L’adaptive learning change les codes de l’apprentissage

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Temps de lecture : 4 minutes

L’adaptive learning s’installe de plus en plus dans les formations. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Rencontre avec Pascal Bringer, directeur général de Maskott, une société qui édite une plateforme d’adaptive learning dénommée Tactileo pour les élèves en France, et Ines Kouraichi, Sales Lead Microsoft Education & Research.

Pascal Bringer
directeur général de Maskott

Ines Kouraichi
Sales lead, Microsot Education & Research

La pluralité des profils au sein d’un système scolaire rend la vie dure aux apprenants et aux professeurs. En France, l’accompagnement est idéal pour le milieu de cible… mais pas pour les élèves en difficultés. Quelle solution face à ce constat ? L’adaptive learning, dont les outils sont là pour traiter équitablement l’ensemble des profils d’apprenants. Il s’agit de créer des contenus personnalisés pour chacun d’entre eux : adaptés à leurs besoins, à leurs expériences, à leurs niveaux de compétences et d’assimilation. Et ce, grâce à la création de parcours d’apprentissage uniques, disponibles sur écrans. En cours ou à la maison ! Du côté des formateurs, il s’agit d’un outil d’aide à la décision qui leur fournit des informations plus fines sur l’avancée de leurs apprenants pour davantage de pédagogie.

L’accès aux ressources et données

L’adaptive learning se base sur des ressources pour concevoir des parcours d’apprentissage. Il s’agit de blocs de contenus : des vidéos, du texte, des exercices, des illustrations… Mais aussi des publications scientifiques sur les processus d’apprentissage. « Avant de recréer du contenu et de le proposer aux étudiants, c’est important de savoir analyser et indexer le contenu dont on dispose déjà », explique Ines Kouraichi. En ligne, ces ressources permettent de générer des données.

Un exemple concret ? Maskott travaille avec le Ministère de l’éducation. Sa plateforme de contenus pédagogiques Tactileo est donc accessible à l’ensemble des établissements français. Environ 100 000 professeurs ont créé un compte sur la plateforme sur un total de 800 000. La start-up récupère les données de consultation des différents contenus : combien de temps faut-il pour faire un exercice ? Quel pourcentage d’apprenants parviennent à le réaliser jusqu’au bout ? Après quel contenu les apprenants réussissent-ils le mieux leurs exercices ?

Un élément essentiel pour la création de parcours individualisés. Ces données sont ensuite structurées, sélectionnées et triées. Par ailleurs, comme le souligne Pascal Bringer, « plus la plateforme dispose de données, plus les parcours pourront être affinés ».

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La création des parcours individualisés

L’adaptive learning permet de créer plusieurs scénarios, quelle que soit la formation. « En fonction du forgeron qu’on met derrière la forge, il est possible de concevoir des outils de formation aussi bien pour la maternelle que pour le collège, le lycée ou la formation professionnelle », explique Pascal Bringer. Et ce, quel que soit le domaine de ces formations. Dans le milieu scolaire par exemple, l’adaptive learning est aussi bien utilisé pour les matières scientifiques que pour les matières littéraires.

Il existe des scénarios basiques sans individualisation et d’autres scénarios dans lesquels des enseignants ont programmé une individualisation, qui peut être plus ou moins fine.

En fonction de la réponse de l’apprenant, la question ou le contenu pédagogique suivant n’est pas forcément le même. « Par exemple, si la réponse est incorrecte, la plateforme pédagogique peut le renvoyer vers une petite vidéo qui lui rappelle la règle. Par la suite, il est redirigé vers un exercice un peu plus simple que celui sur lequel il a eu des difficultés pour ensuite tenter à nouveau l’exercice qui lui a posé problème », explique Pascal Bringer.

Mais comment cela fonctionne ? Tactileo est hébergé Azure et repose sur des moteurs de règles. Il s’agit d’algorithmes manuels conçus par le formateur. Ce sont des arbres de décisions basés sur des tests réalisés en temps réel, élaborés par les enseignants ou l’ingénierie pédagogique. Concrètement, l’enseignant établit les différents scénarios à jouer à l’apprenant en fonction de ses réponses. « S’il répond bien à cet exercice, alors je lui pousse la vidéo C », par exemple.

L’adaptive learning ouvre donc une pluralité d’options pour l’élaboration de contenus éducatifs et l’apprentissage, mais pas que ! Cela permet également de suivre l’évolution de chaque apprenant individuellement.

« Nous ne sommes pas là pour remplacer le professeur, mais pour l’armer avec des outils d’aide à la décision. Nous allons lui remonter des informations plus fines que celles qu’il aurait pu avoir, pour l’aider à être plus précis dans sa pédagogie », souligne Pascal Bringer.

 

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Un atout pour renforcer les compétences

Si nous reprenons l’exemple du milieu scolaire, les programmes se basent sur l’évaluation des compétences de l’élève. Toutefois, « lorsqu’un enseignant a une classe de 35 élèves, il ne peut pas être derrière chacun pour vérifier si la compétence est acquise », souligne Pascal Bringer.

L’outil informatique permet la traçabilité de l’apprentissage de chaque élève. « Avec l’adaptive learning, l’enseignant a une pédagogie augmentée. Il dispose d’outils supplémentaires pour mieux individualiser le parcours de l’élève, récupérer des données sur la manière dont les élèves apprennent qu’il n’aurait pas pu avoir s’il était seul devant sa classe », souligne Pascal Bringer.

Il est alors possible de cartographier des compétences. Qu’est-ce que cela veut dire ? Lors d’une évaluation par exemple, en fonction la réponse de l’élève, il est possible de placer des points sur certains axes de compétences, comme la compréhension écrite par exemple. À la fin, un graphe indique le positionnement en termes de compétences de l’apprenant.

Cela permet alors aux professeurs d’émettre de fines préconisations. Des préconisations essentielles pour un apprentissage pertinent. C’est tout l’enjeu de l’adaptive learning.

Par ailleurs, « il faut respecter un certain nombre de principes éthiques dans la conception de ces algorithmes », ajoute Ines Kouraichi. Cette éthique by design repose sur plusieurs piliers : la sécurité des données, la protection des données et de la vie privée, la transparence et la fiabilité.

« Nous sommes très empiriques au sujet de l’adaptive learning », souligne Ines Kouraichi. L’objectif est maintenant de passer à des algorithmes qui déterminent les parcours selon le profil de l’apprenant de manière automatique. L’adaptive learning pourrait bientôt intégrer de l’intelligence artificielle.

 

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