Mieux comprendre l’Adaptive Learning, introduction aux notions de Macro et Micro Adaptive Learning

L’Adaptive Learning est l’une des grandes tendances en formation professionnelle. Et pour cause, il s’agit de proposer des formations capables de s’adapter aux apprenants. Le rêve ! Toutefois, en Adaptive Learning comme ailleurs, on trouve de tout. Pour être sûr de choisir la bonne formation, adaptée à ses besoins, il est important de comprendre les différentes formes d’Adaptive Learning proposées sur le marché. Portrait d’un Adaptive Learning aux multiples facettes et explications.

Adaptive Learning, une personnalisation faible à forte

Aujourd’hui, toutes les entreprises (ou presque) d’e-learning pourraient dire qu’elles font de l’Adaptive Learning (« apprentissage adaptatif », en français). L’Adaptive Learning consiste à personnaliser une formation en fonction des apprenants. Un simple test d’entrée permettant d’orienter les apprenants par niveaux peut donc être vu comme un premier type d’adaptation. Il est heureusement possible d’aller plus loin dans la personnalisation.

Il existe en effet différents niveaux d’Adaptive Learning, de faible à fort. Ce niveau qualifie la finesse de personnalisation de la formation proposée. Le niveau le plus faible revient à une personnalisation sommaire, se contentant par exemple d’un test d’entrée et proposant ensuite la même formation à deux ou trois groupes de niveau. Le niveau le plus fort désigne quant à lui une personnalisation plus pointue, s’intéressant à chaque étape de la formation.

 Adaptive learning et personnalisation

Les deux axes d’analyse de l’approche Adaptive Learning : faible/forte et contenu/parcours.

Pour plus de clarté, prenons l’exemple, dans l’enseignement scolaire, d’une classe de CE1. Chaque élève effectue un test en début d’année pour évaluer son niveau en lecture. La classe est alors séparée en trois groupes : les forts, les moyens et les faibles. Les forts suivent le même cours, les moyens un autre cours, et les plus faibles un autre cours encore. On parle d’Adaptive Learning faible.

Prenons maintenant une classe de 35 élèves de CE1, où chaque élève a une leçon de lecture différente, en fonction de son niveau et de ses connaissances, et cela à tout moment de l’année. On rentre alors dans l’Adaptive Learning fort.

Adaptive Learning Macro, une personnalisation du parcours de formation

Si l’Adaptive Learning faible ou fort désigne la finesse d’adaptation des formations, l’Adaptive Learning se construit également sur une autre dualité, celle du Macro et du Micro. L’Adaptive Learning Macro s’attache à personnaliser un parcours de formation. Cela peut se faire de différentes façons. Pour reprendre le cas de la classe de CE1, un parcours d’Adaptive Learning Macro aura une brique de conjugaison du verbe « avoir », du verbe « être », puis des verbes du premier groupe, par exemple. Il passera à la brique suivante, dès lors que la brique précédente sera considérée comme acquise.

Tous les élèves avanceront brique par brique au rythme de leur progression personnelle. Ils auront tous les mêmes modules, mais s’ils connaissent déjà la conjugaison du verbe « être » et du verbe « avoir », ils passeront directement à celle des verbes du premier groupe. Inversement, si l’intelligence détecte au fil du parcours que certains élèves ont à nouveau des lacunes sur le verbe « être », elle leur proposera de revenir faire un tour sur ce verbe, avant de continuer son « chemin » de formation.

L’Adaptive Learning Macro est particulièrement indiqué dans le cadre de formations s’étalant sur de longues périodes, de plusieurs semaines ou mois, comme les MOOC et COOC. Couplant souvent intelligence artificielle et big data, les formations d’Adaptive Learning Macro sont de formidables outils de récoltes et d’analyse de données. L’analyse prédictive de ces données permet à la formation de gagner en efficacité grâce à des déductions statistiques (pas de sciences cognitives en Macro Adaptive Learning), en étant à même de proposer les parcours les plus adaptés en fonction d’un niveau donné.

Pour que les données soient pertinentes, il faut toutefois des milliers d’apprenants. Dès lors, ce type de parcours s’adresse à des formations diffusées massivement – l’apprentissage des langues, par exemple. Des statistiques issues de la société américaine Newton présentent d’ailleurs des cas d’application permettant d’espérer 10 % à 20 % de connaissances en plus grâce à l’Adaptive Learning Macro. Le gain est appréciable.

