Le digital a permis la diffusion massive de contenus, et a ainsi contribué à une démocratisation partielle de la formation : un même contenu peut désormais à la fois être utilisé par des étudiant·e·s d’une grande université américaine et des ingénieur·e·s d’un pays en développement qui n’a pas de telles infrastructures.
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Cependant, pour être vraiment accessible à tous, la diffusion d’un contenu standard ne suffit plus, surtout à un volume d’apprenant·e·s aussi important et aussi divers…
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Sur le terrain, les apprenant·e·s n’ayant pas forcément le même niveau de compétence au départ, ils·elles ne pourront pas tous se saisir d’un même contenu pédagogique. Par exemple, les plus novices auront besoin de renforcer certains pré-requis au préalable, alors que les plus expert·e·s pourront commencer directement les contenus plus avancés.
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En présentiel, un·e formateur·rice a souvent la possibilité d’adapter son cours ou sa formation au niveau de ses apprenant·e·s et de leur hétérogénéité - parfois sans même s’en rendre compte. Reproduire ce comportement et cette flexibilité en ligne tout en gardant les avantages du digital, voilà la promesse ambitieuse de l’adaptive learning qui fait tout son attrait !
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L’adaptive Learning est un processus qui permet d’ajuster ou personnaliser les paramètres de formation de chaque apprenant·e, pour l’aider à mieux atteindre les objectifs définis par le·la formateur·rice... ou par l’apprenant·e lui·elle même.
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Sa mise en place implique un travail que l’on décompose en 3 étapes successives : la collecte des données des apprenant·e·s, puis son analyse et interprétation, ce qui permet enfin l’ajustement - personnalisation de la formation ou du parcours.
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Pour maximiser l’efficacité de cette démarche, indépendamment de l’outil choisi, nous recommandons de :

Mots clés : adaptative learning, collecte, analyse et interprétation des données apprenants,

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