Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

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Adaptive Learning Apprendre mieux et à son rythme : une solution pour les élèves de niveaux hétérogènes Livre Blanc de Gutenberg Technology, expert du e-learning et de la transformation digitale

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Adaptive LearningApprendre mieux et à son rythme : une solution pour les élèves de

niveaux hétérogènes

Livre Blanc de Gutenberg Technology, expert du e-learning

et de la transformation digitale

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“« Si l’on parvient à préserver le caractère confidentiel des

données exploitées, ce qui est parfaitement possible,

l’apprentissage personnalisé est une des plus grandes

révolutions que l’éducation connaîtra au XXIème siècle. Cette aide

aux professeurs est le moyen de faire enfin de la pédagogie

différenciée à grande échelle. »*

*François-Xavier Hussherr, Fondateur de Gutenberg

Technology et Lelivrescolaire.fr, chercheur en e-éducation et en

économie, tiré du livre à venir « CONSTRUIRE LE MODÈLE

ÉDUCATIF DU XXIÈME SIÈCLE : les promesses de la

digitalisation et des nouveaux modes d’apprentissage »

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1. Adaptive Learning :

de quoi parle-t-on ?

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L’Origine de

l’AdaptiveLearning

L’alliance du Big Data

et de l’Intelligence

Artificielle a permis le

décollage de l’Adaptive Learning

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Définition

o L’adaptive learning est une méthode qui permet

d’adapter les ressources d’apprentissage à la

progression propre à chaque élève. Ce système

informatisé accroît la probabilité qu’un élève atteigne ses

objectifs pédagogiques en lui donnant la bonne

instruction, au bon moment, et sur le bon support.

o L’adaptive learning offre à chaque élève un parcours

pédagogique qui lui est propre. Ainsi, il ne stagne pas : si

le concept à apprendre est trop compliqué, l’algorithme

lui propose d’étudier les concepts prérequis.

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Définition (suite)

o Le système permet également d’alerter les

professeurs lorsqu’un élève bloque sur un

apprentissage.

o Dans ce dernier cas, c’est au professeur et non

plus à la machine de comprendre les difficultés de

l’élève. Encore une fois, les machines ne peuvent

pas tout résoudre, mais elles simplifient la vie du

professeur dans des classes dont le niveau est de

plus en plus hétérogène.

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2. Adaptive learning :

pourquoi est-ce si

important pour le futur

de l’éducation ?

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1/ Un enseignement de masse

o L’école est aujourd’hui confrontée à un enseignement de

masse. Ce constat entraîne l’existence d’une grande variété

de profils et de niveaux au sein d’une même classe.

o Aujourd'hui, 78,6% d’une classe d’âge obtient le

baccalauréat.

o En 1955 ce taux était de 7,4%.

o La proportion de lycéens atteignant la terminale a décuplé, ce

qui a des conséquences considérables, surtout si l’on tient

compte de l’augmentation de la population sur ces soixante

dernières années.

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2/ Une individualisation des savoirs de plus en

plus complexe

o La massification de l’enseignement rend à la fois

l’individualisation nécessaire et difficile à mettre en place : les

classes sont chargées, les programmes sont les mêmes pour

tous, et la forme du cours magistral freine l’adaptation de

l’enseignement aux différents niveaux des élèves.

o L’enseignant va alors courir le risque que les élèves qui ont

compris s’ennuient et perturbent la classe ou laisser se creuser

l’écart entre les élèves, acculant ainsi ceux qui sont le plus en

difficulté à se désinvestir de la matière enseignée. Des dispositifs

d’aide personnalisée ont été mis en place dans le primaire et

dans les collèges mais ne suffisent pas encore à faire face aux

besoins.

