. Les systèmes pédagogiques adaptatifs ou Adaptive Learning – Digital Learning News
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The Internet Assigned Numbers Authority (IANA) is the global organization that manages IP addresses. It initially defined a type of IP address called IP version 4 (IPv4). 192.168.0.1 Login This type is a 32-bit number usually expressed as four numbers separated by a decimal point — for example, 192.168.0.1. Each decimal must have a value between 0 and 255, which means that the IPv4 system can accommodate about 4 billion unique addresses. This seemed like plenty in the early days of the internet. . . but more on that later.

If you have one nearby the most obvious choice is the post office. They have been selling stamps since stamps became a thing (see the history of stamps here) and they will be happy to help to make sure you have enough stamps for what you are sending. If you are one of the unlucky people who do not have a post office nearby however there are still a number of convenient options for you to choose from. For a more in depth look at Where to Buy Stamps. If you are looking for larger numbers of stamps (10+) then you have a lot more options. There are plenty of large chains across the country that stock postage stamps as well as envelopes etc.

Adapter les décisions pédagogiques aux compétences et besoins particuliers de chaque apprenant… Rien que ça ! Voilà l’objectif ambitieux des systèmes pédagogiques adaptatifs. A la croisée des chemins entre psychologie, intelligence artificielle et éducation, ces systèmes pédagogiques adaptatifs (adaptive learning) promettent de prendre en considération le profil de l’apprenant (ses connaissances, ses préférences, ses aptitudes…) dans la construction d’un parcours pédagogique unique et adapté

Les systèmes pédagogiques adaptatifs ou Adaptive Learning

Magnifique me direz-vous ! Sur le papier en effet, la promesse est belle. En réalité, on est loin d’avoir obtenu les résultats escomptés. Les premières mentions à ce qui pourrait s’apparenter à l’adaptive learning remontent aux années 1970 (Carbonell, 1970). Les premiers STI (Systèmes Tutoriels Intelligents) voient le jour au début des années 1980, la recherche en intelligence artificielle s’accélère dans les 90’s et si on pouvait penser qu’avec l’avènement du numérique et du big data, les systèmes pédagogiques adaptatifs seraient légion, il n’en est rien ! Pourtant, l’utilisation du big data et d’algorithmes complexes à fait ses preuves en (web-)marketing.

Si la promesse de proposer un apprentissage plus efficace car adapté à l’individu cible est belle, cette innovation reste “confidentielle”, surtout en Europe comme le suggère Anthony Hié.

Qu’est-ce que l’Adaptive Learning ?

Pour illustrer le plus simplement possible les systèmes d’apprentissages adaptatifs, concentrons-nous sur l’infographie suivante :

Adaptive learning

 

  1. le parcours séquentiel : celui que nous connaissons le mieux. Si l’on se réfère par exemple au e-learning, nous avons pour habitude de suivre des parcours séquentiels. L’apprenant suit un apprentissage linéaire. Un module, puis l’autre…
  2. le parcours conditionnel : ce système est courant également. Le parcours est conditionné par les résultats obtenus dans les activités précédentes.
  3. le parcours complexe : Ce système s’apparente à ce qu’on rencontre dans la plupart des jeux vidéo. Souvenez-vous Mario, Sonic et autres jeux de “level” !
  4. Le parcours adaptatif – le parcours de l’individu est généré selon :
    • les ressources pédagogiques
    • le profil de l’apprenant : ses connaissances de bases, ses préférences, ses aptitudes, ses objectifs…
    • le modèle d’apprentissage

NB : il convient de distinguer le parcours adapté du parcours dynamique (pas spécifique a ce qu’est l’apprenant, mais seulement a ce qu’il fait, score etc..)

