L’adaptive Learning ou le Big Data au service de l’apprenant !

 Le #Digital, une révolution inéluctable pour la #pédagogieLa déferlante des MOOC (Massive Open Online Courses) et des SPOC (Small Private Online Courses) ne sont qu’une première grande étape de la transformation digitale, comme l’ont été les plateformes d’e-learning à l’origine. Les #Big Data, masses de données disponibles collectées sur nos profils et nos habitudes de surf sur Internet, permettent de mieux cibler nos attentes et d’adapter le contenu d’un cours en fonction des spécificités de chaque étudiant, c’est l’Adaptive Learning. Grâce à des algorithmes de plus en plus complexes nous entrons dans une logique désormais possible de personnalisation avancée, déjà bien connue, et qui a fait ses preuves dans les stratégies marketing.

Dans ce parcours idéal, pourquoi l’Adaptive Learning est-il encore peu diffusé en France ? Aux États-Unis plusieurs universités se sont lancées dans des expérimentations depuis plus de deux ans avec des résultats très prometteurs, comme l’université d’Arizona ou l’université de Cambridge qui selon elles, ont augmenté leur taux de réussite de manière significative grâce à cette #méthode. Une étude récente de Tyton Partners relève que l’impact positif de l’Adaptive Learning sur l’enseignement supérieur serait de 66%, comparé à 42% en ce qui concerne les MOOCs.

Toujours est-il que du point de vue de l’apprenant, l’aspect personnalisé de ce mode d’enseignement est très séduisant. Le Big Data, ses possibilités et ses promesses pour le monde de l’éducation sont presque infinie… Il n’en reste pas moins que le rôle de l’humain évoluera encore dans l’éducation #numérique tout en restant déterminant, que ce soit dans la conception ou dans l’accompagnement d’un système éducatif « hybride ». La combinaison de ces facteurs devrait permettre une personnalisation très poussée et emmener ces nouvelles formes d’#apprentissage adaptatif bien au-delà des possibilités actuelles de nos modèles d’éducation de masse

La promesse de l’#adaptative learning risque de tourner court si les contenus ne sont pas assez granularisés et si il n’y a pas de remédiation. C’est le constat fait dans les premières expérimentations. Loin de faire disparaitre le #formateur, il est celui qui diagnostique.

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