14 LMS intelligent

L’apprentissage en ligne et les systèmes de gestion de l’apprentissage (Learning Management Systems, LMS)

Le nombre de personnes ayant recours à l’apprentissage en ligne est en constante augmentation. Le terme e-learning désigne l’apprentissage médié par l’utilisation de la technologie dans des contextes où les éducateurs et les apprenants sont éloignés dans l’espace et/ou le temps. L’objectif ultime de l’apprentissage en ligne est d’améliorer l’expérience et la pratique de l’apprentissage des étudiants ;

Aujourd’hui, avec l’avancement de la technologie, il est plus approprié de se référer à des systèmes et des plates-formes pour la « livraison » ; de l’apprentissage en ligne plutôt qu’à des outils uniques. De tels systèmes sont le résultat de l’intégration de différents outils logiciels capables de construire un écosystème où des parcours d’apprentissage flexibles et adaptables peuvent être exploités. Un système d’e-learning permet la gestion des processus d’apprentissage et la gestion des cours. Il permet de réaliser des évaluations de l’apprentissage des étudiants, la rédaction de rapports, la création de contenus et leur organisation. Il facilite la communication entre les enseignants/tuteurs et les étudiants. Parmi les systèmes d’apprentissage en ligne les plus utilisés, il existe des systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS) (par exemple Moodle, Edmodo).

L’acronyme LMS désigne une application web conçue pour gérer le processus d’apprentissage des apprenants¹ à différents niveaux, dans différents domaines et de différentes manières. Un LMS pourrait donc être défini comme un environnement d’apprentissage au sein duquel les activités et les outils d’apprentissage, les activités et les outils d’évaluation, le contenu d’apprentissage et les interactions étudiant-étudiant et/ou étudiant-éducateur sont mis en œuvre et gérés. De plus, la définition des LMS inclut le fait qu’ils soient des plateformes qui peuvent généralement inclure des systèmes de gestion de cours entiers, des systèmes de gestion de contenu et des portails².

LMS et IA : le LMS intelligent

Avec la venue de l’IA, l’éducation, en général, et les LMS, en particulier, deviennent des champs d’application potentiels et prometteurs de cette force révolutionnaire³.  Plus précisément, les LMS, grâce aux fonctionnalités portées par l’IA, représentent un outil d’apprentissage renouvelé capable de répondre à deux des aspects fondamentaux de l’éducation du futur : la personnalisation et l’adaptation⁴. C’est de cette combinaison entre LMS et IA qu’émerge le Smart LMS (SLMS) ou LMS Intelligent.

Généralement, un SLMS efficace est un système dont les algorithmes peuvent fournir – et récupérer – des informations à partir de trois grappes fondamentales de connaissances : a) l’apprenant b) la pédagogie, et c) le domaine. En recueillant des informations sur a) les préférences des apprenants, leurs états émotionnels et cognitifs, leurs réussites et leurs objectifs, un SLMS peut mettre en œuvre les stratégies d’enseignement b) les plus efficaces (types spécifiques d’évaluation, apprentissage collaboratif, etc.) pour que l’apprentissage soit le plus fructueux dans le domaine spécifique des connaissances étudiées c) : par exemple, les théorèmes de géométrie, les opérations mathématiques, les lois de la physique, les procédures d’analyse de texte⁴.

Un SLMS peut donc être défini comme un système d’apprentissage capable d’adapter les contenus proposés à l’apprenant en les calibrant aux connaissances et aux compétences dont l’apprenant a fait preuve lors de tâches précédentes. En fait, en adoptant une approche centrée sur l’apprenant, il peut identifier, suivre et contrôler les parcours des apprenants en enregistrant leurs habitudes et leurs styles d’apprentissage. En se référant à la description donnée par Fardinpour et al.⁵, un LMS intelligent fournit à l’apprenant le parcours d’apprentissage le plus efficace et le contenu d’apprentissage le plus approprié, par le biais de l’automatisation, de l’adaptation de différentes stratégies d’enseignement (scaffolding), du reporting et de la génération de connaissances. Il offre également aux apprenants la possibilité de suivre et de contrôler leur apprentissage et leurs objectifs d’apprentissage. En outre, bien que ces fonctionnalités et outils permettent au LMS de fonctionner de manière plus intelligente, un SLMS doit fournir aux apprenants la possibilité de désactiver l’IA qui gère leur parcours pour avoir un accès complet à tous les matériaux d’apprentissage dans l’environnement d’apprentissage.

