Alors que l’offre de formations est pléthorique et les niveaux des apprenants hétérogènes, l’adaptive learning gagne en attrait auprès des entreprises. Quels avantages concrets cette approche apporte-t-elle dans les apprentissages ? Éléments de réponses.
Les apprenants sont de plus en plus sollicités pour suivre des multitudes de parcours d’apprentissage déclinés en plusieurs formats. Problème : cette profusion de contenus destinés à des collectifs fortement hétérogènes génère de grandes pertes de temps tout en décourageant certains apprenants. « Plusieurs études montrent que moins de 30 % vont au bout des apprentissages qu’on leur propose », a rappelé Nicolas Bourgerie, fondateur de la plateforme CLMS Teach Up, au cours d’une conférence donnée dans le cadre du salon LearningTechnologies. C’est dans ce contexte que l’approche de l’adaptive learning gagne en visibilité en raison de sa capacité à faire correspondre les parcours au niveau des apprenants. Elle trouve, en outre, plusieurs champs d’application dans les entreprises.
Des chemins d’apprentissage différents
Au sein des grandes structures comme les banques, plusieurs centaines voire milliers de salariés suivent la même formation tous les ans et doivent valider leurs connaissances.« L’enjeu pour l’entreprise est donc de mettre à niveau ses équipes, malgré les hétérogénéités,et de leur faire atteindre un niveau de maîtrise sur des sujets précis tout en optimisant le temps d’apprentissage pour chacun », explique-t-il. Bien souvent, ce sont des modules linéaires qui sont proposés pour tous : des textes, des vidéos et enfin des tests à valider. « Les apprenants qui n’auraient pas validé le test final doivent reprendre ce « tunnel » d’apprentissage. Pour éviter cette uniformité, on peut injecter les contenus de la formation dans une technologie d’adaptive learning. Il n’y aurait alors plus qu’un seul chemind’apprentissage uniforme mais plusieurs, qui se dessinent en fonction des interactions entre l’apprenant et l’interface d’apprentissage. » Celle-ci lui propose notamment de revoir des contenus ciblés en fonction de ses lacunes. Ainsi, la formation se construit en temps réel.
Mobiliser des connaissances à un moment critique
Il existe des moments clé dans la vie de l’entreprise où ses équipes doivent pouvoir mobiliser des connaissances précises (par exemple, dans des périodes d’audit, de levée de fonds…).Selon Nicolas Bourgerie, ces temps de formation se font souvent via des classes virtuelles ou prennent la forme d’envois de mails. Résultat : l’entreprise n’a jamais la garantie que ses équipes sont capables de prendre les bonnes décisions stratégiques au moment voulu. « La solution est, dans ce cas, « l’hyper–mémorisation ». Un moyen d’y parvenir serait de taguer, dans l’outil de création de modules de formation, les connaissances essentielles à mobiliser via un moteur d’adaptive learning. Celui-ci peut en effet créer des activités et des jeux basés sur ces connaissances clé. Puisque ce moteur est entraîné pour se servir de ce que les apprenants ont appris auparavant et qu’il les met à niveau sur ces éléments clé, il joue alors le rôle de boosteur automatique de mémorisation », explique-t-il.
S’y retrouver dans la profusion de contenus
Lorsqu’il s’agit non pas de modules mais de parcours de formation qui comprennent descontenus variés (PDF, ateliers, vidéos, activités pédagogiques de terrain, classes virtuelles…), les apprenants s’y perdent. L’une des façons de mettre de l’ordre et de la cohérence dans ces hétérogénéités de publics et de contenus est de mobiliser le « macro-adaptive learning ». « Il s’agit de construire des parcours personnalisés contenant plusieurs étapes via des technologies d’adaptive learning capables de créer des tests d’évaluation de l’apprenant. En fonction de son positionnement, ces technologies l’orientent vers les briques de contenus dont il a réellement besoin », précise-t-il. Là aussi, l’avantage est que la technologie construit en temps réel des parcours sur-mesure. « En moyenne, nous avons constaté que les temps de formation gagnés grâce au macro-adaptive learning étaient de 40%. Tout cela facilite laconception de contenus, permettant ainsi à l’ingénierie pédagogique de se concentrer sur laqualité de la formation », conclut-il.
