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Transcript

L'Adaptive* Learning

.01origines, définition, enjeux

*adaptatif

C'est quoi pour vous ?

Scientologie

Pédagogie

Technologie

Sciences cognitives

LOL

AL

.01origines, définition, objectifs

Origines

Big data, IA & machine learning, personnalisation des expériences web

Classes différenciées

Classe individuelle

Répétition, ancrage espacé, application, etc.

.01origines, définition, objectifs

Adaptive learning ?

Un système d’apprentissage numérique qui peut évoluer de façon dynamique pour mieux correspondre à l’étudiant grâce aux informations recueillies au cours de l’apprentissage.

(Source : Domoscio)

Dico du learn

.01origines, définition, objectifs

Grâce au suivi et évaluation.

Qu’est-ce qui peut-être personnalisé ?

  • Les parcours de formation -> adaptation macro
  • Les contenus -> adaptation micro
  • Les modalités pédagogiques -> adaptation micro

Profil de l'apprenant : compétences maîtrisées, préférences en termes de modalités pédagogiques, rythme d’apprentissage, attentes propres en termes de connaissances et savoir-faire à acquérir...


En amont, pendant (les réponses à un test, le temps de réponse, le mouvement des yeux, la fréquence de connexion…), et après

.01origines, définition, objectifs

A vous ! 🎤

Objectifs pour les entreprises ?

.01origines, définition, objectifs

Posséder des compétences internes parfaitement adaptées aux objectifs stratégiques

Objectifs pour les entreprises ?

Optimiser le temps passé en formation, pour l’apprenant et pour l’entreprise

Améliorer sa marque employeur et fidéliser : une formation individualisée pour une meilleure employabilité

Dégager un meilleur ROI en termes de rétention / taux de pénétration / € investis

.02la recette idéale !

Ingrédients :

des datas collectées
des compétences à atteindre répertoriées
une IA
un LMS AL compatible

  1. Définir les objectifs pédagogiques et les niveaux de compétences à atteindre
  2. Granulariser les contenus, déclinés en ressources et exercices variés et adaptables
  3. Définir les profils d’apprentissage
  4. Analyser les comportements et réponses des apprenants
  5. Adapter les contenus aux besoins et au rythme de l’apprenant
  6. Adapter les évaluations et le suivi (post-formation)

Tambouille pour un adaptive learning :

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Ustensiles :

un coach virtuel
des tests de positionnement
une banque de question
....

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Pas besoin de tout recréer : on peut partir de l’existant !

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Contraintes & limites...

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Pour l’entreprise

→ Humaine : avoir un chef de projet dédié et des compétences IA en interne

→ Rapport coût/bénéfices VS nb d'apprenants : plus il y a de collaborateurs et plus il y a de l'intérêt à utiliser l'AL car moins cher que de faire manuellement la collecte des data (groupe de + de 100 personnes).

Coût horaire d’une formation AL pour un client : 30% moins cher que du présentiel, si pour un public massif. Mais très élevé si créé de toute pièce !


Pour l’apprenant

→ hyperspécialisation (si l’apprenant n’apprend que ce qu’il souhaite)

→ perte de l’humain dans l’apprentissage ! quid de l’avantage des interactions dans l’apprentissage ?

.03et concrètement, les gars...

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Avantages !

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Pour l'apprenant -> Personnalisation, évaluation continue, progression adaptée, contenu adapté à son mode et rythme d’apprentissage (apprends + ou - vite, contenu répétitif, beaucoup d’exemples...) = meilleure rétention

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Solutions ?

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Combiner avec du blended learning !

> En amont : live (présentiel ou distanciel) pour tester l’apprenant et lui présenter la formation virtuelle/présentielle la plus adaptée

> Pendant : des sessions de piqûres de rappel en live

> En aval : proposer des tests post-formation pour évaluer son apprentissage

.03et concrètement, les gars...

https://www.youtube.com/watch?v=0OXIUOe_9p0

https://www.youtube.com/watch?v=qR0i4LK4y1w

https://360.articulate.com/review/content/93017af7-d7d9-47ea-af84-5a2eaf850f5b/review

.03et concrètement, les gars...

  • Chat bot : coach virtuel > interaction personnalisée avec l'apprenant pour l'aiguiller sur différentes formations adaptées à ses besoins
  • Assistance au formateur > conception du référentiel de compétences, la reco des contenus, optimisation des scénarios de révision

  • Spécialiste du micro : algorithme qui adapte les contenus en fonction des réponses de l'apprenant
  • Pour eux, le macro learning c'est du fake adaptive learning car il facilite moins l'ancrage mémoriel

  • Domoscio Hub : Diagnostic de la maitrise des compétences grâce à des tests de positionnement
  • Macro : recommandation de formation adaptées au profil et aux besoins métiers
  • Tableau de bord personnalisé et gamifiée pour suivre sa montée en compétence avec les données générées
  • Remontée des analytics : le manager peut piloter la montée en compétence de ses collaborateurs
  • Domoscio Lock : ancrage mémoriel adaptatif