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3. Adaptive learning :

apprendre mieux c'est

aussi comprendre et

mieux fonctionner

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Comment faire un programme

d’Adaptive Learning ? Pour créer des apprentissages qui s’adaptent à chaque

élève, il faut trois étapes :

Un arbre de

connaissances

élaboré par des

spécialistes de la

matière

concernée

Un algorithme

élaboré en

concertation avec

des enseignants

Une granularisation

des connaissances

1 2 3

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Étape 1 : l’arbre de

de connaissances

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Extrait d’un arbre de la

connaissance de la

grammaire française : les

notions prérequises pour

valider la notion d’attr ibut

sujet (notion H)

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o Si nous construisons l’arbre de connaissances de la

langue française, nous pouvons supposer qu’un objectif

d’apprentissage d’un élève de CE2 est de reconnaître

le sujet, le complément d’objet direct et le verbe.

o Pour ce faire, des enseignants expérimentés vont

organiser les notions de grammaire sous la forme d’un

arbre hiérarchisé, conçu de telle sorte qu’il faille

maîtriser les notions prérequises pour passer au

concept suivant.

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Le verbe

intransitif

Notion J

Le verbe

transitif

Notion I

L’attribut

du sujet

Notion H

Le verbe

d’action

Notion G

Le verbe

d’état

Notion F

Le sujet

du verbe

Notion E

Le verbe

Notion D

L’adjectif

qualificatif

Notion C

Le pronom

Notion B

Le nom

Notion A

Le

complément

d’objet direct

Notion K

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Avant donc d’apprendre, par exemple, le notion d’attribut du

sujet, il faut pleinement posséder les notions prérequises :

o le concept A de nom ;

o le concept B de pronom ;

o le concept C d’adjectif qualificatif ;

o le concept D de verbe ;

o le concept E de sujet du verbe ;

o le concept F de verbe d’état.

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Étape 2 : la

granularisation

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DéfinitionsOn parle de granularisation quand un cours est découpé en unités

appelées grains pédagogiques.

Quant au grain pédagogique :

o c’est le plus petit élément indivisible d'un parcours pédagogique ;

o il correspond à un objectif pédagogique bien identifié ;

o il constitue une unité cohérente, autonome et réutilisable par ;

d’autres utilisateurs de la plate-forme.

Concrètement, un grain peut par exemple prendre la forme :

o d’un cours sur la notion ;

o d’une vidéo enrichie (avec un commentaire sonore ou sous-titré) ;

o d’un ou plusieurs exercices avec correction instantanée ou

différée.

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Exemple d’un grain sur la

notion d’attribut du sujet :

l’exercice à plusieurs

niveaux

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Adjectif qualificatif

épithète

Pronom

Dans la phrase « le

chat est gris », quelle

est la fonction du mot

« gris » ?

Attribut du sujet

« chat »

Exercice de niveau 1 –

Notion H

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Sujet du verbe

« sembler »

Attribut du sujet

«L’auteur de ce livre»

Dans la phrase

« L’auteur de ce livre

semble célèbre »,

quelle est la fonction

du mot « célèbre » ?

Nom du groupe

nominal

Exercice de niveau 2 –

Notion H

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Attribut du sujet

Adjectif qualificatif

épithète

Dans la phrase

« Belle fut ma

surprise », quelle est

la fonction du mot

« surprise » ?

Sujet du verbe

« être »

Exercice de niveau 3 –

Notion H

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Étape 3 :

l’algorithme

Page 24: Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

Si on garde l’exemple du concept H d’attribut du sujet,

les élèves viendront alors apprendre le concept H en

lisant la leçon relative à cette notion et réaliseront

ensuite une série d’exercices comportant le plus

souvent trois types de niveaux (simple, moyen,

complexe).