Quelques exemples de fonctionnalités soutenues par l’IA dans le contexte d’un SLMS

Dans la pratique courante du fonctionnement d’un SLMS, plusieurs outils assistés par l’IA permettent de réaliser le système avec les fonctionnalités décrites ci-dessus. Ces outils assistés par l’IA se déplacent transversalement le long des trois grappes de connaissances susmentionnées auxquelles les algorithmes du SLMS se réfèrent constamment (apprenant, pédagogie, domaine).

Les chatbots assistés par l’IA en tant que tuteurs virtuels

Un chatbot – un logiciel qui simule et traite les conversations humaines (écrites ou orales) – dans le contexte d’un SLMS peut remplir la fonction de tuteur virtuel capable, d’une part, de répondre aux questions que se posent les apprenants concernant les cours d’apprentissage. D’autre part, il est capable de fournir des suggestions à l’apprenant sur la base de l’analyse que le système fait de ses performances et interactions précédentes⁶.

Learning Analytics

Learning Analytics – données relatives aux détails des interactions individuelles des apprenants dans les activités d’apprentissage en ligne – permettent aux enseignants de suivre en profondeur les progrès et les performances des apprenants. Grâce à elles, le système peut mettre en œuvre une activation automatique des tâches pédagogiques assistée par ordinateur⁷ ; pour renforcer les activités des apprenants qui ont montré des déficits de performance dans des tâches spécifiques. En outre, il peut fournir automatiquement des suggestions au personnel enseignant concernant la difficulté des tâches proposées ou la nécessité de les accompagner d’un contenu d’apprentissage supplémentaire.

Avantages pour les apprenants et les enseignants

Ces outils et d’autres outils assistés par l’IA⁴ contribuent à faire d’un SLMS un puissant outil d’apprentissage et d’enseignement qui, au lieu d’être perçu comme un remplaçant du travail de l’enseignant, se montre comme un outil capable de « augmenter » ; les aspects humains de l’enseignement⁸ et d’apporter une série d’avantages fondamentaux à l’ensemble du processus d’apprentissage/enseignement.

Puisqu’un SLMS recalibre les contenus sur les compétences et le niveau de l’étudiant, il évite que l’apprenant soit confronté, dans les différentes phases de son parcours, à des tâches qui l’ennuient parce qu’elles sont trop simples, ou qui le frustrent parce qu’elles sont trop complexes. Ainsi, la motivation et l’attention de l’élève sont toujours à un niveau élevé et adapté au niveau de difficulté de la tâche à traiter. Cette situation a pour conséquence directe de réduire considérablement le taux de décrochage scolaire, car elle permet aux enseignants de détecter à temps tous les problèmes et d’intervenir rapidement dès que l’élève montre les premiers signes de difficulté.

Une telle situation, ainsi que les situations d’apprentissage linéaires (sans difficultés), peuvent être abordées en proposant aux étudiants, via les outils SLMS, différents contenus de connaissances déjà stockés dans les bases de données de cours ou provenant également de fournisseurs tiers. Il en découle un avantage direct pour l’enseignant qui n’a pas à créer de temps en temps de nouveaux matériels pédagogiques et peut utiliser le temps gagné dans d’autres occupations essentielles telles que le perfectionnement de ses méthodes d’enseignement et/ou l’interaction directe avec les étudiants.

¹ Kasim, N. N. M., and Khalid, F., Choosing the right learning management system (LMS) for the higher education institution context: A systematic review, International Journal of Emerging Technologies in Learning, 11(6), 2016.

² Coates, H., James, R., & Baldwin, G., A critical examination of the effects of learning management systems on university teaching and learning, Tertiary education and management, 11(1), 19-36, 2005.

³ Beck, J., Sternm, M., & Haugsjaa, E., Applications of AI in Education, Crossroads, 3(1), 11–15. doi:10.1145/332148.332153, 1996.

⁴ Rerhaye, L., Altun, D., Krauss, C., & Müller, C., Evaluation Methods for an AI-Supported Learning Management System: Quantifying and Qualifying Added Values for Teaching and Learning, International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 394-411). Springer, Cham, 2021.

⁵ Fardinpour, A., Pedram, M. M., & Burkle, M., Intelligent learning management systems: Definition, features and measurement of intelligence, International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 12(4), 19-31, 2014.

⁶ HR Technologist: Emerging Trends for AI in Learning Management Systems, 2019, Accessed 31 Oct 2022.

⁷ Krauss, C., Salzmann, A., & Merceron, A., Branched Learning Paths for the Recommendation of Personalized Sequences of Course Items, DeLFI Workshops, 2018.

⁸ Mavrikis, M., & Holmes, W., Intelligent learning environments: Design, usage and analytics for future schools, Shaping future schools with digital technology, 57-73, 2019.