On peut distinguer deux composantes de l’adaptive learning : le diagnostic et l’action. Le diagnostic fournit les informations, « la data », sur lesquelles repose l’action et sa personnalisation à l’apprenant.

Un diagnostic nécessairement multidimensionnel

Pour l’essentiel, le diagnostic s’appuie sur l’évaluation qui doit être intégrée en différents points du processus e-learning. Point fondamental : une évaluation ne doit pas produire seulement un score, car un score unique fournit trop peu d’information pour qu’on soit en mesure de prendre des décisions véritablement personnalisées. Certes, on pourrait user de règles simples comme « si le score obtenu est inférieur à tel seuil, alors orienter l’apprenant vers telle activité, plus facile ». C’est bien une forme d’adaptativité, mais insuffisante, trop primitive.

Pour des processus plus élaborés, l’évaluation doit pouvoir produire une multitude de scores, correspondant à autant d’axes ou de dimensions de la connaissance. Pour cela, il est nécessaire de faire intervenir les notions de domaines et de tags. On pourra associer chaque question à l’un des domaines qui structurent la thématique, de sorte que le résultat obtenu à cette question alimente un score par domaine. De même, on pourra associer à chaque question un ensemble de tags, des étiquettes caractérisant la connaissance associée à la question. Ainsi, la réponse donnée par l’apprenant viendra alimenter tout un jeu de scores par tag. À l’issue d’une évaluation, on dispose donc d’un score général et d’un ensemble de scores par domaines et de scores par tags, qui ensemble constituent des éléments de diagnostic complets, objectifs et précis, à partir desquels pourront être prises les décisions de personnalisation.

Des évaluations elles-mêmes personnalisées

Évoquons un autre aspect de la personnalisation, en matière d’évaluation : la sélection dynamique des questions : il sera possible de définir un questionnaire dont les questions sont choisies de manière dynamique, selon les réponses précédemment fournies par l’utilisateur, de manière à optimiser sa courbe d’apprentissage : une fois qu’une notion aura été apprise et confirmée, plus besoin d’y revenir ; au contraire, on soumettra des questions portant sur les notions identifiées comme non acquises.

Les décisions et actions de personnalisation

Voyons maintenant l’aspect personnalisation, c’est-à-dire une prise de décision, appuyée sur le diagnostic, quant à la conduite du cursus. Chez ExperQuiz, nous avons opté pour une véritable syntaxe, une grammaire, exprimant des conditions et des actions. Le format général est SI (CONDITIONS) ALORS (ACTIONS). La partie CONDITIONS peut inclure toutes formes de tests portant sur les scores analytiques. La partie ACTIONS est constituée de verbes indiquant ce qui sera entrepris si la condition est vérifiée. Parmi les actions possibles : soumettre une autre évaluation, recommander un autre module, inscrire l’utilisateur à un groupe, lui affecter un badge, valider une compétence ou une capacité, adresser un email à un formateur ou tuteur. C’est ainsi qu’on pourra définir les règles qui régissent la personnalisation du cursus.

Un apprentissage adapté et optimisé

Ces puissantes fonctionnalités peuvent sembler sophistiquées, mais elles sont faciles à mettre en œuvre, comme on peut le constater chez les clients d’Experquiz qui ne rencontrent aucune difficulté à en faire usage. Le bénéfice, pour les apprenants, est considérable : c’est l’assurance d’un apprentissage adapté, optimisé, ajustant la progression, évitant les répétitions sans pertinence, donnant à chacun le temps qui lui convient.

Pour en savoir plus…

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