Réussissez vos formations professionnelles grâce à l’Adaptive Learning

L’Adaptive Learning est une méthode d’apprentissage adaptatif qui utilise des algorithmes sophistiqués pour s’ajuster avec précision aux besoins et aux préférences de chaque apprenant. Lors d’une entrevue exclusive avec Nicolas Bourgerie, CEO et fondateur de Teach UP, nous explorerons l’intégration de l’Adaptive Learning dans le domaine de la formation professionnelle. Quels sont les enjeux ? Comment utiliser au mieux cette technologie ? Quels sont les impacts en terme de formation ?

L’Adaptive Learning est une forme d’apprentissage dynamique qui s’adapte à chaque apprenant et à son niveau de connaissances. Il s’agit d’un moyen innovant de mettre en place des formations personnalisées qui s’adaptent aux besoins et aux compétences de chaque individu. L’Adaptive Learning permet aux apprenants de progresser à leur propre rythme, de développer leurs connaissances et d’atteindre leurs objectifs de formation.

Nicolas Bourgerie nous donne sa définition de l’Adaptive Learning comme étant :

une méthodologie pédagogique innovante qui met l’accent sur l’individualisation de la formation pour chaque apprenant, garantissant ainsi leur succès dans l’acquisition de compétences.

S’opposant fermement à l’uniformisation, cette approche personnalisée s’appuie sur l’adaptation de multiples paramètres spécifiquement pour chaque apprenant. Initialement développée par des scientifiques dans les années 1980, elle a connu une révolution grâce aux avancées technologiques, notamment dans les domaines des sciences cognitives et du Machine Learning. Ces progrès ont permis une compréhension plus fine des interactions entre les apprenants, les contenus et les formateurs. Ainsi, l’apprentissage adaptatif a réussi à s’intégrer aussi bien dans les approches d’apprentissage en présentiel que dans celles à l’ère du numérique, ouvrant de nouvelles perspectives dans le monde de l’éducation.

L’utilisation de l’Adaptive Learning dans la formation professionnelle peut être assez variée, rendant parfois difficile la distinction entre les véritables innovations et les termes marketing. Cela va des algorithmes plutôt basiques à des projets aboutis utilisant des approches avancées telles que le Machine Learning ou le Deep Learning, avec des étapes de recherche et développement. En combinant les principes de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, l’Adaptive Learning propose des outils et des ressources pédagogiques personnalisés pour répondre aux besoins et à la progression de chaque apprenant.

Pour développer ces outils, la mise en œuvre du Machine Learning repose sur des mathématiques avancées pour le traitement des données des apprenants (toujours anonymisées). Ces données alimentent un « data lake » et sont utilisées dans des traitements algorithmiques, notamment les arbres de choix probabilisés. De plus, l’introduction des sciences cognitives et des neurosciences permettent de construire ces arbres de choix de manière plus approfondie, optimisant ainsi l’approche de l’apprentissage adaptatif.

En parallèle, l’utilisation de réseaux de neurones supervisés (IA) permet d’apporter une dimension encore plus sophistiquée à ces systèmes d’apprentissage adaptatif, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités d’individualisation et d’amélioration de l’efficacité de la formation.

Les solutions d’apprentissage adaptatif sont des outils puissants qui peuvent améliorer les performances des collaborateurs en matière de formation professionnelle. Conçues pour s’adapter aux capacités de chaque salarié, elles ajustent le contenu de l’enseignement afin de garantir un apprentissage optimisé et en adéquation avec les besoins des apprenants. Ces approches sont particulièrement bénéfiques dans le cadre de formation blended learning (apprentissage mixte), où elles favorisent l’efficacité de la formation en permettant une personnalisation accrue du parcours d’apprentissage pour chaque collaborateur.

L’adaptive Learning utilise des algorithmes pour s’ajuster aux spécificités individuelles des apprenants. En temps réel, elle analyse leurs performances et adapte automatiquement le contenu et le rythme d’apprentissage, offrant ainsi une expérience personnalisée et plus efficace aux collaborateurs, que ce soit dans le cadre de parcours Blended Learning ou hybrides.

Parmi les spécificités individuelles les plus pertinentes pour adapter le parcours de formation, on retrouve :

1. L’expertise liée à la compétence visée : Étant donné que les apprenants ont des niveaux de départ différents, l’adaptive Learning prend en compte ces écarts pour mieux répondre à leurs besoins spécifiques. Cela peut être évalué à l’aide de CV, de questionnaires de niveau, ou en déterminant un coefficient d’expertise.
2. Le niveau d’engagement dans les modalités : Chaque apprenant peut être plus engagé dans certains types d’activités d’apprentissage. Cette spécificité permet de prioriser les éléments alignés avec la compétence à développer. Certains chemins d’apprentissage seront plus adaptés en fonction des objectifs, que ce soit pour développer un comportement ou acquérir une connaissance.
3. L’intérêt et l’envie déclarée pour un sujet : L’adaptive Learning offre également la possibilité de laisser aux apprenants certains choix dans leur parcours, en prenant en compte leurs préférences et leurs centres d’intérêt.
4. Les contraintes d’apprentissage : L’adaptive Learning s’adapte également aux contraintes auxquelles un apprenant peut faire face, telles que des handicaps ou des limitations matérielles, pour assurer une expérience d’apprentissage inclusive.

