Social learning, mobile learning, adaptive learning… la fin du “machin learning” a-t-elle sonné ?
“Et grâce à notre technologie centrée sur le social learning/mobile learning/micro learning/ immersive learning, vous multiplierez par 3x vos taux d’engagement et de mémorisation !”. On fait le pari que cette phrase, vous l’avez lue des dizaines de fois … et que vous l’entendrez encore à chaque nouvelle innovation pédagogique ! Est-on pour autant plus avancé sur la question de l’impact des formations sur les pratiques réelles des apprenants ? Pas forcément, et on va voir pourquoi dans cet article.
Les projets de formation sont des projets complexes, avec de nombreuses contraintes organisationnelles à prendre en compte : disponibilité des apprenants, budget, calendrier, besoin, parties prenantes, etc. On pourrait s’arrêter là, il y aurait déjà de quoi faire et c’est d’ailleurs ce qui occupe une bonne partie du travail actuels des responsables L&D. Rajoutons maintenant les enjeux pédagogiques de la formation : Quel est la meilleure approche étant donné le niveau de votre cohorte ? Comment s’assurer de changer réellement leurs pratiques sur le terrain ? Comment faire durer cette montée en compétence après formation ?
Cela fait beaucoup de questions pour lesquelles on serait tentés de trouver des réponses simples… et universelles.
Déjà, parmi les indicateurs choisis pour piloter notre action, nous avons tendance à privilégier ceux qui se mesurent le plus facilement : le taux de complétion et la satisfaction des apprenants. Cela nous donne une réponse certes approximative mais rapide à nos interrogations. Car mesurer correctement la montée en compétence, ça demande du temps, un savoir faire et des ressources et il n’existe pas de solution clef en main (voir notre article sur la mesure de l’efficacité pédagogique).
Du fait de sa simplicité, cet indicateur d’engagement, bien qu’éloigné de la vraie efficacité pédagogique, est donc devenu le standard du e-learning. Petit à petit, on ne se demande plus comment bien former mais comment bien engager. Et c’est là qu’entre en scène l’approche machin learning.
Les machin learning (à ne pas confondre avec le machine learning) recouvre les social learning, peer learning, adaptive learning, mobile learning… et toutes les approches techno-centrées de la formation. Elles ont en commun de s’appuyer sur notre besoin de simplifier le problème de la formation et sur nos intuitions (“jouer c’est agréable, donc si mes apprenants suivent un serious game, ils seront mieux engagés”).
Et dans certaines configurations que vous rencontrerez, ce sera effectivement le cas : pour apprendre à résoudre des tâches compliquées, il est intéressant de travailler à plusieurs pour répartir les efforts d’apprentissage dans plusieurs têtes (à condition de bien scénariser les travaux de groupe ref). Pour faire apprendre des contenus très découpés à un groupe d’apprenant hétérogène, l’adaptive learning sera idéal pour emmener tout le monde vers un même niveau de maîtrise.
Mais attention au syndrome du marteau : quand nous l’avons dans les mains, tous les problèmes ressemblent à des clous. Et cet effet est d’autant plus fort avec les approches machin learning, étant donné qu’elles se basent justement sur une simplification à outrance de l’apprentissage. Or il y a de nombreux cas où ces modalités ne fonctionnent plus et peuvent même avoir un effet négatif sur l’apprentissage. Travailler à plusieurs ou échanger avec des pairs a un coût pour nos ressources cognitives (voir notre article La surcharge mentale, ennemie de l'apprentissage) et la recherche montre qu’il faut que ce coût en vaille la peine : pour des tâches “simples”, les apprenants progresseront plus s’ils les effectuent seuls (ref). De même, si l’adaptive learning a en moyenne un effet positif sur les apprentissages, il y a des cas où leur effet est faible voire nul : quand vos contenus sont passifs ou adapté à mauvais escient, par exemple en fonction des styles d’apprentissage des apprenants et non de leur niveau de maîtrise. Il faut donc garder en tête que le problème à résoudre est souvent plus grand que ce qu’il n’y parait, et que le succès d’une modalité dépend de son adaptation aux besoins des apprenants.
Récapitulons. D’un coté, nous avons des organisations qui font face à des problèmes complexes de formation, avec de fortes contraintes de budget, de temps et de ressources qui laissent peu de place à une analyse fine. De l’autre, une galaxie de technologies, chacune performante mais uniquement dans un ensemble restreint de cas. Sommes-nous face à un dilemme insoluble ? Jusqu’à peu, nous avions tendance à répondre oui, comme en témoigne le succès des approches machin learning et l’engagement comme métrique reine de succès.
Mais aujourd’hui, l’essor des dernières technique en machine learning (avec un e celui là), a considérablement accéléré la transposition massive des documents en formation e-learning. Au sein de la plateforme LMS de nouvelle génération Didask, nous nous sommes appuyé sur celles-ci pour élaborer notre intelligence artificielle pédagogique, qui à partir de votre contenu de départ (extrait d’un document, échange sur une messagerie d’entreprise…), va identifier automatiquement les enjeux auxquels font face vos apprenants et faire correspondre les bonnes modalités pédagogiques en face.
Ils ont des préjugés à déconstruire ? Elle proposera alors un exercice où l’apprenant peut se tromper par lui même avant de recevoir un feedback qui l’amènera progressivement vers la bonne représentation. Ils doivent mémoriser une grande quantité d’éléments indépendants les uns des autres, comme dans les formations règlementaires ? Elle proposera des flashcards, un format de révision à haute intensité pour consolider leur apprentissage. La bonne nouvelle, c'est que cela fonctionne quelle que soit votre thématiques à traiter, en allant par exemple de la RSE aux soft skills, en passant par le leadership.
Chaque modalité arrivera non pas comme la réponse universelle aux besoins de l’apprenant, mais comme celle qu’il fallait exactement à ce moment là. Ce qui est promesse, celle-la tenue, de gain de temps, de sobriété et d’efficacité !
