E-learning: l'IA générative au service de l'engagement apprenant
Les deux principaux défis du e-learning pour les apprenants sont la transmission et l’engagement.
Les deux sont très souvent liés car un cours engageant est aussi un cours intéressant dans lequel l’apprenant découvre de nouveaux concepts utiles à son travail.
Malheureusement, la plupart des formations e-learning ont la triste réputation d’être rébarbatives et peu utiles.
Si on résume, créer un contenu engageant et efficace demande principalement deux choses:
Les humains ont besoin de contextualiser les informations pour les retenir. Cela est dû à la structure de notre cerveau qui fonctionne en connectant des neurones entre eux pour retenir des concepts.
Une des clés du e-learning est donc l’engagement des apprenants par rapport à la formation.
Le contenu pédagogique doit donc s’adapter à cette contrainte et il ne peux pas être simplement des textes contenant les informations à retenir.
Chez Didask, nos chercheurs et nos ingénieurs pédagogiques l’ont bien compris, c’est pourquoi notre plateforme propose différents types de contenus riche à destination des apprenants:
Chacun des types de contenu a été conçu spécialement pour captiver l’attention des apprenant ET maximiser l’apprentissage.
En suivant ce “framework d’apprentissage”, les créateurs de formation peuvent concevoir des cours intéressants capables de réellement transmettre la connaissance aux apprenants.
Mais bien sur, créer un débat imaginaire entre deux protagonistes dans le but de déconstruire une idée reçue prend beaucoup plus de temps que simplement poser l’information telle quelle.
C’est avec ce défi en tête que nous avons décidé de nous tourner vers l’IA pour faciliter la création du contenu pédagogique proposé sur Didask.
Les IA génératives sont des outils formidables pour générer du contenu mais leur principal défaut est que par définition, elles ne génèrent que du texte.
Heureusement, nous pouvons utiliser des techniques de Prompt Engineering pour demander à l’IA de générer autre chose que du texte. Nous allons lui demander de générer du texte structuré.
Le texte structuré est utilisable à l’intérieur de programmes informatiques comme la plateforme Didask. C’est ce que manipulent quotidiennement les développeurs dans leur travail.
Une fois que l’on est capable de demander à l’IA de nous générer des données structurées, nous allons pouvoir les utiliser dans la plateforme Didask pour créer les entités métiers représentant le contenu pédagogique.
Cette discipline mélangeant le Prompt Engineering et le Software Engineering s’appelle le LLM Engineering et c’est elle qui augmente massivement la productivité des personnes grâce à l’IA générative.
Bien que les capacités des IA génératives sont très loin de celles d’un cerveau humain, je propose un peu d’anthropomorphisme afin de mieux comprendre comment elles peuvent nous aider dans notre quotidien.
Lorsque nos Prompt Engineers travaillent sur l’IA pédagogique Didask, ils écrivent des instructions ayant pour but de transformer un contenu brut vers un contenu à haute valeur pédagogique.
Ces instructions sont très similaires à des instructions que l’on pourrait donner à une personne n’ayant aucune connaissance en ingénierie pédagogique dans le but de créer une formation.
Exemple: un prompt ayant pour but de générer un exercice de type QCM :
À partir d’un concept que les apprenants doivent retenir, génère une question de difficulté intermédiaire ainsi que 3 réponses possibles. Les réponses fausses doivent s’appuyer sur des idées reçues autour du concept à apprendre. Les réponses ne doivent pas contenir d’indices permettant de déterminer leur véracité.
À partir d’un concept que les apprenants doivent retenir, génère une question de difficulté intermédiaire ainsi que 3 réponses possibles. Les réponses fausses doivent s’appuyer sur des idées reçues autour du concept à apprendre. Les réponses ne doivent pas contenir d’indices permettant de déterminer leur véracité.
Chez Didask, nos ingénieurs pédagogique et chercheurs en sciences cognitives ont écrit des dizaines d’instructions de ce genre en utilisant un outil permettant l’enchainement conditionnel des instructions dans des graphes. (Rivet)
Ces enchainements d’instructions peuvent être considérés comme un manuel de création de contenu à haute valeur pédagogique, utilisable par une IA générative de manière automatique (J’en parle aussi dans mon précédent article Au delà de ChatGPT : l’IA Générative au service de la pédagogie).
Grâce à ce “manuel”, n’importe qui est capable de créer un contenu à haute valeur pédagogique en étant assisté par notre IA.
Les ingénieurs pédagogiques utilisent également l’IA pour les assister dans la génération de contenu pédagogique. Grâce à leur savoir-faire ils sont capable de donner des instructions complémentaire à l’IA afin de guider la génération.
La grande valeur ajoutée de l’IA, c’est qu’elle leur permet ainsi de tester plus rapidement différents types de contenu ou de situation pour faire apprendre un concept.
Et donc de créer des formations toujours plus qualitatives en un temps record.
Par exemple, notre équipe d’ingénieurs pédagogique a multiplié par 3 le nombre de modules créés sans recrutement et sans heures de travail supplémentaire, grâce à l’utilisation de l’IA pédagogique Didask.
Les modules ainsi générés restent de très bonne qualité grâce au transfert de compétence qui a été opéré vers l’IA pédagogique par nos ingénieurs et nos chercheurs.
Alors n’attendez plus et venez essayer le futur de l’expérience apprenant 🚀
Pour prolonger votre lecture, je vous recommande les articles suivants :Sur l’engagement :
Sur l’intelligence artificielle pédagogique :
Sur la transmission des compétences :
Bonnes pratiques
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