L’évaluation est l’un des éléments clés de la formation. Pour autant, les outils sont rudimentaires et ne permettent pas de construire un parcours unique adapté au profil de l’apprenant. C’est l’ambition de l’apprentissage adaptatif. Plusieurs start-up travaillent sur le sujet en développant des algorithmes spécifiques. Mathieu Cisel, expert MOOC et bloggeur, fait le point sur l’apprentissage adaptatif et sur les acteurs du secteur.
Constat, les MOOCs (et la plupart des systèmes de e-earning) ne permettent pas d’évaluer la compétence. Les QCM mesure tout au plus la connaissance. Et cela sur une période courte. Les questionnaires à froid permettent de réduire cet écart mais faiblement. On ne sait pas si les connaissances sont réellement acquises et peuvent être mise en oeuvre… De même l’évaluation par les pairs atteint vite ses limites. Ces processus pédagogiques. En fait, dans les MOOCs, on mesure d’avantages l’implication que la compétence. On reste encore dans une logique de machine à apprendre de type behaviorisme.
Le défi désormais est de s’appuyer sur l’intelligence artificiel et les algorithmes de recommandations. Ils permettent de suggérer à l’utilisateur la ressource la plus adaptée à son historique d’apprentissage, et ce à différents niveaux de granularité explique Mathieu Cisel. En effet, cette technique d’apprentissage dans laquelle chaque essai nouveau permet d’améliorer les performances de la machine pour un meilleur réglage des paramètres. Mathieu Cisel fait le point sur ces notions dans l’un de ces derniers posts : Du MOOC à l’apprentissage adaptatif : le problème de la personnalisation.
Plusieurs acteurs se positionnent sur ces technologies. On pourra citer domoscio (société française) Cerego qui travaille plutôt dans des logiques de l’apprentissage programmé. Ces solutions travaillent sur la base d’arbre de réponses reliés à des exercices/fiches de renforcement.
Pour dépasser ce modèle, on doit modéliser le champ de connaissances pour construire des parcours logiques. Il faut ensuite modéliser les cartes mentales de l’apprenant pour connaitre les incompétences (savoir ce que l’apprenant ne sait pas). Cela nécessite de mettre en place de tuteur intelligent
Les deux acteurs majeurs sont Carnegie Learning et Knewton. Pour Knewton, on ne sait pas exactement ce qu’il y a dans la machine mais ils de grosses ambitions. Ils ont levé 105 millions de dollars. Et surtout, il travaille avec les éditeurs. Knewton a notamment sorti avec Gutenberg Technology en octobre la première application sur tablette adaptative.
En France, plusieurs projets sont à suivre sont le projet voltaire pour l’apprentissage de l’orthographe et la grammaire ainsi que Woonoz qui se positionne sur l’apprentissage mémoriel. Enfin, la société MyBlee qui développe des logiciels d’apprentissage des mathématiques pour les six-douze ans.
Cela ne permet pas pour autant de valider une compétence acquise. Du reste, comme le souligne Mathieu Cisel : “On n’a beaucoup de mal à penser compétences. Cela nécessite une mise en situation réelle. “v
