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Adaptive learning : maximisez l'apprentissage grâce aux approches personnalisées 

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L’adaptive learning, ou apprentissage adaptatif, n’est à priori pas une notion nouvelle. En théorie, les enseignants ont toujours eu le devoir et la mission de personnaliser (autant que possible) les contenus. En pratique, néanmoins, cet idéal se heurte à plusieurs difficultés. Les effectifs débordants, pour ne citer qu’un exemple, compromettent cette individualisation

Cependant, grâce aux outils numériques, la donne change progressivement. Internet, plus exactement les nouveaux algorithmes, laissent envisager une refonte (au moins partielle) du système éducatif, gagnant en accessibilité et en productivité.

Car l’adaptive learning renvoie surtout à la manière dont les intelligences artificielles peuvent catalyser et faciliter la personnalisation.

Moyennant une utilisation judicieuse du numérique, ce qui semblait utopique auparavant (s’occuper finement, individuellement de chaque élève)… devient plus réaliste maintenant. On pourrait bien assister à un changement de paradigme au sein des établissements scolaires. Il profiterait aux professeurs, surtout aux apprenants eux-mêmes.

Il y a, cela étant dit, quelques challenges à considérer. Edusign revient sur cette question essentielle. Cette page apporte une définition de l’adaptive learning « nouvelle génération », tout en invitant à la réflexion. Dans quelle mesure est-il possible de mettre en place un enseignement sur mesure ? Quelles en sont les limites ? Les modalités ? L’IA est-elle uniquement une alliée… ou aussi, potentiellement, un danger ? 

Voici tout ce qu’il est important de savoir à ce sujet.

Qu’est-ce que l’adaptive learning ?


L’adaptive learning est une méthode éducative qui repose sur des algorithmes et des données. Il ne s’agit donc pas uniquement d’un ajustement à échelle humaine. La machine permet d’ajuster le contenu pédagogique en fonction des performances et des besoins d’apprentissage de tout apprenant.

Cette technologie promet, sur le papier (ou sur l’écran…) de transformer les pratiques pédagogiques. Elle induit une mécanique d’apprentissage plus pertinente, car dynamique et interactive. Elle s’applique à tous les niveaux d’éducation, du premier degré à l’enseignement supérieur, et dans divers autres contextes, y compris celui de la formation professionnelle.

On peut alors se demander quels sont les objectifs visés. Ainsi que les avantages qu’il est possible d’en tirer. Voici quelques informations à ce sujet.

Apprentissage adaptatif : quels objectifs ? Quels avantages ?

On peut regrouper les objectifs autour d’une recherche essentielle, comme vous l’aurez compris : la personnalisation. Autrement dit, un suivi des apprenants pointu, rendu possible grâce aux outils digitaux intégrés à la classe virtuelle. En précisant que cela n’empêche aucunement le maintien de cours en présentiel. Chaque établissement, formateur, élève tirera profite de l’adaptive learning selon ce qu’il recherche.

Le développement des compétences se trouve alors au cœur de la formule. Avec un twist par rapport aux exercices classiques : l’intelligence artificielle mémorise la progression de l’apprenant. Elle détecte ses erreurs courantes. Elle adapte ses exigences aux erreurs, aux forces, parfois aux préférences de l’utilisateur. 

Adaptive learning : un exemple 

Prenons un exemple concret. Imaginons qu’une enseignante d’anglais au collège souhaite tenter l’expérience. Elle va acquérir (ou faire acquérir par l’école) une solution digitale intégrée à une plateforme d’apprentissage). Nous ne citerons pas de marque, afin d’éviter la publicité aléatoire. 

Toujours est-il que chaque collégienne, chaque collégien aura accès à l’application en tout temps. 

Les avantages qui en découlent sont les suivants :

  • Les ressources pédagogiques (en l’occurrence, fiches de vocabulaire, audios, quiz…) sont accessibles en tout temps. Les élèves motivés ont toujours l’occasion de s’entraîner… tant qu’ils ont une connexion internet et un périphérique connecté. Ce qui n’est pas systématique – mais c’est une autre problématique.
  • L’apprenante ou l’apprenant se retrouve plus rapidement face à de nouvelles compétences. Et pour cause : l’algorithme évite le recyclage inutile. Si une notion semble vraiment acquise, elle n’est plus (ou rarement) affichée à l’écran. Cela favorise l’ancrage mémoriel.
  • L’interactivité impliquée établit une rupture nette avec les vieux manuels scolaires. Le public de cette professeure d’anglais devrait se montrer particulièrement réceptif à l’interface. En précisant qu’il faut tout de même s’assurer, en amont, que tous les élèves puissent se servir du programme.
  • Un « tracking » plus méticuleux des objectifs pédagogiques individuels se dessine. 


