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L'Adaptive Learning, ou apprentissage adaptatif, est une nouvelle approche de l'éducation. Elle consiste à ajuster l'apprentissage aux besoins individuels de chaque étudiant, grâce à des technologies telles que le Big Data. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet.
En France, comme dans un grand nombre de pays du monde, l'éducation a toujours été impitoyable. Dès les premières années, les écoliers sont divisés en deux groupes. Ceux qui réussissent à assimiler les notions sont souvent ceux qui feront de longues études et réussiront leurs vies, tandis que ceux qui rencontrent des difficultés finissent généralement par abandonner très tôt les études. Le problème est que les programmes scolaires uniformisés ne tiennent pas compte des différences entre les individus.
Adaptive Learning : qu'est-ce que l'apprentissage adaptatif ?
En ce sens, l'Adaptive Learning, ou apprentissage adaptatif, est une technologie en passe de révolutionner l'éducation. Pour définir ce concept de façon simple, il s'agit d'une méthode d'apprentissage dans laquelle une ou plusieurs caractéristiques de l'environnement d'apprentissage s'adaptent à l'apprenti.
Dans le détail, cette adaptativité concerne trois éléments principaux : l'apparence, l'ordre, et l'accompagnement vers l'objectif. L'apparence, ou la forme de l'apprentissage, est la façon dont les actions d'apprentissage (le contenu, le texte, les graphiques, les vidéos…) sont présentées à l'apprenti.
L'ordre est la façon dont les actions d'apprentissage sont ordonnées et connectées en fonction du rythme auquel l'apprenti progresse. Enfin, l'accompagnement vers l'objectif désigne les actions du système menant l'apprenti vers le succès, par exemple le niveau de difficulté.
Adaptive Learning : à quoi ça sert ? Quels sont les avantages ?
L'idée principale de l'Adaptive Learning est de répondre aux besoins individuels de chaque apprenti durant le processus d'apprentissage. Même pour les meilleurs enseignants, il est en effet difficile de cerner parfaitement le profil de chaque étudiant et d'adapter le programme en fonction. C'est pourquoi la technologie peut être d'un précieux secours.
Plutôt que d'imposer un programme unique à tous les étudiants sans tenir compte de leurs capacités et de leurs besoins respectifs, l'Adaptive Learning permet d'élaborer des apprentissages personnalisés qu'ils seront motivés à suivre.
Adaptive Learning et Big Data : l'apprentissage » Data-Driven «
Il existe aujourd'hui de nombreuses solutions d'Adaptive Learning. La plupart d'entre elles se focalisent sur l'ajustement du parcours d'apprentissage. Par exemple, un étudiant peut passer un test le premier jour. En fonction des résultats de ce test, un itinéraire d'apprentissage personnalisé lui sera proposé. De même, le contenu pourra être adapté à ses besoins individuels. D'autres solutions se concentrent sur l'ajustement du rythme et du style.
Un grand nombre de plateformes d'Adaptive Learning récentes reposent sur le Big Data. Des données sont capturées au fil de l'apprentissage, et ces données sont utilisées pour proposer un ajustement » data-driven « automatisé du rythme, de l'itinéraire d'apprentissage ou du contenu.
Il est aussi possible d'analyser les données d'étudiants qui ont terminé l'apprentissage avec succès, afin de repérer les éléments qui leur ont permis de réussir. Ainsi, si deux étudiants présentent un profil similaire, il sera possible de leur proposer le même apprentissage. Le Big Data joue donc un rôle majeur dans la révolution de l'éducation.
L'adaptive learning dans les entreprises
L'adaptive learning ne concerne pas seulement le monde éducatif. En effet, la technique peut également servir à une société. D'ailleurs, de nombreux professionnels proposent déjà leurs services aux entreprises pour des formations de ce genre à destination de leurs salariés. Par exemple, on peut citer NOVAE Digital Learning.
Et ces prestataires rencontrent du succès. Ce n'est pas étonnant puisque cette approche permet aux employés d'acquérir plus rapidement de nouvelles connaissances, réduisant les coûts pour l'employeur.
En plus d'accélérer l'apprentissage, elle le fait mieux que les anciennes méthodes. De fait, les formations se focalisent sur des objectifs bien concrets. Par conséquent, elles sont plus efficientes et renforcent réellement les compétences des collaborateurs.
Comme l'adaptive learning se base sur les informations disponibles sur les participants. Plus on dispose de données, mieux seront donc les résultats. En d'autres termes, plus l'algorithme traitera des cas différents, plus il pourra déterminer les solutions adaptées à chacun. Ainsi, ce type d'apprentissage ne cesse de s'améliorer avec le temps.
Enfin, la technique évite les redondances dans les parcours. En effet, le système enregistre les modules déjà pris par un individu. Pour sa prochaine formation, l'algorithme fera en sorte de ne plus lui proposer le même cours.
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