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Voyons maintenant comment 4 élèves

de niveaux différents peuvent

cheminer à leur rythme pour maîtriser

la notion « attribut du sujet »

Page 26: Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

Élève A

o Si un élève répond correctement à deux exercices de

niveau 1 d’affilée alors il passe directement à un

exercice de niveau 3

o S’il réussit ensuite à répondre correctement à deux

exercices de niveau 3 il pourra passer au concept

suivant

La règle prise en compte par l’algorithme :

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Notion

suivante

Ex niv

3

Ex niv

1Ex niv

2Leçon

PARCOURS DE

L’ÉLÈVE AL’attribut

du sujet

Notion H

Page 28: Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

La règle prise en compte par l’algorithme :

o Si l’élève répond faux à la première question de niveau 1,

alors il est réorienté vers la leçon de la notion H

o Si par la suite il arrive à répondre à deux questions de

niveau 1 d’affilée, alors il passe directement au niveau 3

o Il doit enfin répondre à deux autres questions d’affilée de

niveau 3 pour pouvoir accéder à la notion suivante

Élève B

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Notion

suivante

Ex niv

3

Ex niv

1

Ex niv

2Leçon

PARCOURS DE

L’ÉLÈVE B

L’attribut

du sujet

Notion H

Page 30: Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

La règle prise en compte par l’algorithme :

o Si l’élève répond faux à la première question de niveau 1, il retourne à la leçon sur

la notion H.

o S’il se trompe à nouveau sur deux questions de niveau 1, il retourne à la notion D

prérequise de verbe.

o S’il réussit à répondre correctement cette fois-ci aux deux questions de niveau 1, il

passe au niveau 2.

o S’il réussit à répondre ensuite correctement à trois questions de niveau 2, il passe

au niveau 3.

o Si enfin il se trompe à la première question de niveau 3 mais qu’il réussit à

répondre correctement à trois autres du même niveau, il pourra passer à la notion

suivante.

Élève C

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Ex

niv 3

Ex

niv 1

Ex

niv 2

L’attribut

du sujet

Notion H

Le

verbe

Notion

D

PARCOURS DE

L’ÉLÈVE C

Leçon

Notion

suivante

Page 32: Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

La règle prise en compte par l’algorithme :

o Si l’élève répond incorrectement à la première question de niveau

1, il retourne à la leçon sur la notion H

o S’il se trompe à nouveau face à deux questions de niveau 1, il

retourne à la notion D de verbe

o S’il ne réussit toujours pas à répondre correctement aux deux

questions de niveau 1, le professeur sera alerté par une

notification sur son terminal. Il pourra alors reprendre

individuellement avec l’élève l’ensemble des notions incomprises

Élève D

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Ex

niv 3

Ex

niv 1

Ex

niv 2

PARCOURS DE

L’ÉLÈVE DL’attribut

du sujet

Notion H

Le

verbe

Notion

D

Le professeur est

alerté !

Leçon

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Pour le professeur L’adaptive learning est un outil

collecteur de données en

temps réel. Il donne au

professeur des indications

précieuses sur la progression

et l’engagement des élèves.

Le professeur a à la fois une

vue d’ensemble de sa classe

et une vue individualisée de

chaque élève.

En conclusion

Pour l’élèveL’adaptive learning peut

améliorer ses résultats en

renforçant son autonomie et

en minimisant les frustrations

liées aux blocages. Le suivi

particulier d’un professeur est

moins stigmatisant, il permet

de redonner confiance à

l’élève.

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Des résultats déjà très positifs aux États-Unis* :Méthode d’apprentissage classique VS adaptive learning

+ 18%Augmentation du nombre des étudiants ayant

validé un module par rapport au groupe test

- 25%Gain de temps pour finir tous les modules d’un

cours de statistiques par rapport au groupe test

* Sources : rapport de Tyton Partners et étude

de Ithaka S+R

Page 36: Adaptive Learning - Un livre blanc de Gutenberg technology

Merci !A propos de Gutenberg Technology

Gutenberg Technology s’est hissé dans le top 3 mondial des plate-formes

SaaS pour les marchés de l’e-éducation et du e-learning. L’entreprise a

développé une réelle expertise en matière de digitalisation des contenus

éducatifs en les rendant interactifs et disponibles sur mobile.

Grâce à son pôle R&D très actif, Gutenberg Technology a acquis une avance

importante en matière de pédagogie, notamment en matière de systèmes

d’apprentissage adaptatifs.

En savoir plus : www.gutenberg-technology.com

Contact : [email protected]

Tel : 01 49 20 70 70