Aujourd’hui, quelques réflexions sur l’intelligence artificielle (IA) et son utilisation dans le cadre de la formation en ligne.
Cet article est basé sur mes notes prises à l’écoute du podcast Learn & Enjoy, L’apprenant augmenté grâce à l’IA avec Denis Floréan.
Qu’est-ce que l’IA permet?
Dans le cadre de la formation en ligne, l’IA permet, entre autres, l’analyse sémantique des contenus pour suivre les compétences acquises dans une formation donnée.
C’est-à-dire qu’un algorithme va analyser les contenus des formations et de la plateforme de formation. Il va scruter les termes qui reviennent souvent dans les contenus de cours, dans les conversations entre apprenants mais aussi d’autres éléments tels que les comportements de navigation sur la plateforme, les liens les plus visités, les cours ou ressources les plus vues, etc.
Comment l’IA peut aider à améliorer l’expérience apprenant?
Voici quelques exemples d’utilisations possibles de l’IA dans la formation en ligne et les défis et avantages qu’ils présentent.
Proposer une expérience apprenant personnalisée en associant des parcours individualisés et cohérents
L’algorithme apprend des préférences, du parcours et des compétences de l’apprenant, à la manière d’un Spotify ou Netflix et propose des formations qui pourraient l’intéresser dans son évolution professionnelle.
Comment imaginer alors des contenus permettant la personnalisation de l’expérience et qui soient pertinents même dans des parcours générés automatiquement?
Adapter la formation aux préférences de l’apprenant
C’est une utilisation qui est encore à un stade préliminaire dans le développement. L’IA serait capable de construire un contenu de formation adapté à l’apprenant, selon ses différences ou préférences cognitives: visuel, auditif, abstrait, très guidé, etc.
C’est plus difficile « logistiquement » à mettre en place puisque les contenus devront être développés en plusieurs versions. Cela permettrait par contre de proposer à l’inverse du contenu qui sortirait l’apprenant de sa zone de confort, permettant ainsi l’apprentissage.
Mettre à disposition un assistant digital
Bien maîtriser son environnement digital de travail devient très complexe. L’IA peut entrer en dialogue avec l’employé ou la personne (par l’intermédiaire d’un chatbot par exemple) pour aller retrouver une tâche à effectuer ou un document à utiliser.
On peux parler de « micro apprentissages en direct au bon moment », une nouvelle dimension du métier d’ingénieur pédagogique.
L’apprenant n’aurait pas besoin de se rappeler de tout car il aurait son assistant à disposition, rapide et efficace, qui lui permettrait de retrouver facilement une méthode, une marche à suivre ou un outil. Cela permet de réduire la charge mentale, mais c’est aussi une perte d’autonomie pour la personne.
On pourrait parler d’apprenant augmenté. Les connaissances étant désormais amenées, en plus du cerveau, par la machine. Les compétences à utiliser et à évaluer sont donc différentes et deviennent également obsolètes très rapidement.
Prenons l’exemple d’un examen de mathématiques. Avant la calculatrice, l’examen visait, en plus de la capacité à résoudre des problème, à évaluer les capacités de calcul mental des élèves. Désormais, avec la calculatrice, cette compétence n’est plus évaluée. Seule la capacité de résolution de problème l’est.
Et la suite?
Dans le contexte de la formation « classique », les formateurs et les apprenants se rendaient disponibles au même moment, dans un format unique de transmission des connaissances.
Désormais, en mode digital, les formations seront de plus en personnalisées et capables de s’adapter aux profils d’apprenants différents (par exemple avec des niveaux d’aisance différents avec la technologie).
Les organismes de formation devront proposer un même contenu sous différentes formes (présentiel, MOOC, microlearning, social, etc.) et à la demande: quand, ou et comme l’apprenant le veut.
S’adaptant ainsi à nos nouvelles manières de consommer l’information.
Article instructif sur l’IA en e-learning. Vous mentionnez la personnalisation des parcours d’apprentissage. Comment l’IA peut-elle équilibrer personnalisation et standardisation pour garantir une équité dans l’apprentissage ? Ce serait intéressant d’explorer la manière dont l’IA gère les divers besoins sans créer de disparités.