Bonne pratique
Utiliser le logiciel adaptatif pour l'entraînement et les rappels espacés, puis consacrer le temps de classe libéré aux explications, aux échanges et aux apprenants en difficulté.
Adaptative
L'apprentissage adaptatif
Un parcours qui s'ajuste en continu aux réponses de l'apprenant, de plus en plus souvent grâce à l'IA.
Un parcours qui s'ajuste à l'apprenant
L'apprentissage adaptatif ajuste en continu le contenu, la difficulté et le rythme selon les réponses de l'apprenant. Il peut être mené par l'enseignant (différenciation, groupes de besoin) ou par un logiciel, de plus en plus souvent fondé sur l'intelligence artificielle.
Ce que dit la recherche
Benjamin Bloom (1984) a montré qu'un apprenant suivi en tutorat individuel progresse nettement plus qu'en classe entière : c'est le « problème des deux sigmas ». Les systèmes tutoriels intelligents tentent de s'en approcher ; les meilleurs obtiennent des effets proches du tutorat humain (VanLehn, 2011). Les algorithmes de répétition espacée (comme Anki) ajustent quant à eux le moment des révisions à ce que l'apprenant oublie.
Les limites
Un parcours adaptatif peut enfermer un apprenant dans un niveau, réduire les échanges avec les pairs et collecter beaucoup de données personnelles. En Europe, le règlement sur l'IA (AI Act, 2024) classe parmi les systèmes à haut risque ceux qui évaluent les apprentissages ou orientent les apprenants : ils exigent un contrôle humain.
Fiche repère
- Figures
- Benjamin Bloom (1984), Kurt VanLehn (2011)
- Rôle de l'apprenant
- s'entraîner, se tester, suivre ses progrès
- Rôle de l'enseignant
- fixer les objectifs, lire les données, décider
- Rôle de l'IA (NSCC)
- proposer exercices et rappels ; l'enseignant garde la décision
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Ce qui s'adapte, et qui décide
| Ce qui s'adapte | Exemple | Qui décide (NSCC) |
|---|---|---|
| la difficulté | exercice plus simple après deux erreurs | l'IA propose, l'enseignant fixe les bornes |
| le moment des rappels | rappels à J+1, J+3, J+7 | l'IA programme, l'apprenant se teste sans aide |
| le type d'aide | indice, exemple résolu, question | l'IA questionne, ne donne pas la réponse |
| le groupe | regroupement par besoin | l'enseignant, à partir des données |
| l'orientation, la note | passage de niveau, évaluation | toujours un humain |
Mauvaise pratique
Laisser le logiciel décider seul du parcours et de la note, sans que l'enseignant regarde les données ni parle avec l'apprenant. C'est la substitution que le NSCC veut éviter.
Questions à poser avant d'adopter un outil
Où vont les données des apprenants ? L'enseignant peut-il modifier les parcours ? L'outil donne-t-il les réponses ou des indices ? A-t-il été évalué de façon indépendante ?
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Pour aller plus loin
Voir L'IA agentique et le contrôle humain et la prédiction J+21.