Grâce aux progrès technologiques (Big data, algorithme d’intelligence artificielle et neurosciences),
une nouvelle méthode d’apprentissage est désormais au cœur des dispositifs de formation professionnelle.
Il s’agit de l’Adaptive Learning. Cette technologie a un impact sur les entreprises puisqu’elle permet l’acquisition de compétences, l’engagement des collaborateurs dans leur parcours de formation et le retour sur investissement de la formation.
Les apprenants engagés dans une formation adaptive peuvent tous commencer avec la même vidéo ou le même contenu, mais selon leurs réponses au test d’entrée, il leur sera proposé un contenu et des questions différentes. L’idée principale est donc de prendre en considération le profil du collaborateur (son niveau de maîtrise, ses besoins, ses connaissances, ses préférences, ses aptitudes et ses objectifs) dans la construction d’un parcours de formation personnalisé et adapté.
Aujourd’hui, l’adaptive learning intègre de plus en plus les technologies d’Intelligence Artificielle, de Big Data et de Machine Learning pour réaliser une analyse prédictive du comportement de l’apprenant au sein même d’un module. Le module devient alors individuel et ultra personnalisé selon trois critères, l’apparence, l’ordre et l’accompagnement vers l’objectif. L’apparence est la façon dont les actions d’apprentissage (le contenu, les graphiques, les vidéos, etc.) 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.
La stratégie d’Adaptive Learning ou l’ajustement « data-driven » doit suivre un séquencement de plusieurs étapes. Cette démarche est présente dans plusieurs solutions comme Woonoz et Tactileo.
La première étape à mettre en place est la collecte de données. Une solution d’apprentissage adaptatif doit rassembler les données relatives au profil de l’apprenant: son niveau de maîtrise, ses connaissances, ses objectifs, ses points faibles, etc. Le système doit être paramétré en imaginant différents types de scénarios et en tenant compte des objectifs et des hypothèses prédéfinis.
La deuxième étape consiste à dresser la “ fiche d’identité ” de l’apprenant et d’identifier les points à travailler en priorité à partir des informations collectées et du suivi des analytics. L’exemple de la start-up Domoscio, propose une solution d’adaptive learning en mode SaaS permettant de centraliser l’offre de formation et de personnaliser les parcours de formation. Pour identifier les axes d’amélioration de l’apprenant, l’outil doit être en mesure de proposer un système de recommandationspour orienter plus précisément et plus efficacement l’apprenant vers l’objectif d’apprentissage. Il existe deux niveaux de recommandations personnalisées, la recommandation de compétences à prioriser en fonction des objectifs pédagogiques. Pour répondre à cette recommandation, Domoscio propose des plans de révisions conçus sur mesure pour optimiser l’apprentissage. La recommandation de contenus adaptés (e-learning, vidéo, serious game, etc) aux connaissances et compétences à acquérir est aussi une recommandation personnalisée. 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.
En fonction des compétences à perfectionner, l’outil construit un parcours de formation sur mesure. Par exemple, si l’apprenant ne répond pas correctement à la première question, le module lui proposera un contenu plus élémentaire afin de renforcer la notion en question, et l’ensemble du parcours de formation sera automatiquement adapté. À l’inverse, si l’apprenant réalise un sans-faute sur la première étape, le contenu proposé par la suite sera d’un niveau plus élevé. En conclusion, l’adaptive learning vient augmenter les dispositifs de formation des entreprises et permet de positionner l’humain au cœur du dispositif. Les solutions d’adaptive learning sont principalement portées par des éditeurs de niche (start-up). Elles peuvent notamment compléter une suite talent. A ce jour, ce type d’outil est encore trop peu démocratisé. C’est l’enjeu des DRH que de réaliser des POV (Proof Of Value) pour montrer tous les bienfaits de cette technologie pour proposer une expérience collaborateur personnalisée.
Merci à Angélique Sikora, Consultante AMOA SIRH chez mc2i, pour la rédaction de cet article
Sources :
https://www.tactileo.com/lexique-du-digital-learning/adaptive-learning-definition-idees-recues/
https://www.lebigdata.fr/adaptive-learning-definition
Adaptive learning : le futur de la formation ? (apec.fr)
Adaptive learning : de quoi s’agit-il ? - LALAMEDIA
https://www.youtube.com/watch?v=BPsFBFr44no
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