ne sont pas encore ouvertes au grand public, en plus d’être des « boîtes noires ». Je vous propose donc de revenir brièvement sur les tuteurs intelligents, puis de discuter de certains des problèmes que nous allons rencontrer dès que l’on voudra s’investir là-dedans.
Si les systèmes tuteurs intelligents existent depuis plusieurs décennies, ils ont été développés pour des domaines spécifiques, l’algèbre, la physique newtonienne, la programmation, et il n’y a pas de réelle interopérabilité. Les règles qui régissaient le diagnostic des évaluations et la génération d’indices pour aider les utilisateurs ont toujours été sous le contrôle des concepteurs des programmes en question, et s’extrapolaient difficilement d’une discipline à l’autre (ce qui explique sans doute la faible notoriété des tuteurs intelligents). Il n’existe donc pas à ma connaissance d’#outil permettant d’éditer de manière simple, pour un formateur, un tuteur intelligent de telle sorte qu’il puisse effectuer les tâches de diagnostic et d’assistance pédagogique. C’est plus ou moins ce que désire proposer Knewton, si je ne m’abuse, tout en gardant leur machinerie interne comme une « boîte noire ».
Knewton fait beaucoup parlé de lui. Curieux de voir les premiers résultats.
Repéré depuis blog.educpros.fr
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