À travers l’expression ‘adaptive learning’ ou ‘apprentissage adaptatif’, on désigne une expérience d’apprentissage personnalisée pour chaque étudiant grâce à l’analyse continue des données que le système reçoit pendant l’apprentissage, créant un flux d’informations d’entrée et de sortie personnalisé sur les progrès de l’étudiant. Plus l’interaction avec la plateforme numérique d’adaptive learning est importante, plus elle dispose de données.

Alors, qu’est-ce que l’adaptive learning ?

Il s’agit d’une méthode d’enseignement capable de s’adapter aux besoins spécifiques de chaque étudiant. En utilisant l’intelligence artificielle : en fonction de la réaction de l’étudiant et du contenu, le système proposera des suggestions, des révisions et des interventions sur mesure.

Cette révolution a également des effets sur le travail du formateur, car ceux qui créent et vendent des cours en ligne auront de plus en plus de données pour structurer des contenus dédiés et pourront surveiller en permanence les progrès et les échecs de leurs étudiants.

Quand peut-on parler d’adaptive learning ?

Un environnement d’apprentissage peut être considéré comme adaptatif s’il remplit 4 conditions :

1. Surveiller automatiquement les activités de l’étudiant
2. Interpréter les données sur la base de modèles spécifiques
3. Comprendre les besoins et les exigences de l’utilisateur grâce aux données extraites
4. Fournir des connaissances personnalisées sur la base de l’analyse de ces données de manière dynamique

Quels sont les effets positifs de l’Adaptive Learning ?

Une étude de l’Education Growth Advisor a montré qu’avec l’introduction de l’adaptive learning à l’Arizona State University, le taux d’étudiants promus a augmenté de 18%, et les abandons de cours ont diminué de près de la moitié.

Expérience similaire à celle de la Colorado Technical University où l’on a observé une augmentation des promotions d’environ 30%.

Quel rôle joue l’IA dans la révolution de l’adaptive learning ?

L’apprentissage adaptatif, à travers des algorithmes et des systèmes d’intelligence artificielle, améliore les interactions entre la machine et l’étudiant, personnalise les environnements d’apprentissage et répond aux besoins spécifiques des étudiants.

Il permet de mettre en place un système de tutorat continu et axé sur chaque étudiant, en détectant les lacunes et les progrès, en fournissant des conseils et en augmentant l’engagement.

Il permet de mettre en place des parcours d’apprentissage plus efficaces et plus performants grâce à une approche basée sur les données.

En conclusion, l’adaptive learning est sans aucun doute la prochaine frontière de l’apprentissage. Mais si nous prenons un moment pour réfléchir, nous voyons que l’apprentissage adaptatif est exactement ce que fait tout bon enseignant : comprendre les besoins de ses étudiants, fournir des informations utiles, et remoduler les méthodologies qui se révèlent moins efficaces.