Adaptive learning : personnaliser l’apprentissage avec le Big Data et l’AI

Adaptive learning : personnaliser l’apprentissage avec le Big Data et l’AI

Par 12 juin 2017
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Adaptive learning ou « apprentissage adaptatif » est la combinaison de la technologie et de la pédagogie pour répondre à certains défis aux quels fait face le monde de l’éducation : Comment faire réussir de plus en plus d’élèves et d’étudiants tout en minimisant le coût de leur enseignement ? Comment personnaliser l’apprentissage à grande échelle ?

Wikipédia définie l’apprentissage adaptatif (Adaptive Learning) en tant que : « méthode éducative qui utilise les ordinateurs comme des outils d’enseignement en charges d’organiser les ressources humaines et les supports d’apprentissage en fonction des besoins uniques de chaque apprenant ». Plus simplement, l’adaptive learning, désigne à la fois l’idée que pour être efficace, l’enseignement doit être le plus personnalisé possible et le plus adapté aux besoins de l’élève, mais également une innovation pédagogique qui inclut un ensemble d’outils, utilisant le Big Data, l’intelligence artificielle, le « machine learning« , les neurosciences et la psychologie cognitive. 

Cette innovation pédagogique est en partie née de la prise de conscience que l’apprentissage sur mesure à grande échelle n’était pas réalisable avec des approches traditionnelles et non-adaptées. Dans ce cadre, l’intelligence artificielle ajuste les ressources pédagogiques selon les besoins d’apprentissage des élèves. Ceux-ci sont identifiés grâce aux réponses à des questions, à la résolution d’exercices et la réalisation d’expériences. Ainsi, pour parvenir aux mêmes objectifs, chaque apprenant empruntera le chemin qui lui convient le mieux.

 

 

L’apprentissage adaptatif peut être ainsi considéré comme un outil qui permet d’améliorer la qualité de l’éducation. Ce concept permet ainsi de mettre en place un apprentissage personnalisé, un enseignement automatisé qui traite les plus grandes difficultés d’apprentissage. L’objectif est d’amener chacun à progresser, quel que soit son type d’intelligence et son niveau initial, en évitant les frustrations et les abandons en cours de route. La personnalisation de l’apprentissage créé chez les étudiants davantage de plaisir et d’envie d’apprendre.

Ceci est d’autant plus vrai que la transmission, l’évaluation et la maîtrise du contenu éducatif sont adaptés aux besoins et aux capacités uniques de chaque élève. La pédagogie adaptative permet de remplacer le modèle de classe traditionnel par des formats automatisés, plus évolutifs et moins dépendant d’un apprentissage en présentiel.

Dans cette nouvelle manière d’enseigner, le professeur n’est pas exclu du processus pédagogique. C’est uniquement son rôle et sa mission qui sont amenés à évoluer et à se transformer. De « passeur de savoir », l’enseignant doit se convertir en guide et en coach, avec moins de temps consacré à la diffusion du contenu, que les élèves peuvent maîtriser d’eux même et plus de temps consacré au soutien individuel et à la mise en place de programme adaptés aux besoins de chaque élève.

 

Une percée…à l’université américaine

Aujourd’hui ce sont encore les Etats Unis qui sont à la pointe dans la mise en place de l’adaptive learning. Les universités américaines investissent entre 100 et 200 dollars par étudiant et par an pour mettre en place un contenu personnalisé en fonction des besoins de leurs apprenants. De nombreuses start-ups se positionnent sur le créneau et même la fondation de Bill Gates finance des programmes destinés à accélérer la mise en place de l’adaptive learning dans l’enseignement supérieur.

En effet, il reste beaucoup à faire pour généraliser ces technologies et en faire bénéficier le plus grand nombre. Ainsi, selon Brian Fleming, consultant chez EduVentures, cabinet spécialisé dans l’enseignement supérieur, seules 5% des universités américaines disposent de ce type de technologies. « Pour le moment, elles les utilisent pour un cours ou un autre, mais peu se sont encore engagées dans un cursus complet et multidisciplinaire utilisant systématiquement ces outils. » 

 

Des premiers résultats très encourageants

Les premières études réalisées pour mesurer les performances de l’adaptive learning sont dans l’ensemble assez positives. L’Arizona State University, pionnière dans l’utilisation des logiciels dans ses cours de maths, a vu le nombre de ses étudiants ayant validé un module augmenter de 18%, tandis que le taux d’abandon en cours de route a baissé de 47%, selon un rapport du cabinet Tyton Partners sur ce sujet .

Une autre étude sur l’apprentissage interactif à l’université publique a démontré que des étudiants qui suivent un cours en adaptive learning atteignaient les mêmes objectifs pédagogiques que les autres étudiants (qui suivent le cours en présentiel) dans un temps inférieur de 25%. Et ce quelles que soient les origines sociales des élèves.

 

Changer les paradigmes pédagogiques.

En même temps, toutes les études menées sur le thème adpative learning mettent en avant le potentiel que cette innovation pédagogique peut avoir sur les paramètres clés pour une université : prodiguer une éducation de qualité, au plus grand nombre, à moindre frais.

Cependant les différentes études soulignent également 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 de l’investissement en équipement et logiciels. De même, les utilisateurs ne disposent pas encore de standard ou de système de contrôle qualité dans ce domaine.

Autre limite : si les concepteurs qui fournissent ces outils technologiques affirment que leurs solutions sont adaptées à toutes les disciplines, elles restent surtout efficaces pour les cours de remédiation, tutorat, remise à niveau en maths ou en sciences. Des disciplines plus adaptées aux Quizz, exercices et tests en ligne.

Enfin, se pose la question de la sécurité et la propriété des données récoltées sur les comportements des étudiants qui utilisent ces différents outils numériques et leur potentielle utilisation ou piratage pour des buts commerciaux ou autres…

 

 

 

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