Aujourd’hui, j’aimerais revenir sur l’apprentissage adaptatif, et plus précisément l’enseignement programmé. On fait souvent l’amalgame entre adaptation et intelligence artificielle. Quelques rappels historiques de bon aloi s’imposent. En espérant que ce billet vous sera utile lorsque l’on cherchera à vous faire prendre des vessies pour des lanternes, et que l’on vous vendra de « l’intelligence artificielle » pour vos formations, sous couvert de personnalisation et de différenciation pédagogique.
Des exercices corrigés de manière automatisée, comme des questions à choix multiples ou des textes à trous sont répétés, en général à intervalles croissants, jusqu’à ce que la réponse vienne sans réfléchir, l’information ayant été “ancrée” dans la mémoire à long terme (d’où le terme « ancrage mémoriel » que l’entreprise française Woonoz, derrière le projet Voltaire, a cherché à monopoliser). On se situe généralement dans une logique d’évaluation formative, c’est à dire que l’évaluation sert d’entraînement et constitue la base de l’apprentissage, par contraste avec l’évaluation sommative, où l’objectif est de fournir une note à l’issue d’un cours. Les systèmes basés sur la Répétition Espacée, ou Spaced Repetition Systems (SRS) en anglais se sont développés rapidement au cours des dernières années. Les recherches sur les courbes d’oubli sont généralement mobilisées par les concepteurs de SRS pour légitimer la pertinence de ces fonctionnalités. Au fil des répétitions, les performances de recollection de l’information s’améliorent, et restent plus stables dans le temps (Figure 1).
L’important, c’est de mémoriser que tout ceci est l’exact opposé du Machine Learning (ML), et de l’intelligence artificielle (ce terme est ambigu, je ne l’aime pas). Ce n’est pas du ML car le fonctionnement de l’algorithme ne changera jamais, peu importe le nombre d’apprenants qui se verront proposer ces « parcours personnalisés ». Exactement comme pour le livre dont vous êtes le héros. Il pourra être lu par un million de personnes, les pages ne bougeront pas d’un iota. Et s’il est assez volumineux, on peut même imaginer que chaque apprenant aura un parcours différent au sein du livre. Ce livre ne sera pas une IA pour autant. Vous voulez de l’intelligence artificielle ? Allez voir du côté de la théorie de la réponse aux items ou de celui du Bayesian Knowledge Tracing. Quant à ce que cela recouvre, plus de place dans ce billet, je vous renvoie à Google et Wikipedia. En attendant, j’espère que ces quelques lignes auront été éclairantes pour celles et ceux qui s’intéressent à l’apprentissage adaptatif.
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