J’ai un petit quizz pour vous. Vous savez pourquoi les éléphants 🐘 d’Afrique ont des grandes oreilles ?

Suspense….

Réponse : Pour pouvoir réguler la chaleur 🔥 de leur corps. Alors que les éléphants d’Asie, eux, protégés du soleil par la densité de la végétation, n’ont pas besoin d’aussi grandes oreilles pour se rafraîchir 💧. Elles pourraient les gêner dans leurs déplacements.

Fascinant de voir comment il est possible de s’adapter à son environnement. Et si on en revient à notre sujet phare 🚨, la formation : vous avez des exemples d’adaptation appliqués à ce domaine ?

Moi j’en ai un : « adaptive learning » (Roooo encore un mot anglais !). En français dans le texte : « l’apprentissage adaptif ».

Ça consiste en quoi ❓ :

« Adapter les décisions pédagogiques aux compétences et aux besoins particuliers de chaque apprenant » (Si vous êtes toujours dans le brouillard 🌫, allez jusqu’à la fin de cette NOOUSletter, le ciel s’éclaircira ☀️)

Ok mais je vous vois déjà vous dire « rien de nouveau, le formateur il a pris l’habitude d’adapter une décision pédagogique en fonction de son apprenant. ». 🧠

« Certo » (comme diraient nos amis Italiens 🇮🇹, pour ceux qui en ont marre de l’anglais) mais lorsque l’on parle d’adaptive learning, on considère l’automatisation 🔄 de la personnalisation. Grâce au traitement algorithmique des données récoltées dans le parcours des apprenants (Big data, algorithme, neurosciences et neuropédagogie), il possible de modifier des parcours.

Ça sert à quoi l’adaptive learning Julie ? (A part satisfaire votre soif d’apprendre !)

On peut se poser la question : à quoi bon mettre en place de l’adaptive learning ? Après tout, les apprenants ils peuvent aussi s’adapter un peu non ? (pas toujours aux mêmes de le faire ?)

Oui sauf que s’ils s’ennuient, ou au contraire, qu’il leur manque les bases pour comprendre la formation, quel est l’intérêt ? Après tout, ils savent que la formation est faite de haut et de bas (chez moi on appelle ça des squats 🏋️‍♀️)

Alors l’adaptive learning va permettre (entre autres) :

Les formations construites avec l’Adaptive Learning permettent à la fois d’accélérer l’apprentissage, mais aussi de mieux apprendre 👨‍🎓. De fait, les formations se focalisent sur des objectifs bien concrets. Elles sont donc plus efficientes et renforcent réellement les compétences des collaborateurs.

Pour vérifier l’efficacité, il est intéressant d’examiner la notion de collaborateurs « en situation de maîtrise ». Définissons cette notion comme le pourcentage des personnes maîtrisant au moins 75% des éléments clés d’une formation (lorsqu’elle est testée à froid), au moins une semaine après la fin de la formation. 💯

Les résultats sont probants : en règle générale, lors de formations traditionnelles, présentielles ou digitales, 9/10e des stagiaires ne sont pas en situation de maîtrise de leur formation lors des évaluations. A l’inverse, lorsque les formations ont été construites avec l’Adapative Learning, de nombreuses études montrent ainsi des résultats où 9/10e des stagiaires ont alors atteint un niveau les plaçant en situation de maîtrise de leur formation.

Belle perf non ?

C’est un chantier de titan🏗️?