D’après Bourdeau (2010), l’adaptabilité se révèle principalement par trois manières différentes :

  • présentation dynamique des objectifs d’apprentissage selon l’état des connaissances de l’apprenant ;
  • ajustement des stratégies ou des tactiques pédagogiques en fonction de l’état de l’apprenant ;
  • configuration de l’interface ou des rétroactions transmises à l’apprenant en fonction de ses préférences ou de ses besoins.

Lefevre (2012) présente quant à lui les avantages des systèmes pédagogiques adaptatifs notamment :

  • réagir aux questions et au comportement de l’apprenant;
  • conseiller, expliquer ou justifier;
  • évaluer les méthodes de l’apprenant;
  • détecter ses erreurs et leurs causes;
  • proposer des moyens de remédiation;
  • adapter les tâches et la progression.

Les technologies actuelles dans le domaine du e-learning (ex : les plateformes , les normes telles que SCORM ou xAPI) semblent en tout cas désormais matures pour porter des systèmes pédagogiques adaptatifs.

Ce comportement d’adaptation  par le système nécessite des composantes «intelligentes» (data et algorithmes) que les plateformes pédagogiques sont en mesure de gérer. De plus, l’architecture de ces systèmes adaptatifs s’appuie sur

  1. un modèle du domaine (ou modèles de ressources pédagogiques) : quoi enseigner;
  2. un modèle pédagogique (ou modèle d’apprentissage) : comment enseigner;
  3. un modèle de l’apprenant : pour personnaliser l’apprentissage en tenant compte de celui-ci
  4. Une interface qui assure l’interrelation entre l’apprenant et le système

Architecture conceptuelle classique d’un STI (adapté de Bourdeau et al., 2010)

Architecture.png

 

La difficulté dans la mise en place de tels systèmes réside dans la définition de l’algorithme qui permettra notamment de définir en temps réel le profil de l’apprenant pour adapter son parcours. C’est ce que s’engage à faire la société américaine Knewton.com, qui ambitionne de développer une communauté sur le sujet de l’adaptive learning en proposant aux développeurs de s’appuyer sur sa plateforme au travers d’API, et ainsi mettre au point des parcours adaptatifs innovants.


Bibliographie

Lefevre, M. (2012). Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain. Récupéré le 20 novembre 2013 à http://liris.cnrs.fr/marie.lefevre/ens/M2R-EIAH/M2R-EIAH-2013-CM1-Intro.pdf

Bourdeau, J. et Pelleu-Tchétagni J. et Psyché V., (Août 2010). Le domaine des environnements d’apprentissage à base de connaissances. Québec, Canada : Éditions Télé-Université, Université du Québec à Montréal, 47 pages. Récupéré le 21 mars 2013 sur le site du cours : http://aris.teluq.uquebec.ca/LinkClick.aspx?fileticket=WvT4o1L83Fk%3d&tabid=39445&language=fr-CA

Bourdeau, J. et Pelleu-Tchétagni J., (2010). Exemples d’environnements d’apprentissage à base de connaissances. Québec, Canada : Éditions Télé-Université, Université du Québec à Montréal, 32 pages. Récupéré le 21 juin 2013 sur le site du cours : http://aris.teluq.uquebec.ca/LinkClick.aspx?fileticket=j79X%2fmHkSFI%3d&tabid=39446&language=fr-CA

Nkambou R. (2012). Introduction aux systèmes tutoriels intelligents. 76 pages. Récupéré le 10 avril 2013 sur le site du laboratoire de recherche GDAC (Gestion, Diffusion et Acquisition de connaissances) : http://gdac.uqam.ca/inf7470-A12/seance3-2pp.pdf

 

Webographie

http://wiki.teluq.ca/ted6210/index.php/Syst%C3%A8me_tutoriel_intelligent

http://www.journaldunet.com/solutions/expert/62170/l-adaptive-learning-ou-le-big-data-au-service-de-l-apprenant.shtml

http://sydologie.com/2015/09/adaptive-learning/

http://www.blog-formation-entreprise.fr/?p=5017

 

 

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