Les enseignants savent depuis longtemps que leurs élèves apprennent à des rythmes différents, et de manières différentes. Rappelez-vous la frustration d’un élève doué qui avait appris un concept par ses propres lectures et qui devait freiner son enthousiasme pendant une leçon particulière durant que le reste de la classe rattrapait son retard. Ou au contraire : l’élève en difficulté, qui a peut-être manqué un cours dans une classe précédente et qui ne dispose pas d’une compétence de base avec laquelle construire la compréhension de la nouvelle leçon.
Dans le tohu-bohu d’une classe, les subtilités permettant de savoir qui ronge son frein pour apprendre davantage et qui est en difficulté ne sont pas toujours aussi évidentes. Les élèves lèvent rarement la main et s’identifient comme étant “ennuyés” ou “en difficulté”. Ainsi, les moments opportuns critiques pour intervenir et ajuster un plan de cours sont manqués, et avec eux la chance de soutenir la courbe d’apprentissage d’un élève.
L’apprentissage adaptatif est un objectif ambitieux des idées et systèmes pédagogiques avancés et décrit la capacité d’un système d’apprentissage (dans la plupart des cas numérique) à s’adapter aux différences d’apprentissage entre les élèves, ainsi qu’à s’adapter aux changements dans la trajectoire d’apprentissage des individus. Les systèmes d’apprentissage adaptatifs font partie des systèmes de gestion de l’apprentissage de qualité, et répondent à des changements subtils dans la compréhension d’un sujet par un étudiant.
La promesse de la technologie adaptative touche au cœur de questions pédagogiques brûlantes, certaines aussi anciennes que le système éducatif formel lui-même :
Y a-t-il une meilleure façon de cadrer les concepts pour les étudiants que les manuels scolaires ? Quel type de changement dans les programmes scolaires soutiendra l’engagement des élèves et, par extension, motivera l’apprentissage autonome ? La modification de la structure, du style et de la séquence d’une leçon peut-elle augmenter l’assimilation et la compréhension ?
Ce que tout système d’apprentissage adaptatif devrait avoir
De nombreux progiciels LMS offrent un composant d’apprentissage adaptatif, cependant tous ne sont pas créés égaux. La technologie d’apprentissage adaptatif nécessite une énorme quantité de planification et d’ingénierie back-end pour créer un système convivial et efficace.
Passons en revue les caractéristiques d’un système d’apprentissage adaptatif efficace
Big data
Le point de départ, ce sont les données. Au-delà des hypothèses normales basées sur l’âge et les notes, les systèmes d’apprentissage adaptatifs doivent alimenter les enseignants avec une mine d’autres données utiles qui reflètent la manière dont chaque élève réagit aux diverses leçons et contenus d’apprentissage. En ajoutant un composant LMS à leur programme d’études, doté de technologies d’apprentissage adaptatif, les enseignants sont en mesure d’adopter des changements réels dans la classe, la conception des devoirs et la notation pour tenir compte des différences subtiles dans les profils d’apprentissage de leurs étudiants.
Conception détaillée
Les LMS qui s’efforcent de proposer un composant d’apprentissage adaptatif doivent être exceptionnellement bien conçus et prendre en compte les nombreuses permutations du contenu, en fonction de l’interaction de l’étudiant avec celui-ci. C’est presque comme écrire une de ces histoires ouvertes où le lecteur choisit les actions du héros à chaque tournant. Le contenu doit être conçu de manière à ce qu’un nombre quasiment protéiforme d’options, et de chemins, soient intégrés dans chaque leçon.
Une adaptation rapide
Le degré d’adaptabilité ne peut pas être superficiel, offrant de larges ajustements basés sur peu de variables. Il doit être finement ajusté, de sorte que chaque choix que l’élève fait sur son chemin à travers le matériel est reflété par un système dorsal complexe qui modifie continuellement l’expérience de l’élève en fonction de la façon dont il accomplit les tâches. En outre, l’utilisateur (l’étudiant) doit avoir l’impression que les modifications sont transparentes et son expérience doit rester positive, renforçant la compréhension et l’apprentissage, quelles que soient les fois où il doit répéter quelque chose ou échouer théoriquement à une tâche.
Mécanismes de retour
Un système d’apprentissage adaptatif de qualité disposera de mécanismes de retour variés qui alerteront les étudiants en cas d’erreur et les guideront – en fonction de la nature de l’erreur – vers un point précédent de la leçon, ou leur offriront des conseils et des astuces pour résoudre la tâche en cours. La construction et la conception de ces mécanismes de rétroaction, qui peuvent également adopter une approche basée sur le jeu, sont cruciales pour conserver une tonalité d’encouragement et maintenir l’intérêt des étudiants.
Intelligence artificielle
Un système d’apprentissage adaptatif bien conçu a la capacité de “lire” les interactions d’un étudiant, et de prendre la décision de modifier la séquence des tâches et des leçons en conséquence. Le système sera préchargé avec un certain nombre de variables qui lui permettront de décider de modifier une séquence de contenu, en fonction des réponses de l’élève qui indiquent une difficulté. Par la même mesure, le système devrait être capable d’identifier la compréhension rapide et l’achèvement des tâches, et d’orienter la leçon pour accueillir les élèves doués, ou intéressés.
Les systèmes d’apprentissage adaptatif restent une “patate chaude” parmi les écoles, seulement environ 20% des écoles américaines ont jusqu’à présent adopté les technologies d’apprentissage adaptatif, avec de nombreux conseils scolaires et parents citant les préoccupations de confidentialité et les contraintes financières comme facteurs limitatifs.
Cependant, les exemples de réussite abondent aussi – spécifiquement en ce qui concerne les élèves en difficulté.
Avec la technologie, les contenus et les systèmes d’apprentissage continuent d’évoluer. Comme pour toute évolution, ceux qui sont fortement axés sur l’étudiant, basés sur la résolution des défis éducatifs du monde réel, survivront.
