Comment former de plus en plus, tout en optimisant les coûts et en les faisant réussir ? Comment faire de la #formation personnalisé à grande échelle ? Ce sont là les questions auxquelles l’#adaptive learning veut apporter une solution.

Ce terme désigne à la fois une philosophie (l’idée que l’enseignement, pour être efficace, doit être le plus personnalisé possible) et un ensemble d’outils, utilisant les big datas, l’intelligence artificielle, le “machine learning”, les neurosciences et la psychologie cognitive.

De quoi s’agit-il ? De cours, exercices ou évaluations à faire en ligne (à la maison, en classe, en entreprise) s’adaptant à un individu en temps réel, selon son rythme d’#apprentissage, ses difficultés, ses facilités et ses préférences. Ainsi, pour arriver à un même point, chaque étudiant prendra un chemin différent.
L’objectif ? Amener chacun à progresser, quelle que soit sa forme d’intelligence ou son niveau de départ, d’éviter les frustrations ou les abandons en cours de route, de créer chez les étudiants davantage de plaisir et d’envie d’apprendre. Dans cet univers, l’enseignant a un rôle de coach, de guide… voire disparaît.

BOUSCULER LES MODÈLES PÉDAGOGIQUES

Toutes “mettent en évidence le potentiel que l’adaptive learning peut avoir sur les trois paramètres clés avec lesquels doivent jongler les universités, à savoir le coût, la qualité, et l’accessibilité”, affirme le rapport du cabinet Tyton Partners. Un rapport qui insiste néanmoins sur les difficultés inhérentes à la mise en place de ce type d’outils, qui bousculent les modèles pédagogiques et nécessitent de repenser les cursus et les rôles des enseignants. Sans parler du coût de ces logiciels. De plus, il n’existe encore aucun standard ou système de contrôle qualité dans ce domaine

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