Face à toutes ces informations, l’on pourrait se poser une question. Notre chère enseignante d’anglais… va-t-elle bientôt devoir changer d’orientation ? Les intelligences artificielles vont-elles assumer ses fonctions ? 

Les intelligences artificielles vont-elles remplacer les enseignants ?

Chez Edusign, nous ne sommes absolument pas dans une posture de rejet par rapport à l’IA. Nous avons, au demeurant, publié de nombreux articles sur le sujet. Avant même les louanges (et les inquiétudes) planétaire envers ChatGPT, nous en décrivions déjà le potentiel (voir ici).

Nous comprenons toutefois les craintes qui reviennent souvent. Si l’intelligence artificielle parvient si bien à guider l’apprenant, quel rôle joue le formateur ou l’enseignant ?

Un rôle essentiel, tout simplement. Car la machine manque d’une sensibilité cruciale. Malgré son ton crédible et amical, elle traite les données de manière glaciale. Ce n’est pas une critique. On ne peut simplement pas attendre une sensibilité venant d’un chatbot. 

Ainsi, le professeur agit en tant que médiateur. Si l’on reprend l’exemple de l’enseignante au collège, sa mission consistera à…

  • Avant toute chose, à paramétrer, aiguiller le logiciel pour qu’il corresponde à son programme.
  • S’assurer, comme on le disait, d’une accessibilité uniformisée. Sans quoi des inégalités pourraient se creuser.
  • Vérifier que les séquences en ligne (ou le prolongement du présentiel) ont porté leur fruit. Que ce soit lors d’un échange ou d’une évaluation.
  • Le cas échéant, chercher d’autres solutions pédagogiques. Il y a peu de chances pour qu’une application se remette en question. Or elle peut se révéler, au fil de l’utilisation, inadaptée. 

En fait, non seulement ce beau métier ne devrait pas disparaître… mais il peut également gagner en fluidité et en efficacité. L’automatisation (partielle) des moyens pédagogiques donne plus de temps et d’espace à la formatrice ou au formateur

Il faut tout de même apporter un bémol à ce tableau très enthousiasmant. 

Adaptive learning : peut-il s’imposer en tant que nouvelle norme ?

La réponse est non. Selon nous, du moins. Une digitalisation forcée se révélerait contre-productive à bien des égards. On l’a vu lors du confinement de 2020 : les écarts d’un enseignant à l’autre, en termes de réactivité et d’adaptation, étaient conséquents. 

Même au-delà de l’aspect technique, il y a, pour ainsi dire, des considérations « politiques ». Certains se montrent réticents face à la généralisation de la pédagogie en ligne ; y compris en cas de formation hybride

En ce qui concerne les IA, les craintes paraissent encore plus grandes. Certains professeurs, de manière sincère, voient d’un mauvais œil le recours aux robots

Ainsi, plutôt que d’imposer l’adaptive learning, il vaudrait mieux l’introduire. Étape par étape. Cela permettra à chacune, à chacun de se familiariser avec les modalités pédagogiques nouvelle génération. Sur le moyen et long terme, une partie des sceptiques percevront les bons côtés de ce format innovant. C’est une question de temps. 

Et si ChatGPT devenait une source de motivation ?

Lorsque le chatbot d’OpenAI a fait ses premiers « pas », la panique s’est emparée des milieux pédagogiques. On peut comprendre cette réaction : de nouvelles techniques de triche ont aussitôt fait leur apparition.

Cela dit, on peut tenter de voir les choses sous un autre angle. Et si les prouesses de l’IA générative éveillaient chez les élèves un instinct de compétition ? Non pas entre eux, en l’occurrence, mais face aux ordinateurs 

Si un logiciel programmé peut écrire de manière aussi efficace… n’est-ce pas l’occasion de faire ses preuves ? De faire encore mieux ?

Nous ne prétendons pas détenir la solution ultime. Mais considérer les IA comme une base de travail à transcender… pourrait bien en « booster » certains !

Adaptive learning en formation : s’adapter aux solutions d’adaptation


On ne saurait imaginer que toutes les classes françaises, quel que soit le niveau, intègrent du jour au lendemain l’adaptive learning. En revanche, au fil des années 2020, on peut s’attendre à un changement de paradigme. À une « adoption » progressive de ces solutions permettant d’accompagner les apprenants avec précision.

Chez Edusign, en tout cas, nous restons alertes quant aux moindres innovations. L’automatisation humaine est au centre de nos préoccupations. Dès lors, par exemple, nous avons mis en place des solutions d’émargement à distance qui combinent la puissance des moyens numériques et la supervision des différents formateurs.

Quoi qu’il en soit, nous assistons à un tournant. Il ne s’agit pas forcément de s’adapter brusquement, changeant chaque réflexe dès maintenant. Mais regardons vers l’avenir : il regorge d’opportunités, pour les élèves comme pour les enseignants.