Apprentissage piloté par les données : atout ou menace ?
Frédéric Jacquier-Calbet - 4 minutes de lecture
Les systèmes de gestion de l'apprentissage qui peuvent collecter, analyser et suggérer des actions basées sur des données transforment les méthodes traditionnelles d'enseignement et d'engagement des apprenants.
Alors que la technologie continue de progresser à un rythme exponentiel, il en va de même pour notre capacité à collecter et à exploiter les données. Ce phénomène a eu un impact particulier dans le domaine de la formation, où les systèmes de gestion de l'apprentissage (Learning Management Systems, ou LMS en anglais) sont de plus en plus axés sur les données. En exploitant ce vaste ensemble d'informations, les plateformes LMS peuvent désormais offrir aux formateurs une meilleure visibilité sur les progrès de leurs apprenants, ainsi que des recommandations personnalisées pour de meilleurs résultats. Dans cet article, nous allons explorer comment l'apprentissage piloté par les données transforme les méthodes traditionnelles d'enseignement et d'engagement des apprenants, et quelles en sont les limites.
La première étape de la mise en œuvre de l'apprentissage piloté par les données
commence par le suivi des performances et du comportement des apprenants dans le LMS. En enregistrant chaque connexion, chaque devoir, chaque quiz, chaque participation
à un forum de discussion et toute autre activité de ce type, les enseignants reçoivent des rapports en temps réel qui leur fournissent des informations précieuses sur les besoins de leur classe. Les apprenants qui ont du mal à rester impliqués dans un sujet peuvent avoir besoin d'un soutien supplémentaire par le biais d'interventions ciblées, tandis que les apprenants les plus performants peuvent bénéficier d'un contenu et de devoirs plus stimulants pour maintenir leur intérêt. Grâce à des mesures faciles à comprendre, telles que les moyennes de notes, les taux de réalisation, les temps de réponse, les niveaux d'interaction et même le temps de connexion, les enseignants acquièrent des connaissances précieuses pour répondre aux besoins individuels des apprenants.
Un autre élément clé de l'apprentissage piloté par les données consiste à analyser des classes ou des cohortes entières, afin d'identifier des modèles et des tendances. Certaines matières peuvent s'avérer difficiles dans plusieurs sections enseignées par différents professeurs. Par ailleurs, certaines techniques pédagogiques peuvent donner des résultats plus positifs que d'autres. Ces observations permettent aux formateurs de prendre des décisions éclairées concernant les changements de programme et les approches pédagogiques innovantes. Les discussions de groupe et la collaboration facilitent la mise en réseau des pairs et la communication ouverte autour des obstacles éducatifs communs et des stratégies efficaces de résolution des problèmes. En fin de compte, l'amélioration de l'analyse des données permet aux établissements d'enseignement supérieur d'affiner continuellement leurs programmes, ce qui profite à la fois aux apprenants et aux écoles.
Dans le même temps, le fait de s'appuyer exclusivement sur des données dans le cadre de l'expérience éducative peut comporter des pièges. Si les chiffres peuvent certainement aider à diagnostiquer les problèmes et à identifier les possibilités de croissance, ils négligent souvent des aspects essentiels du développement humain holistique, tels que la créativité, la pensée critique, l'adaptabilité, les compétences sociales, l'intelligence émotionnelle, l’endura
nce, la résilience, la persévérance, la curiosité et l'imagination. Bien que certains affirment que ces domaines peuvent aussi être évalués à l'aide de données générées par des dissertations, des présentations, des projets, des études de cas, des expériences de base, etc. ces mesures reposent en grande partie sur le jugement subjectif des évaluateurs.
Par conséquent, les biais et les limites humaines pourraient potentiellement fausser les résultats obtenus, diminuant ainsi l'efficacité de ces méthodes d'évaluation. En outre, une focalisation excessive sur les tests standardisés pourrait décourager l'exploration de nouveaux sujets et l'expérimentation en dehors des normes établies. Les formateurs peuvent hésiter à prendre des risques en développant des cours uniques ou en incorporant des formes alternatives d'enseignement, par crainte des effets négatifs sur les classements quantitatifs liés aux admissions ou aux collectes de fonds. De même, les apprenants pressés d'exceller sur le plan académique peuvent perdre de vue la poursuite d'intérêts non traditionnels, négligeant ainsi des éléments cruciaux pour leur réussite future dans leur carrière ou dans la vie en général. Par conséquent, la recherche d'un équilibre délicat impliquant à la fois des mesures objectives et une évaluation qualitative garantit l'efficacité globale de la formation pilotée par les données.
En conclusion, l'exploitation de l'analyse des données constitue un atout inestimable pour améliorer l'expérience universitaire. Les progrès technologiques permettent de collecter et d'interpréter de grandes quantités d'informations dérivées des environnements d'apprentissage en ligne.
Dans l'ensemble, l'apprentissage piloté par les données promet de révolutionner l'enseignement supérieur, mais les décideurs politiques doivent tenir compte des implications éthiques pour aller de l'avant. L'adoption de pratiques transparentes garantissant la protection de la vie privée et la reconnaissance des plans de monétisation apaisent les inquiétudes du public concernant l'exploitation incontrôlée d'informations sensibles. L'utilisation de technologies de registres distribués et d'algorithmes essentiels de blockchain apporte une sécurité supplémentaire contre les accès ou les modifications non autorisés. Le fait d'autoriser la liberté académique en même temps qu'une attribution de crédits équitable démontre
le respect des droits de propriété intellectuelle. La recherche continue de cas d'utilisation applicables impliquant l'intelligence artificielle, les contrats intelligents et la réalité virtuelle, renforce encore la capacité de l'apprentissage piloté par les données à exercer une influence favorable à long terme pour la durabilité.
Choisir de ne pas privilégier uniquement les données et l'empirisme implique d'équilibrer consciemment la prise de décision fondée sur des preuves avec une appréciation nuancée de l'art, de l'intuition et de la sérendipité dans le cadre de la poursuite de l'enrichissement personnel par l'éducation. L'examen systématique de l'écosystème en plein essor des outils numériques conçus pour suivre les progrès de la vie scolaire conduit finalement à une gestion éthiquement saine qui protège la jeunesse, en aidant à garantir que l'innovation futuriste s'aligne harmonieusement sur la condition humaine. L'association du savoir-faire en matière de data science et de la philosophie permet d'optimiser la capacité des individus à naviguer dans la complexité de notre monde en constante évolution. C'est peut-être alors que le monde universitaire tirera le meilleur parti de la puissance des avancées numériques, tout en favorisant l'apprentissage tout au long de la vie.
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