Pas nécessairement. Il existe aujourd’hui de nombreuses solutions d’Adaptive Learning. La plupart d’entre elles se focalisent sur l’ajustement du :

Agissez sur les longs parcours : on parle d’adaptive Learning MACRO

Particulièrement adapté dans le cadre de formations s’étalant sur de longues périodes, de plusieurs semaines ou mois, comme les MOOC et COOC. L’idée étant de récolter un maximum de datas, et les passer à la moulinette, et d’adapter les parcours. En faisant des déductions statistiques, on peut adapter le format et le contenu. Des données sont capturées au fil de l’apprentissage, et sont utilisées pour proposer un ajustement ” data-driven “ automatisé du rythme, de l’itinéraire d’apprentissage ou du contenu. 🕹️

Pour que les données soient pertinentes, il faut toutefois des milliers d’apprenants. 👨‍🎓 Dès lors, ce type de parcours s’adresse à des formations diffusées massivement – l’apprentissage des langues, par exemple. Des statistiques issues de la société américaine Newton présentent d’ailleurs des cas d’application permettant d’espérer 10 % à 20 % de connaissances en plus grâce à l’Adaptive Learning Macro. Le gain est appréciable. C’est assez long, et complexe. Mais ça fonctionne. ✌

Les outils utilisés : big data, algorithmes.

Agissez sur le contenu des briques et des modules : Adaptive Learning MICRO

On descend d’un niveau dans la granularité. Pour ces formations plus courtes, la problématique d’apprentissage est souvent d’augmenter rapidement l’acquisition des connaissances. ✔️

Par exemple, en Adaptive Learning Macro, les modules sont tous identiques, c’est juste le parcours de chacun qui peut varier : renforcer le parcours par un module spécifique, ou supprimer un module jugé non nécessaire.

En Adaptive Learning Micro, en revanche, chaque exercice ou module va être différent d’un stagiaire à l’autre. On entre dans une adaptation très individualisée, capable de proposer à chacun des exercices personnalisés, avec des questions variables, selon la réceptivité cognitive de l’apprenant.

Les outils utilisés : neuroscience, neuropédagogie, intelligence artificielle.

Micro ou Macro Adaptive Learning, lequel choisir ? 💡

La question que vous devez vous poser avant de vous lancer est : Quel est votre principal enjeu ?

• Si c’est le « parcours de formation », car il est volumineux et complexe : privilégiez le Macro Adaptative Learning
• Si c’est « l’acquisition de chaque notion », pensez Micro Adaptive Learning.

Alors, on démarre par quoi ?

Ils permettent d’identifier les compétences dont disposent les collaborateurs et celles qu’ils doivent ou cherchent à acquérir. 🏅

Digitalisés et structurés, ils permettent d’avoir une meilleure visibilité sur les contenus de formation dispensés et les compétences qui y sont associées. 📓

Des objectifs SMART : Spécifiques / Mesurables / Atteignables / Réalisables / Datés dans le Temps. Cela vous permettra de comprendre quel cap vous devez prendre. 🎯

Veillez à bien penser le format des contenus de manière à récupérer les données, et à pouvoir « découper » votre formation. La bonne pratique : ajouter des exercices qui permettront, en plus de vérifier les acquis, faire des pauses ludiques, mais aussi d’estimer le niveau de compétence des apprenants. 🧠

Elles permettent de connaître le niveau de maîtrise de chaque collaborateur (auto-évaluation, évaluation par le manager, etc.). ✍

Exemples : taux de clics ou temps de réponses à des questions, satisfaction, performance… mais aussi des informations sur leur profil : âge, fonction, historique de formation…

Donnez la parole à vos données ! (au sens figuré n’est-ce-pas)

Exemple : si l’on rate l’exercice 2, cela suggère qu’il ne maîtrise pas la notion X. il faut donc approfondir ce point pour s’assurer que le stagiaire sera en mesure de comprendre la suite de la formation. 👁️

Enfin n’oubliez pas de consulter TRES régulièrement l’évolution de vos données. Rien n’est figé dans le temps. Alors vérifiez bien en consultant vos datas que vos choix sont toujours pertinents, qu’aucun biais ne vient enrayer votre parcours adaptatif.

Et si vous avez d’autres exemples d’adaptation dans les méthodes d’apprentissage, je serai ravie d’en savoir plus.

Vous êtes arrivés à la fin de cette NOOUSletter (belle perf’)
Vous pouvez dès à présent reprendre une activité normale.