Module de formation et points clés de connaissance

Les deux types de personnalisation en Adaptive Learning : adaptation du parcours (en vert) ou adaptation du contenu de formation (en bleu).

Adaptive Learning Micro, une personnalisation du contenu de formation

Alors que le Macro s’intéresse surtout au parcours, l’Adaptive Learning Micro se concentre sur ce que l’on retrouve dans chaque brique ou module de formation. Pour poursuivre avec l’exemple de la classe de CE1, en Adaptive Learning Macro, les élèves passeront 20 minutes sur la même brique du verbe « être » en fonction des trois niveaux détectés en amont. En Adaptive Learning Micro, en revanche, chaque exercice ou module sur le verbe « être » va être différent d’un élève à l’autre.

On entre dans une adaptation hautement individualisée, capable de proposer à chacun des exercices personnalisés, avec des questions variables, selon la réceptivité cognitive de l’apprenant. Pour obtenir cette puissance de personnalisation, ces solutions de plus en plus utilisées en milieu professionnel nécessitent le plus souvent de s’appuyer sur de l’intelligence artificielle (IA) et les sciences cognitives (neurosciences).

L’Adaptive Learning Micro (qui est l’approche proposée principalement par la solution d’Ancrage Mémoriel® de Woonoz) convient particulièrement aux formations professionnelles d’une à deux journées, en complément de formations présentielles ou en remplacement de certaines. Lorsqu’il est utilisé après une formation présentielle ou, encore mieux, avant le présentiel, sous forme de classe inversée, les résultats sont étonnants. Beaucoup de stagiaires se rendent compte que le système s’est adapté à eux, à leur profil cognitif.

Pour ces formations courtes, la problématique d’apprentissage est souvent de faire apprendre un contenu et d’augmenter rapidement l’acquisition des connaissances en e-learning. Ce type de formations répond ainsi bien à l’objectif. D’autant que la majorité des cas d’application en entreprise montre que l’on peut compter sur 40 % à 50 % de connaissances acquises en plus grâce à ce type de personnalisation de la formation. Ensuite, rien n’empêche de construire progressivement un parcours linéaire de briques de formation en Micro Adaptive Learning et d’envisager, dès que vous aurez assez de briques, de les intégrer dans un parcours en Macro Adaptive Learning.

Plus important, il est également intéressant d’examiner la notion de population « en situation de maîtrise ». Définissons ce concept comme le pourcentage des personnes maîtrisant au moins les trois quarts des éléments clés d’une formation lorsqu’elle est testée à froid, au moins une semaine après la fin de ladite formation. Les cas pratiques montrent qu’en règle générale, lors de formations traditionnelles, présentielles ou digitales, 9/10e des stagiaires ne sont pas en situation de maîtrise de leur formation. Les cas pratiques, sur des domaines clients très variés révèlent à l’inverse que le Micro Adaptive Learning permet de renverser la donne. De nombreux projets montrent ainsi des résultats où 9/10e des stagiaires ont alors atteint un niveau les plaçant en situation de maîtrise de leur formation.

Du point de vue du formateur

Micro ou Macro Adaptive Learning, les deux types de formation sont efficaces. S’appuyer sur un bon parcours pour apprendre est en effet important. Et au sein du parcours, il faut encore aider l’apprenant à apprendre chaque brique. La question que doit se poser un pédagogue devant effectuer une prise de décision entre ces deux approches est : « Quel est le principal enjeu : le parcours de formation, car il est volumineux et complexe, ou l’acquisition et la rétention de chaque notion ? » Dans le premier cas, il faudra privilégier le Macro Adaptive Learning ; dans le second, le Micro Adaptive Learning.

Il est également intéressant de se poser la question de la frontière entre Macro et Micro Adaptive Learning. Pour notre exemple de la classe de CE1, où commence la Macro et où finit le Micro ? Conjugaison > auxiliaires > verbe « Être » > temps du présent > règles d’accord… C’est une limite ou un curseur à positionner au début de la création de chaque formation. Au final, pour prendre un autre exemple, vous n’aurez pas la même démarche si vous devez faire apprendre le Code civil en entier ou juste les réformes d’une loi entrée en vigueur le mois dernier. Au formateur de savoir s’adapter en utilisant les bons outils selon les situations.

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