La formation est un élément clé pour améliorer à la fois les compétences d’une personne et la performance d’une entreprise. Les méthodes d’apprentissage étant propre à chacun, de nouvelles tendances ont émergé sur le marché, grâce au potentiel de l’IA, permettant un apprentissage personnalisé : l’Adaptive Learning.

L’Adaptive Learning, ou apprentissage adaptatif, est une technologie en passe de révolutionner l’éducation qui aborde les trois phases du processus d’apprentissage : Assimilation, Consolidation et Application. Il s’agit d’une méthode d’apprentissage dans laquelle une ou plusieurs caractéristiques de l’environnement d’apprentissage s’adaptent à l’apprenti.

Dans le détail, cette adaptativité concerne trois éléments principaux :

• l’apparence ou la forme de l’apprentissage ; c’est la façon dont les actions d’apprentissage (le contenu, le texte, les graphiques, les vidéos…) sont présentées à l’apprenti
• l’ordre ; c’est la façon dont les actions d’apprentissage sont ordonnées et connectées en fonction du rythme auquel l’apprenti progresse
• l’accompagnement vers l’objectif ; cela désigne les actions du système menant l’apprenti vers le succès, par exemple le niveau de difficulté

Objectifs et avantages de L’Adaptive Learning

L’idée principale de l’Adaptive Learning est de répondre aux besoins individuels de chaque apprenti durant le processus d’apprentissage.

Plutôt que d’imposer un programme unique à tous les apprenants sans tenir compte de leurs capacités et de leurs besoins respectifs, l’Adaptive Learning permet d’élaborer des apprentissages personnalisés qu’ils seront motivés à suivre. En complément, il permet aux formateurs de mesurer plus facilement les résultats d’apprentissage, de pouvoir ainsi anticiper leurs besoins et proposer des contenus adaptés.

Selon une étude, « 80% du contenu est retenu avec l’Adaptive Learning, contre 28% avec des contenus classiques » (Source : Top Formation).

Adaptive Learning et Big Data : l’apprentissage « Data-Driven »

Il existe aujourd’hui de nombreuses solutions d’Adaptive Learning. La plupart d’entre elles se focalisent sur l’ajustement du parcours d’apprentissage.

Pendant la phase d’apprentissage en ligne, l’apprenant est suceptible de laisser des données numériques conservées ("data"), exploitables par la suite à l'aide d'algorithmes de machine learning afin de proposer un ajustement du rythme, de l'itinéraire d'apprentissage ou du contenu.

Une fois l’apprentissage réalisé avec succès, il est aussi possible d’analyser les données des apprenants afin de repérer les éléments qui leur ont permis de réussir.

Adapter l’apprentissage au profil des apprenants permet donc un parcours riche et non redondant. Grâce à l’apport des Neurosciences et de l’intelligence Artificielle, il est désormais possible de profiter d’une expérience d’apprentissage individuelle… de nouvelles évolutions pourraient voir rapidement le jour grâce à la science permettant d’optimiser la collecte et l’exploitation de données. Un avenir prometteur pour l’Adaptive Learning !