L’Adaptive Learning est parfois perçu comme complexe car on se concentre trop sur le « comment » et pas assez sur le « pourquoi ». Dans le « comment », on comprend que l’Adaptive Learning fonctionne à partir du moment où il est capable d’analyser des données d’apprentissage avec des algorithmes intelligents.
Derrière ce principe, on a souvent tendance à penser que les données doivent se compter par millions, et que pour les traiter il est nécessaire d’utiliser le Deep Learning… Ce qui amène généralement à une de ces conclusions : « nous n’avons pas suffisamment de données dans notre organisation », « nous trackons et stockons mal les données », ou encore « nous n’avons pas le contrôle de notre plateforme de formation pour y intégrer de l’intelligence artificielle ».
Toutefois, lorsque les conditions ne sont pas réunies pour pouvoir déployer un parcours d’Adaptive Learning, le modèle a ses limites. La première limite est le référentiel de compétences. L’Adaptive Learning ne requiert pas de créer un référentiel pour tous les métiers et toutes les compétences de l’entreprise, mais à minima pour les compétences concernées par le parcours que vous souhaitez déployer. Si ce référentiel est inexistant, un premier travail devra être réalisé, en collaboration avec le métier et les RH, pour définir les compétences cibles ainsi que le niveau à atteindre en fonction du niveau de séniorité.
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Repéré depuis https://domoscio.com/fr/blog/la-promesse-de-ladaptive-learning-le-temps-dingenierie-pedagogique-en-moins/
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