L’adaptative learning et les big data : les ingrédients d’une révolution pédagogique et économique
« Adaptive » et « Personalized learning », « Big Data », des notions devenues particulièrement populaires ces dernières années au sein des startups de l’ed-tech, mais encore mal maîtrisées et sous-exploitées. Pourtant, selon E-learning Industry, la plus grande communauté virtuelle américaine de professionnels e-learning, les enjeux pédagogiques et économiques sont à moyen terme (5 à 7 ans) absolument colossaux.
Croissance exponentielle des Big Data
Tout apprenant effectuant un apprentissage en ligne est susceptible de laisser des données numériques conservées (« data »), indiquant par exemple les différentes phases de ses progrès, et les éventuelles difficultés rencontrées. L’analyse de ces datas offre la possibilité de créer un « adaptative learning » répondant aux besoins particuliers des apprenants, à la fois bénéfique pour ces derniers, mais aussi profitable pour les enseignants et plus rentable pour les entreprises.
Le problème principal reste la capacité de gestion et de traitement efficace et immédiate des données collectées. Les big data représentent une production journalière de 2,3 billions de gigabytes dans le monde, un total estimé porté à 43 billions en 2020. Jusqu’à présent, près de 4,4 millions d’emplois IT ont été créés pour faire face à ce gigantesque accroissement de données numériques.
Des intérêts pour l’enseignement académique et la formation professionnelle
Dans l’état actuel des disponibilités technologiques, et même si de plus en plus d’entreprises sont capables de maîtriser efficacement les big datas, seuls quelques outils permettent de créer activement des enseignements en adaptative learning. Dans moins d’une dizaine d’années, la majorité des systèmes de formation et d’enseignement devraient être en mesure d’analyser les progrès de l’apprenant et de s’adapter en conséquence sans intervention humaine.
Le développement de l’adaptative learning représente un atout remarquable pour la pédagogie, au bénéfice direct des étudiants mais aussi des professeurs. L’intérêt économique est de même évident pour le monde professionnel, avec à la clé une augmentation des performances et de la productivité des employés.
Si les tendances de l’e-learning à court terme semblent plutôt indexées sur les solutions de type mobile learning, augmented reality et gamification, l’adaptative learning représente assurément à long voire moyen terme le futur de l’enseignement numérique. Et comme toujours en matière d’e-learning, les mieux renseignés et surtout les plus ambitieux seront les premiers à en tirer profit.
