L’adaptive learning est-il l’avenir de la formation ?

Nous évoluons aujourd’hui dans un monde du travail hybride, marqué par le développement de l’activité en distanciel. À cela s’ajoute une flexibilité et une mobilité accrues des salariés. La formation professionnelle ajuste son offre en conséquence. L’adaptive learning fait partie des solutions de plus en plus prisées par les entreprises.

 
La raison ? L’apprentissage adaptatif propose une formation personnalisée et évolutive. En d’autres termes, les parcours de formation et/ou les contenus pédagogiques sont construits selon les profils et s’ajustent en temps réel aux besoins du collaborateur. Les dernières avancées de l’adaptive learning sont prometteuses. Dès lors, une question se pose : l’adaptive learning est-il l’avenir de la formation professionnelle ? 

C’est quoi l’adaptive learning ?

L’adaptive learning, ou apprentissage adaptatif, offre à chaque collaborateur une expérience de formation individualisée et évolutive. Cette approche pédagogique se base sur plusieurs paramètres propres à l’apprenant, en particulier : ses connaissances, ses capacités, ses besoins et ses objectifs. 

De l’enseignement traditionnel, avec un formateur délivrant des savoirs à un groupe de personnes aux niveaux et profils souvent hétérogènes, on passe à un enseignement ciblé, personnalisé, rendu possible grâce aux nouvelles technologies. On parle aussi d’apprentissage “data driven” car il est basé avant tout sur l’analyse de données (le big data).  Cette définition de l’adaptive learning introduit aussi la notion d’automatisation. Voyons cela plus en détail…

Comment fonctionne l’adaptive learning ?

Une approche pédagogique issue des nouvelles technologies

À l’heure actuelle, il est possible de personnaliser l’éducation grâce à l'adaptive learning, cela ne fait aucun doute ! Mais comment fonctionne l’adaptative learning ? Cette méthode d’apprentissage fait intervenir les neurosciences, la data, l’intelligence artificielle et le machine learning. 

• Première étape : la collecte et l’analyse des données en temps réel sur la plateforme de formation. Cette data permet au système de mieux cerner le profil de l’apprenant et son comportement (résultats aux évaluations, vitesse d’apprentissage, historique de formation, âge…).
• Deuxième étape : la détection des lacunes et des préférences pédagogiques de chacun.
• Troisième étape : la construction automatique d’un itinéraire de formation et/ou la proposition de contenus personnalisés. 

La force d’un parcours en adaptive learning ? Il s’ajuste en permanence aux besoins du collaborateur, tout en lui proposant des formats pédagogiques qui lui conviennent. Les solutions proposées sur le marché varient toutefois énormément. Certaines se contentent d’une personnalisation « basique », en proposant simplement une évaluation initiale pour constituer des groupes d’élèves ayant le même niveau. D’autres vont plus loin et offrent un véritable outil sur mesure, en prenant en compte les aptitudes et le fonctionnement cognitif de l’apprenant.  

Différents paliers de personnalisation

La personnalisation du parcours de formation avec le macro adaptive learning :

Il convient de faire la différence entre macro adaptive learning et micro adaptive learning. Dans le cas du macro adaptive learning, c’est le parcours de formation qui est personnalisé. Les modules qui le composent sont les mêmes pour tous les apprenants mais, parmi ces derniers, ceux ayant déjà des acquis pourront « sauter » certaines briques de contenu. En outre, le système est capable de détecter d’éventuelles lacunes en cours de route. Il proposera ainsi au collaborateur, si nécessaire, de revenir en arrière pour refaire un module qui n’a pas été bien assimilé.  

En d’autres termes, l’itinéraire s’ajuste en temps réel aux connaissances de l’apprenant. In fine, tous les élèves atteignent le même niveau, mais chacun avance à son rythme. Le macro adaptive learning est particulièrement efficace pour l’apprentissage des langues ou d’un logiciel par exemple, qui impliquent un parcours long, constitué de nombreux modules.

La personnalisation des contenus avec le micro adaptive learning :

Avec le micro adaptive learning, on pousse le curseur un peu plus loin en matière d’individualisation de la formation. En effet, on passe du parcours adaptatif au contenu adaptatif. Les ressources pédagogiques de chaque module du parcours s’ajustent automatiquement aux besoins spécifiques des utilisateurs. 

Le micro adaptive learning est en mesure de personnaliser les enseignements et les évaluations en fonction du profil cognitif de l’apprenant. Ici entrent donc en jeu les neurosciences, une discipline qui a pour but d’étudier les processus de la connaissance et les mécanismes de la pensée.  Cette approche est parfaite pour l’acquisition d’une compétence précise sur un temps très court.

L’adaptive learning est-il l'avenir de la
formation professionnelle ?

Une montée en compétences plus rapide grâce à l’apprentissage adaptatif : un atout dans un monde du travail incertain

Dans un monde professionnel en pleine mutation, où les postes évoluent vite et de nouveaux métiers se créent, les salariés doivent s’adapter rapidement tout en conservant un niveau de compétences optimal. L’adaptive learning semble s’intégrer parfaitement à ces nouveaux enjeux.

Il est certain qu’une formation individualisée conduit à une plus grande motivation des apprenants, à un meilleur taux de rétention et à une montée en compétences plus rapide. Le gain est réel en termes d’efficacité de la formation et c’est bien évidemment le point fort des solutions d’apprentissage adaptatif, comme celle que propose Rise Up par exemple. 

De plus, nous n’en sommes aujourd’hui qu’aux prémices de leur développement. Dans les années à venir, cette approche pédagogique facilitera de plus en plus l’apprentissage. Les progrès constants dans le domaine des nouvelles technologies laissent en effet entrevoir des possibilités accrues en termes d'adaptation et de personnalisation de la formation professionnelle.

Les dernières avancées de l’adaptive learning séduisent donc de plus en plus d’entreprises, qui ont compris tout le potentiel que possède l'apprentissage par l'intelligence artificielle. 

L’humain : un rôle minimisé dans l’adaptive learning

Il ne faut pas, toutefois, minimiser les limites de l’adaptive learning, en particulier l’effacement de l’humain. Mixer data et algorithmes ne suffit pas à bâtir un dispositif de formation optimal. L’interaction sociale est tout aussi fondamentale pour l’acquisition de nouvelles compétences. Les échanges, l’émulation et la dynamique de groupe, sans oublier les émotions, font partie intégrante du processus d’apprentissage, d’où la nécessité de continuer à proposer des formations en présentiel. 

Peut-on donc dire que l’adaptive learning est l’avenir de la formation professionnelle ? Il occupera une place importante dans les dispositifs de demain, c’est certain. Malgré tout, si la technologie évolue vite, il y a une chose qui ne changera jamais : le caractère social de l’être humain. 

Pour être vraiment pertinent, l’adaptive learning devra donc venir épauler le formateur et favoriser une diversité des formats et des modalités d’apprentissage.