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Pour optimiser l’impact d’un accompagnement sur les apprenants, un formateur ou coach doit faire usage des meilleurs outils digitaux de son secteur. Dans ce sens, l’adaptative learning apparaît comme l’arme ultime pouvant aider un spécialiste via la formation digitale à atteindre ses objectifs…
L’adaptative learning est une technique de transmission du « savoir » qui s’impose de plus en plus, dans le domaine de la formation professionnelle continue. Performant grâce à une technologie basée sur l’intelligence artificielle, c’est un canal de partage des notions qui permet de personnaliser l’apprentissage. En s’adaptant aux caractéristiques de chaque apprenant, il offre l’opportunité de concevoir une formation évolutive qui tient compte des compétences, des besoins en formation, de l’agilité et des aptitudes de chaque individu.
Encore appelée apprentissage adaptatif ou adaptive learning, cette méthode de formation e-learning permet donc aux coachs, consultants, managers ou formateurs de fournir à un professionnel, ce dont il a exactement besoin. Que l’intéressé soit en réalité un stagiaire ou un employé régulier, les connaissances transmises serviront de socle à l’amélioration de ses performances en entreprise. Pour vous aider à mieux cerner le fonctionnement de l’adaptative learning, nous exposons ci-dessous 5 avantages de cette technique révolutionnaire.
Tout d’abord, il faut comprendre que pour élaborer une formation personnalisée notamment à travers le digital learning, il est indispensable de prendre connaissance et de maîtriser les besoins en développement des compétences de la cible. Pour y parvenir, l’adaptative learning dispose d’un « chatbot » qui permet de collecter différentes informations sur les apprenants. Grâce à cet outil basé sur l’intelligence artificielle, vous pourrez concevoir des questionnaires, des enquêtes relatives aux attentes des apprenants, des sondages liés à votre périmètre d’intervention.
Mais vous pouvez également vous servir des résultats de l’analyse des requêtes de recherches pour réaliser vos travaux. En fait, l’adaptative learning fournit à l’aide du traitement automatique du langage naturel (NLP), une pléthore d’informations sur les centres d’intérêt des employés. Vous pourrez alors vous baser sur cette cartographie des besoins pour concevoir les formations personnalisées virtuelles destinées à chaque salarié.
Nul ne peut passer au module pédagogique suivant, sans terminer celui en cours. En réalité, l’adaptative learning dispose d’une option d’intégration de questionnaire pour jauger le niveau d’assimilation des apprenants à la fin de chaque cours. Grâce à cet élément, aucun employé ne peut par exemple, valider à la hâte des parties de la formation online, un peu comme pour se libérer de ce fardeau. Même si c’est une formation à distance, tout le monde est obligé de suivre chaque module jusqu’à la fin pour pouvoir répondre aux interrogations.
De plus, le coach ou formateur peut mettre en place un parcours évolutif fondé sur la performance. En d’autres termes, il est possible de diversifier le nombre de cours virtuels que suivra chaque participant. Si par exemple, un apprenant ne répond pas convenablement à un certain nombre de questions, il peut être amené à suivre une formation distincte avant de repasser celle en cours ou de passer au module suivant.
En guise de directive, on peut également incorporer des recommandations utiles en fonction des données collectées par l’IA sur chaque intervenant. Le but est de contribuer à ce que tous les apprenants aient à la fin, un même niveau d’assimilation (ou un niveau optimal d’assimilation) de la formation.
Le temps que doit passer un coach ou un formateur à analyser les réels besoins d’un client influence le délai d’efficacité de la formation inculquée. Si ce détail n’est pas bien repéré, tout effort de satisfaction de la cible se révèle inutile, au cas où le concerné n’exprime pas clairement ses besoins. Mais grâce à l’intelligence artificielle de l’adaptative learning, l’expert est soulagé de ce fardeau.
En se basant sur des programmes informatiques et algorithmes spécifiques, le système étale et catégorise ces différentes informations en fonction de chaque personne identifiée. Les spécialistes en accompagnement dans le domaine de la formation professionnelle pourront alors intervenir sereinement dans une grande entreprise, sans se soucier des tracasseries liées aux collectes des informations.
Toutefois, chaque formateur dispose de différents outils numériques pour solliciter directement l’avis d’un employé ou d’un stagiaire de sa classe virtuelle, sur les sujets qui le tiennent à cœur. Malgré les ingrédients du « machine learning », l’humain demeure donc au cœur de l’apprentissage.
L’un des avantages de la formation en ligne que proposent les logiciels d’adaptative learning, est que l’apprenant peut proposer des contenus liés à la thématique développée. En fait, grâce à l’UGC (User Generated Content), le stagiaire ou employé a la possibilité de transmettre ses réflexions ou points de vue sur le sujet ainsi que ses besoins en accompagnement. Le collaborateur peut alors orienter subtilement le manager (s’il est le formateur) concernant sa gestion, son leadership ou simplement le management.
Mais les alternatives de production de contenus pédagogiques de cette plateforme e-learning ne s’arrêtent pas là. Elle propose aussi une diversité de système d’automatisation de création de contenu (Learning chatbot) à la fois utile au formateur et au « formé », pour enrichir la formation.
L’IA de l’adaptative learning éradique les risques de redondance ou de contenus de formation inadaptés aux apprenants. En fait, les formations sont distillées au bon moment et à la bonne personne. En analysant l’emploi du temps, les habitudes de connexion et d’usage de chaque intervenant, l’intelligence artificielle identifie l’intervalle de temps idéal pour envoyer les modules afin de susciter plus d’engagement.
De plus, le taux de mémorisation est largement supérieur à celui d’un accompagnement ordinaire. L’ancrage mémoriel des notions acquises est donc plus profond et plus impactant sur les performances. Disposant déjà des données relatives aux comportements et agissements professionnels, le formateur peut alors aisément programmer des rappels dans le bon timing.
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