L’image du pédagogue transmettant son savoir aux apprenants dans une salle de cours afin de les instruire est aujourd’hui largement dépassée. Les nouvelles technologies et l’essor d’Internet permettent à quiconque le souhaite, d’apprendre de nouvelles connaissances de manière relativement aisée. Face à ces différents constats, l’intelligence artificielle semble être une véritable opportunité.
Qu’est-ce que l’IA ou Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle est une notion complexe, évolutive et ne faisant pas l’objet d’un consensus. Néanmoins, de manière simplifiée, celle-ci désigne un processus consistant à imiter l’intelligence humaine par le biais d’un système informatique. L’objectif est donc qu’une machine puisse traiter une information ou des tâches à la manière d’un être humain.
Il existe une intelligence artificielle faible qui est limitée que l’on retrouve aujourd’hui et une intelligence artificielle forte beaucoup plus vaste et autonome dont les capacités cognitives s’approcheraient véritablement de celles d’un être humain voire capables de les surpasser. Ce type d’IA n’existe pas encore à l’heure actuelle en dépit de ce que l’on pourrait croire en observant certaines technologies très avancées.
Appliquée à la formation professionnelle, cette technologie d’IA faible permet de créer un algorithme intelligent facilitant le processus de formation et d’apprentissage des apprenants.
Personnalisation du parcours de formation
Concrètement, l’IA permet de personnaliser le parcours de formation d’un apprenant. En effet, le système va s’autoalimenter et s’autoperfectionner au fur et à mesure des sessions de formation réalisées. De ce fait, il pourra émettre des recommandations sur la base des données collectées.
Au-delà de la pertinence du contenu proposé, l’IA permet également d’adapter le parcours selon le niveau détecté et le rythme de l’apprenant. Ce type de système intelligent va interagir avec l’apprenant tel un tuteur personnel en ligne.
Ainsi, cet « apprentissage adaptatif » ou adaptive learning permet d’être au plus près des besoins des apprenants par le biais des données recueillies à leur sujet et offre ainsi une vraie révolution dans la manière dont on peut apprendre.
L’apprenant au cœur du processus
En remettant l’apprenant au centre de son propre apprentissage, la formation suivie permet de l’impliquer pleinement et donc de limiter au maximum son désengagement. L’adaptation du processus au profil de l’apprenant évite les décrochages précipités et favorise grandement sa motivation.
Ce modèle permet également de remédier aux écarts de niveaux potentiellement existants lors d’une formation classique en présentiel. Chacun est libre d’apprendre à son rythme selon son niveau de départ et son potentiel.
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Efficacité accrue des formations
Ces différents éléments augmentent considérablement l’efficacité des modules suivis. L’apport de l’intelligence artificielle s’inscrit ainsi pleinement dans la logique d’apprentissage des neurosciences.
En effet, en plaçant l’utilisateur au cœur du dispositif, ce système accroît son attention et sa motivation. La possibilité d’allier facilement contenus théoriques et exercices pratiques renforce également son engagement. L’intégration de rappels théoriques de manière répétée participe à la consolidation de ses connaissances.
Par ailleurs, ces modèles peuvent aisément automatiser la mise en place de feedbacks et systèmes de récompenses rendant l’expérience agréable et ludique.
Enfin, cette adaptative learning favorise l’essai/l’erreur, démarche largement encouragée par les neurosciences qui considèrent qu’un cerveau qui ne commet pas d’erreurs est un cerveau qui n’apprend pas.
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