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Un bon tailleur vous le dira : nous sommes tous différents, et pour « porter beau », rien ne vaut le sur-mesure. Et en formation, doit-on se contenter du prêt-à-former, ou bien peut-on rêver de formations réellement individualisées ? Skinner et Papert en avaient rêvé, les nouvelles technologies sont en train d’y arriver : individualiser nos expériences d’apprentissage à nos propres façons d’apprendre.

 

3 technologies pour 1 concept

Pour réussir l’adaptation individuelle des formations, l’adaptive learning repose sur 3 composants :

  1. Le Big Data. Les plateformes de formation (LMS ou MOOC) observent et enregistrent tous nos comportements pendant nos formations : où et quand on clique, on lit, on regarde, on interagit, on répond… chacun de nos faits et gestes sont enregistrés, et ceci individuellement, mais aussi collectivement. Une masse de données aussi significative que précieuse, qui retrace toutes nos activités de formation.
  2. Les Learning Analytics. À partir du Big Data, les Learning Analytics donnent du sens à toutes les données. Ce qui nous plaît, nous déplaît, ce qui est plus ou moins efficace pour notre apprentissage, nos préférences pour certaines approches pédagogiques, certains médias, certaines formulations, nos niveaux d’apprentissages, nos sujets de prédilection, etc.
  3. Les algorithmes. Avec un poil d’intelligence artificielle, une pincée de neurosciences et quelques algorithmes, il est possible de prédire et proposer un déroulement et des contenus adaptés à chacun sur la base des observations globales et individuelles.

C’est la combinaison de ces 3 technologies qui permettent de mettre en œuvre l’Adaptive Learning.

 

Au niveau macro : l’individualisation des parcours

L’individualisation des parcours trotte dans la tête de chercheurs et des acteurs de la formation depuis longtemps. Le Scorm 2004 portait en lui avec ses options de séquençage, des mécanismes permettant une implémentation rudimentaire de cette individualisation. Cependant, privé du Big Data et des Learning Analytics, ces algorithmes rustiques n’ont pas donné les résultats escomptés.

Aujourd’hui plus matures, certains LMS sont capables de recommander des ressources, et d’individualiser les parcours de chaque personne formée.

Cette individualisation des parcours n’est réellement possible que si :

  • les formations sont découpées en grains fins,
  • que chacun de ces grains soit décrit précisément par des métadonnées,
  • et que chacun des grains communique à la plateforme toutes les interactions qu’ils génèrent.

Cela fait suffisamment de contraintes pour que l’individualisation, même si elle est aujourd’hui tout à fait possible en théorie, ne soit en pratique, pas encore généralisée.

 

Au niveau micro : l’ajustement des contenus

Mais au-delà de l’individualisation des parcours, la voie qui semble tout aussi (si ce n’est plus) performante, est l’individualisation des contenus.

Nous avons chacun notre style d’apprentissage (pas le VAK, qui est un neuro-mythe) mais ceux décrits par David Kolb mettent bien en avant les formes très différentes des activités pédagogiques en fonction de nos propres mécanismes d’apprentissages.

Ainsi, en fonction de nos prédispositions naturelles, de nos préférences, et de nos stratégies individuelles, un même contenu pourra être proposé sous différentes formes :

  • une simple lecture,
  • une illustration,
  • une vidéo,
  • un exercice,
  • un jeu,
  • des échanges entre apprenants

Cet ajustement des contenus est pour l’instant très peu mis en œuvre, car elle engendre une complexité et des coûts bien supérieurs à ceux habituellement consacrés à la conception et la production de contenus.

L’ajustement individuel des contenus est cependant possible, Woonoz l’a mis en œuvre dans sa technologie d’Ancrage Mémoriel® qui lui permet d’atteindre des niveaux de compréhension et de mémorisation très au-delà des résultats habituellement obtenus par des parcours et des contenus linéaires et standards.

 

« Les citations sont à la pensée ce que le prêt-à-porter est au sur-mesure. » — Alain Remi

 

 


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