« L’adaptive learning » : de quoi parle-t-on ?

Une des problématiques les plus récurrentes dans le milieu de la pédagogie concerne le caractère trop généraliste ou uniforme des parcours de formation initiale ou professionnelle, qui ne correspondent pas aux préférences, aux besoins ou aux difficultés des apprenants.

En tant que tels, ils peuvent parfois être considérés comme démotivants, dévalorisants et tout simplement inefficaces sur le plan de l’apprentissage.

À partir des années 70s, les progrès de l’intelligence artificielle ont fait émerger la possibilité de développer des parcours et méthodes d’apprentissage plus adaptés au profil de chaque apprenant.

Grâce à des algorithmes de traitement de données de plus en plus fins, on voit en effet apparaître la possibilité de créer des parcours plus malléables, au cœur desquels l’apprenant n’est plus un récepteur passif mais bien un collaborateur de l’intelligence artificielle ; qui en retour lui fait parvenir des contenus et exercices pertinents.

Chaque plateforme d’apprentissage adaptatif a sa recette propre mais en général, les ingrédients sont les mêmes, c’est-à-dire un savant mélange entre :

  • ingénierie pédagogique : les ressources, contenus et activités sont conçus et intégrés sur la plateforme en amont de son utilisation selon des objectifs pédagogiques précis ;
  • sciences cognitives de l’apprentissage : ces plateformes intègrent de plus en plus les connaissances scientifiques sur les mécanismes naturels de l’apprentissage (rythme, difficulté, mémorisation, charge mentale, etc.)
  • intelligence artificielle et big data : les algorithmes de la plateforme enregistrent et traitent les réponses de l’apprenant, ce qui fournit la matière d’entrée pour comprendre chaque profil auquel il faut s’adapter et la matière de sortie pour donner du feedback, nourrir le suivi.

Ensemble, ces différents ingrédients permettent de créer une solution pédagogique dans laquelle l’apprentissage individuel s’adapte sur deux dimensions principales :

  • le type de contenu proposé (e.g. support, niveau de difficulté, etc.) : le “quoi” apprendre
  • l’accompagnement du contenu (e.g. types d’activités, alternance des niveaux de difficulté, etc.) : le “comment” apprendre

Ces plateformes d’apprentissage ont d’abord fleuri dans le milieu anglo-saxon (e.g. Knewton) mais elles se développent actuellement de plus en plus en France aussi (e.g. Domoscio, Didask, EvidenceB). Nous en présenterons certaines pour illustrer concrètement le concept d’apprentissage adaptatif.

 

L’apprentissage adaptatif en quelques illustrations

Knewton : le coach individuel pour les étudiants

La plateforme américaine Knewton est utilisée dans le cadre de la formation initiale, à l’université principalement. Sa spécificité consiste à proposer du coaching individualisé à chaque étudiant. Autrement dit, dès lors qu’un étudiant fait une erreur ou rencontre une difficulté, la plateforme lui propose un conseil personnalisé comme le ferait un coach. Ils appellent cette fonctionnalité de la “remédiation continue ou dynamique”. Ici, l’intérêt est de proposer des interactions dynamiques et engageantes avec l’étudiant, en allant plus loin que de proposer le bon contenu ou d’ajuster le rythme.

 

EvidenceB : le soutien aux enseignants pour les obstacles d’apprentissage

Dans la même veine, l’entreprise EvidenceB propose également une solution aux enseignants pour les plus jeunes : directement intégrés dans le manuel scolaire, les modules EvidenceB abordent des problèmes d’apprentissage très concrets rencontrés par les enfants à travers des activités. Leur originalité se situe au niveau de la conception : les modules sont produits en collaboration entre des chercheurs en sciences cognitives spécialistes du problème d’apprentissage dont il est question (e.g. la représentation spatiale des formes géométriques chez les 4-6 ans), des didacticiens qui traduisent les connaissances sous forme d’exercice et une solution technologique qui peut-être déployée dans la classe par le professeur.

 

Didask : l’ingénieur pédagogique virtuel

C’est aussi à partir des sciences cognitives que la plateforme Didask envisage de développer un “ingénieur pédagogique virtuel” qui, à partir de l’intelligence artificielle combinée aux connaissances sur les mécanismes cognitifs de l’apprentissage, seraient à mêmes de concevoir directement ou d’aider à la conception de contenus adaptés au fonctionnement naturel de notre cerveau et donc plus efficaces. Pour aller plus loin : ils proposent dans leur blog des articles documentés sur les piliers de l’apprentissage !

 

Domoscio : le partenaire adaptive learning de l’IFCAM

Depuis peu l’IFCAM expérimente l’apprentissage adaptatif dans les MOOCs du Bachelor Banque Assurance. Domoscio met entre autre un accent fort sur la question des “analytics”, c’est-à-dire sur l’exploitation des données pour qu’elles puissent être informatives autant pour les apprenants que pour les formateurs. C’est en effet une autre dimension clé de nombreuses plateformes d’apprentissage adaptatif :  elles permettent de remonter des informations à la fois massives et précises aussi bien sur le contenu des formations – ce qui peut être très pertinent pour les ingénieurs pédagogiques – que sur l’évolution de l’apprentissage, ce qui est intéressant pour les usagers en termes de feedback et, sur pour les formateurs au regard du suivi.

 

Pour conclure

L’apprentissage adaptatif n’est pas réductible à une solution technologique : il est important de comprendre cette notion comme un ensemble d’ingrédients, une recette dans laquelle la technologie, et plus particulièrement l’intelligence artificielle est un moyen et pas une fin en soi…

Il serait en effet erroné de considérer que l’apprentissage adaptatif consiste exclusivement en un tournant technologique : c’est avant tout une prise de conscience sur la nécessité de remettre l’individu et ses spécificités au départ de la formation.

Cette recette est rappelée par le créateur de la plateforme Didask dans une interview : “Les algorithmes d’intelligence artificielle ne se nourrissent pas seulement de données personnelles : ils ont aussi besoin de données pertinentes, et c’est là que l’apport de la pédagogie [humaine] et des sciences cognitives devient essentiel.”