Personnaliser l’éducation
21 Systèmes d’apprentissage adaptatif
Disons que vos étudiants sont en train de travailler sur des problèmes d’un manuel. Imaginez qu’une personne est assise à côté de chacun d’eux. Elle observe les étapes suivies par l’élève pour arriver à la solution.
Est-ce que leur pupille a du mal avec un concept ?
Est-ce qu’ils semblent avoir une idée fausse ?
Peut-être sont-ils contrariés et auraient besoin d’un peu d’encouragement ?
Le tuteur donne un indice, souligne ce qui leur échappe.
Il peut aussi arriver que l’élève trouve le problème trop facile et qu’il s’ennuie. Dans ce cas, le tuteur lui assigne un problème de défi.
Le tuteur peut même inspirer des questionnements et faire réfléchir l’élève sur ses propres performances. Tout cela en vous tenant informé des progrès de l’élève.
Les systèmes de tutorat intelligents (« Intelligent Tutoring Systems » – ITS) sont conçus pour imiter le rôle de ce tuteur1. Ils sont un type de systèmes d’apprentissage adaptatif (« Adaptive Learning Systems » – ALS) qui accompagnent un étudiant individuel à chaque étape d’une solution. Ils donnent des indications et des commentaires au besoin. Pour cette raison, les ITS sont plus adaptés à des sujets comme les mathématiques où les problématiques et les solutions sont clairement définies2. Mais les ITS récents s’attaquent aussi à d’autres sujets.
Systèmes adaptatifs et apprentissage
L’apprentissage adaptatif se produit lorsque les outils et systèmes numériques créent des parcours d’apprentissage individuels – la séquence d’activités exécutées afin d’apprendre un contenu ou une compétence donnée. Les parcours d’apprentissage dépendent des forces, des faiblesses et du rythme d’apprentissage de chaque individu3,4.
L’idée d’une machine s’adaptant à un étudiant remonte aux années 1950. Avec l’avènement récent de la technologie, les possibilités sont désormais infinies. Ces systèmes d’apprentissage adaptatifs peuvent être utilisés à différentes fins – pour résoudre des problèmes, apprendre des concepts et/ou pour évaluer l’élève.
De nombreux systèmes d’apprentissage adaptatif sont actuellement sur le marché. Il existe également des outils créateurs qui vous aident à créer un ALS sans aucune connaissance du codage. Bien que la création d’un ALS puisse prendre beaucoup de temps et de ressources, l’enseignant n’a pas besoin de modifier son plan de cours ou son style pour l’adapter ; à ses cours. Quels que soient leur type et leur forme, les technologies utilisées pour créer des ALS sont très diverses : tous les systèmes ne sont pas égaux !
Lorsque vous choisissez un système, vous devez voir dans quelle mesure il est adaptable, quelle partie de l’apprentissage il personnalise et s’il permet une adaptation par l’enseignant. En dehors de cela, il y a des questions pratiques importantes comme l’équipement nécessaire, le coût et si la partie formation est incluse dans le coût.
Types de systèmes d’apprentissage adaptatifs
Les systèmes de tutorat intelligents (vus ci-dessus) sont personnalisés et interactifs. Ils évaluent l’apprentissage en temps réel. Au niveau micro, ils adaptent le retour d’information lorsque l’élève résout un problème. Au niveau macro, ils décident quel problème montrer ensuite – un peu comme Youtube qui recommande quelle vidéo regarder prochainement. Les systèmes de tutorat simples utilisent des arbres de décision pour établir des règles sur le retour à donner. D’autres systèmes vont au-delà des règles prédéterminées et utilisent l’apprentissage automatique pour adapter leur comportement1.
Les systèmes d’apprentissage adaptatif peuvent aller au-delà du tutorat. Les systèmes d’apprentissage exploratoire, par exemple, permettent aux élèves d’explorer un environnement d’apprentissage et de choisir ce qui les intéresse.
Les systèmes basés sur le jeu regroupent tout sous la forme d’un jeu. Une fois qu’un élève maîtrise un niveau, il passe au suivant.
Quel que soit le type, tous les ALS doivent assister l’apprenant jusqu’à ce qu’il puisse effectuer une tâche de manière autonome6. Ils doivent inciter au raisonnement et soutenir la prise de décision. Ils devraient également être capables d’expliquer leurs décisions à l’enseignant et à l’élève.
Quand il s’agit de choisir et d’utiliser des ALS, ou même de décider d’en utiliser un ou non, les experts conseillent de toujours commencer par l’apprentissage2. Demandez-vous Quel est le besoin de l’élève auquel il faut répondre ? Quel outil convient à ce besoin ? et Comment les différents élèves seront-ils soutenus différemment 5 ? Les études montrent que ces systèmes n’ont pas d’impact significatif sur l’apprentissage des élèves lorsqu’ils sont utilisés pendant de courtes périodes. L’efficacité augmente quand ils sont utilisés pendant une année scolaire complète ou plus longtemps7. Si vous décidez d’en utiliser un, soyez prêt à soutenir les élèves sur l’orientation de leur propre apprentissage. Soyez patient et soyez prêt à expérimenter, à échouer et à réessayer2,5.
1 Groff, J., Personalized Learning : The state of the field and 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 Taylor, D., Yeung, M., Bashet, A.Z., Personalized and Adaptive Learning, Innovative Learning Environments in STEM Higher Education pp 17–34, SpringerBriefs in Statistics, 2021.
4 Becker, S. et al, NMC Horizon Report: 2018 Higher Education Edition, Educause, 2018.
5 Feldstein, M., Hill, P., Personalized Learning: What It Really Is and Why It Really Matters, Educause Review, 2016.
6 Wood, D., Bruner, J., Ross, G., The role of tutoring in problem solving, The Journal of Child Psychology and Psychiatry, 1976.
7 Alkhatlan, A., Kalita, J.K., Intelligent Tutoring Systems: A Comprehensive Historical Survey with Recent Developments, International Journal of Computer Applications 181(43):1-20, 2019.