En prenant en compte ces données individuelles, l’adaptive Learning offre une personnalisation optimale du parcours d’apprentissage, ce qui favorise une meilleure assimilation des connaissances et compétences pour chaque apprenant.

Il existe deux types d’Adaptive Learning :

• Le micro-adaptive Learning : À l’échelle d’une brique pédagogique ou d’un module e-learning, Habituellement, les chemins d’apprentissage sont construits selon des chemins d’apprentissage linéaires et uniformes (ce qu’on appelle effet tunnel).  Toutefois, grâce au micro-adaptive Learning, les interactions de l’apprenant avec l’écran sont utilisées pour créer la suite de la formation en temps réel. En fonction de sa navigation, un algorithme s’adapte à la personne et à ses besoins, offrant ainsi une adaptation en temps réel de la formation.
• Le macro-adaptive Learning : À l’échelle d’un parcours de formation, il est conçu pour atteindre un objectif pédagogique en proposant des parcours personnalisés adaptés aux besoins, contraintes et envies de chaque apprenant. Dans le contexte du blended learning, ce type d’approche prend en compte les interactions avec les formateurs, qui peuvent également fournir des recommandations pour un chemin d’apprentissage spécifique, qui répond aux besoins particuliers de chaque apprenant.

Grâce à des contenus ciblés et interactifs, l’adaptive Learning se révèle être un outil efficace pour prévenir le décrochage des apprenants, et son impact peut être mesuré avec précision. Cette approche offre une solution aux formateurs pour garantir que les collaborateurs atteignent leurs objectifs de formation, en leur proposant des parcours adaptés à leurs idées d’apprentissage et en limitant ainsi le risque de décrochage.

La technologie de l’adaptive Learning adapte la difficulté des exercices au niveau de chaque apprenant, créant ainsi une dynamique propice au succès. Aucun découragement n’est ressenti, car la difficulté s’ajuste pour que chacun puisse progresser à son rythme et de manière personnalisée.

Les résultats montrent que l’approche adaptive Learning permet de réduire de moitié le taux de décrochage par rapport aux approches linéaires, comme en témoignent les données issues des clients de la solution adaptive Learning Teach Up.

L’objectif ne se limite pas uniquement à la complétion de la formation, mais également au temps passé à apprendre. Une solution adaptive Learning permet d’économiser environ 35% du temps sur des parcours micro et 40% sur des parcours macro, comparé à une approche linéaire (données Teach Up). Cette efficacité accrue contribue à une meilleure assimilation des connaissances et à une plus grande satisfaction des apprenants dans leur parcours de formation.

L’adaptive learning ou apprentissage adaptatif représente une puissante alliée pour la formation professionnelle. Grâce aux avancées de l’IA, du machine learning, ainsi que l’émergence de technologies telles que GPT-3 et GPT-4, de nouvelles possibilités s’ouvrent pour optimiser l’efficacité des parcours digital learning intégrant cette approche adaptative. Cependant, malgré les atouts qu’elle offre, cette approche doit également faire face à des défis relatifs à la vérification des informations et à la curation des contenus, mettant en lumière l’importance d’une approche réfléchie pour exploiter pleinement les idées, modules et opportunités de l’adaptive learning.

L’Adaptive Learning peut être déployé dans divers domaines d’activité, y compris dans des environnements à contraintes de sécurité élevées, tels que l’aéronautique ou le nucléaire. Même dans des modules offline, cette idée peut être mise en œuvre. Cependant, son utilisation est plus fréquente dans certains secteurs, notamment pour former un grand nombre de personnes simultanément. De manière générale, il est largement utilisé pour dispenser des connaissances pointues et développer un savoir-faire spécifique dans des domaines ciblés. La mise en place de l’Adaptive Learning peut varier selon les besoins et les contraintes spécifiques de chaque domaine d’activité, en fonction de la plateforme d’adaptative learning et de l’outil LMS utilisé pour réaliser les tests.

L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans l’apprentissage adaptatif en analysant et en comprenant les données sur les préférences et les performances des apprenants. Grâce à cette technologie, les systèmes d’apprentissage adaptatif peuvent s’ajuster aux préférences et aux compétences des apprenants, leur offrant ainsi une expérience personnalisée dans différentes modalités pédagogiques. Cette approche favorise les montées en compétences des apprenants et contribue à améliorer leur taux de réussite. Par ailleurs, ChatGPT représente un gros accélérateur du marché de l’adaptive learning. Bien qu’il soit utile pour aider dans la rédaction de contenu et la structuration, il est important de le challenger car il ne possède pas une intelligence réelle. Les informations fournies par ChatGPT peuvent être pertinentes pour des premières intentions, mais il est essentiel de vérifier leur fiabilité auprès de sources fiables.

L’écriture de cet article repose sur l’échange entre Nicolas Bourgerie, fondateur et CEO de Teach Up, outil auteur LXP innovant ou LCMS tout-en-un, et Gérard Peccoux, président de Callimedia, durant l’épisode 56 de notre podcast Never Stop Learning.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’intelligence artificielle, le vidéo Learning ou la curation de contenu, découvrez les différents épisodes disponibles sur notre podcast.