Mettre l’intelligence artificielle au service de l’apprentissage

Lors de nos missions quotidiennes de formation et rencontres avec des décideurs RH, nous nous rendons compte à quel point la formation est souvent l’élément des Ressources humaines que l’on a toujours le plus de mal à évaluer ou dont on peine à quantifier le vrai transfert sur le terrain. Or, on le sait, la compétence est davantage un processus qu’un état, et elle nécessite à la fois pour être développée de plusieurs éléments qui se succèdent :

  • une base théorique,
  • une application concrète en situation
  • un retour sur les apprentissages, permettant de boucler la boucle de cet apprentissage

Apprentissage, qui, au fil de la pratique régulièrement questionnée, deviendra une compétence. Les modules de formation traditionnels que nous connaissions avant nous donnaient certes cette possibilité (à condition qu’entreprise et collaborateurs aient tout mis en œuvre pour favoriser ce transfert). Or, le Covid et l’émergence du « tout à distance » ont tout changé.

Durant la pandémie, les personnes se sont intéressées à la manière dont elles pourraient utiliser leur temps de manière intelligente, et la principale manière qu’elles ont trouvée d’optimiser ce temps a été d’aller sur internet pour apprendre des choses et se développer. Des centaines de nouvelles entreprises et autant de méthodes pour atteindre le saint Graal du développement des compétences ont donc fleuri ces dernières années, et les investissements dans les entreprises de technologie de la formation ont littéralement explosé. Cette abondance de solutions proposées crée une concurrence accrue et exige d’une plateforme en ligne qu’elle garde ses usagers captifs. Pour cela, elle doit atteindre son but suprême : que l’utilisateur apprenne quelque chose qui lui sera utile. Atteignable…mais pas trop facile.

Quels sont les facteurs de réussite pour la formation à distance ?

La conclusion qui s’impose, au sortir de ces trois années dont deux en période Covid est la suivante : l’adaptation à l’apprenant et la proximité avec lui constituent deux ingrédients incontournables pour un apprentissage réussi. En tant que professionnels de la formation et des ressources humaines, nous le constatons chaque jour.

Quelles sont les règles à respecter pour réussir cette combinaison ?

· Première règle, évidemment, le contenu d’apprentissage doit correspondre à ce qu’attend l’apprenant et lui fournir des éléments qu’il pourra utiliser concrètement. Il est nécessaire également que ce contenu corresponde à son niveau actuel et surtout à celui qu’il vise. Ni trop facile, ni trop dur. Pour les adultes que nous avons en formation, un lien pouvant être fait directement avec ses problématiques concrètes lui parlera toujours plus. Il sera donc nécessaire d’avoir une cible précise : managers de proximité, managers de managers, leaders, etc.

· Deuxième règle : s’adapter encore et encore à l’apprenant. De quoi s’agit-il ? Simplement d’avoir une réaction pertinente de l’outil utilisé à distance à toute interaction avec l’apprenant. Statistiques d’apprentissages, conseils, questions ciblées, etc. Auparavant, en tant qu’apprenant, nous avancions seul devant notre écran et allons simplement chercher la réponse correcte à notre erreur. Qu’est-ce que cela nous apprenait ? Pas grand-chose : nous nous disions « ah ok, c’est ça ». Or, on le sait, on apprend bien mieux lorsque l’on doit chercher la réponse et réfléchir davantage. Si vous êtes devant un « dommage, c’est faux », il y a fort à parier que vous n’alliez pas rechercher la réponse en autonomie dans le contenu d’apprentissage, pas vrai ?

Ce que l’expérience nous a appris chez SCA, c’est que nous devions à la fois adapter nos apprentissages aux apprenants mais également personnaliser l’expérience d’évaluation de leurs apprentissages pour les garder engagés dans leur développement. Nous vous proposons ici de découvrir un cas concret que nous développons depuis un an dans le laboratoire d’ingénierie de formation SCA.

Adapter l’expérience d’évaluations de l’apprentissage par touches progressives

Nous avons procédé par itérations régulières. En effet, le constat était sans appel : les premières questions que nous avions réalisées pour nos modules de leadership ne semblaient pas répondre aux problématiques de nos apprenants. Les résultats n’étaient pas à la hauteur : trop de personnes ne répondaient pas ou abandonnaient l’évaluation en cours de route. Et pour cause ! Nous avions fait des tests standard qui ne se focalisaient pas assez sur les niveaux de difficulté du parcours. Lorsque les apprenants démarraient un module, ils étaient confrontés immédiatement à une question de contenu sans parfois l’avoir vraiment intégré ou avoir pu échanger avec leur formateur ou leurs pairs de classe virtuelle. Nous avons pris cela en considération pour établir plusieurs niveaux de difficulté aux questions, les lier à des objectifs pédagogiques et également scinder les évaluations initiales, les tests et les évaluations finales.

Créer des questions auxquelles on a envie de répondre

Parfois, lorsque nous visionnons ou lisons un contenu, les questions nous agacent ou semblent inutiles. Or, elles font partie intégrante de l’apprentissage et permettent de l’intégrer plus durablement. Pour cela, elles doivent être formulées intelligemment et permettre une association avec une expérience et des éléments concrets.

Nous avons donc creusé et cherché avec rigueur ce qui constituait une question qualitative, qu’il s’agisse de choix multiples, de questions ouvertes, de classement ou encore de concordance de définitions. Nous avons exploré toutes les possibilités de bonnes et mauvaises questions et nous sommes basés sur la taxonomie de Bloom pour créer un système logique et cohérent, permettant de créer des catégories de questions allant de l’apprentissage lié à la mémoire, à la compréhension jusqu’à l’application en situation réelle.

Analyser les retours et pratiquer l’amélioration continue

Une fois nos groupes d’apprenants ayant répondu à ces séries de questions, nous avons analysé leurs réponses grâce à un système d’Intelligence artificielle et notre analyse humaine aussi, heureusement ! Il y avait un réel progrès. Toutefois, nous avions encore des étapes à franchir, notamment parce que nos feedbacks étaient trop superficiels et ne venaient pas challenger nos apprenants lorsqu’ils répondaient à côté, voire ne répondaient pas du tout ! Nous avons donc travaillé sur la meilleure manière de les aider à intégrer les connaissances-clés même lorsque leur réponse était fausse.

Comment ? En reformulant encore la question, sous une autre forme, pour les inciter à essayer encore et en nous adaptant à leur réponse. Nous savons que pour apprendre, nous avons besoin d’un environnement d’apprentissage sûr. Pour offrir aux apprenants l’expérience d’apprentissage la plus sécurisante possible, ils peuvent dans nos modules, répéter les questions et retenter leur chance en ayant d’autres indications qui les poussent à chercher la bonne réponse. La répétition aide à la rétention à long terme du contenu. Puisque le cours dure un an, les étudiants devraient pouvoir répéter les choses souvent et les tests contribuent à cela.

Mettre l’AI au service de l’Homme.

Les neurosciences nous apprennent que notre cerveau a besoin de comprendre pourquoi il apprend telle ou telle chose : lui aussi est en quête de sens ! Il est donc nécessaire de créer des parcours dans lesquels les individus peuvent se projeter et voir l’utilité de leur apprentissage. Tout en continuant d’interagir avec un formateur-coach durant leur parcours. Et…d’utiliser l’intelligence artificielle là où elle peut être un support pour l’humain !

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