20 Quelques mots sur la personnalisation

Personnalisation de l’apprentissage

Chaque enseignant personnalise l’apprentissage, ne serait-ce qu’en ajoutant un exemple supplémentaire ou en accordant une attention individuelle là où c’est nécessaire. Dans un sens, l’enseignement lui-même est un acte de personnalisation, par opposition, disons, à la télévision qui diffuse une leçon. Les professeurs adaptent leurs cours pour que les élèves puissent donner un sens à ce qu’ils apprennent. Ils les aident à adapter les nouvelles connaissances ou compétences à ce qu’ils savaient déjà, à leurs observations personnelles et à leurs expériences sociales. Ils aident les apprenants à faire ce qu’ils peuvent de ce qu’ils apprennent.

En résumé, l’apprentissage personnalisé vise à créer des environnements et des expériences d’apprentissage différents pour les différents besoins, capacités et contexte culturel de chaque étudiant¹. Bien sûr, la portée et le degré de personnalisation sont variables. Les experts ont identifié six dimensions de la personnalisation : le pourquoi, le comment, le quoi, le quand, le qui et le où de l’apprentissage² :

Le tutorat individuel est la quintessence de la personnalisation. Benjamin Bloom a démontré dans les années 1960 que l’élève moyen obtient de meilleurs résultats avec un tutorat individuel. Il a également montré que l’attention individuelle comble le fossé d’apprentissage entre les élèves ayant obtenu des résultats élevés et ceux ayant obtenu des résultats faibles. Dans une situation réelle, même avec dix étudiants, personnaliser le contenu pour qu’il profite à chaque étudiant peut demander beaucoup d’efforts. Une vraie personnalisation est quasiment irréalisable. Même lorsque l’enseignant sait qu’un élève a des lacunes d’apprentissage, il peut être incapable d’y remédier par manque de temps. Ainsi, le système perd sans cesse des élèves, même avec les meilleurs efforts des enseignants.

C’est là que la technologie peut aider.

L’apprentissage personnalisé renforcé par la technologie.

Vous pouvez utiliser la technologie pour personnaliser le processus d’apprentissage, que ce soit dans une grande ou une petite mesure. Ici, la technologie comprend tout ce qui va des applications mobiles et des plateformes en ligne aux systèmes d’apprentissage autonomes². Ceci est plus efficace maintenant que l’intelligence artificielle, l’accès aux données, les techniques d’exploration, le cloud computing et le matériel abordable ont rendu les applications fluides et pratiques.

Une technologie bien conçue peut faire bien plus que vous aider à surmonter les pierres d’achoppement présentées ci-dessus. Intégrées aux cours traditionnels, sous forme de devoirs ou de cours occasionnels, elles pourraient aider les apprenants à acquérir et à pratiquer une compétence courante. Ainsi, ils libèrent votre temps en classe pour l’interaction, l’attention personnelle et la résolution de problèmes. De plus, vous pouvez surveiller ce qui se passe pendant les devoirs –  observer les progrès des élèves et les domaines dans lesquels ils ont des difficultés³.

Parfois, pour certaines parties d’une leçon, un logiciel pourrait en fait faire un meilleur travail. Pensez à la visualisation des trois dimensions en mathématiques ou à la pratique de la prononciation pour chaque étudiant dans une classe de langue ; ou encore à une animation expliquant les processus à l’intérieur d’une cellule humaine.

Toutes les solutions d’IA pour l’éducation peuvent être utilisées à différents degrés pour aider à personnaliser l’apprentissage. Dans ce chapitre, nous abordons l’utilisation des systèmes d’apprentissage adaptatifs.

¹ Groff, J., Personalized Learning: The State of the Field & Future Directions, Center for Curriculum Redesign, 2017.

² Holmes, W., Anastopoulou, S., Schaumburg, H & Mavrikis, M., Technology-enhanced personalised learning: untangling the evidence, Stuttgart: Robert Bosch Stiftung, 2018.

³ Feldstein, M., Hill, P., Personalized Learning: What It Really Is and Why It Really Matters, Educause Review, 2016.

⁴ Taylor, D., Yeung, M., Bashet, A.Z., Personalized and Adaptive Learning, Innovative Learning Environments in STEM Higher Education pp 17–34,  Springer Briefs in Statistics, 2021.