Personnalisation pour l’apprentissage en environnement numérique, de quoi parle-t-on ?

Quand on parle de personnalisation des apprentissages dans les environnements numériques, nombreux sont ceux qui ne voient que l’affichage d’une information adaptée, ou la recommandation de ressources, en fonction d’informations collectées sur l’apprenant, sur le mode « si vous avez compris ceci, vous voudrez probablement apprendre cela ». De fait la notion de personnalisation est bien plus large que cela et les modalités de personnalisation plus variées. Si elle peut effectivement se décliner sous forme d’aide au choix, elle peut-être vue comme support à la motivation, à l’autonomisation … Cette personnalisation peut s’articuler entre actions humaines et actions gérées par l’informatique.

[Fitzgerald et al. 2017] proposent un framework pour identifier les différentes dimensions/aspects de la personnalisation en environnement numérique d’apprentissage. Ce cadre se décompose en 6 dimensions.

Qu’est ce qui est personnalisé ?

  • Contenu

  • Évaluation

  • Stratégie d’enseignement ou d’apprentissage

  • Choix de l’apprenant

  • Choix de l’enseignant

Types d’apprentissage

  • Formel (obligatoire, primaire, secondaire, supérieur …

  • Non-formel

  • Informel

Caractéristiques personnelles de l’apprenant

  • Démographique (age, …)

  • Connaissances préalables (basé sur des évaluations récentes)

  • auto-évaluation (par l’apprenant ou l’enseignant)

  • Intérêt affiché ou pertinence personnelle

  • Préférences de mode d’apprentissage (en ligne, en groupe, cours du soir …)

  • Niveau d’engagement/motivation et auto-régulation

Qui/quoi réalise la personnalisation

  • Apprenant

  • Enseignant

  • Pair

  • Logiciel/algorithme

Comment s’effectue la personnalisation ?

  • Appariement par nom

  • Description personnelle

  • Segmentation de publication

  • Basé sur les modes cognitifs

  • Personne entière (inclut motivation et émotion)

Impact / bénéficiaires

  • Apprenant

  • Enseignant

  • Concepteur de formations

  • école/institution

  • gouvernemental (local ou national)

  • Entité commerciale (développeur de logiciel, par exemple)

 

[Fitgerald et al. 2017] peuvent ainsi catégoriser divers systèmes, considérer leurs différents niveaux d’action dans le processus d’apprentissage, et proposer des pistes de recherche/amélioration. Sont ainsi déclinés : les systèmes de tuteurs intelligents (ITS) et les hypermedia adaptatifs, les évaluations adaptatives, des systèmes d’apprentissage par investigation, des jeux sérieux ou des livres personnalisés. Les learning analytics sont également invoqués, ce qui permet d’introduire des approches basées sur l’émotion, mais la catégorie semble trop large, ce qui est normal puisqu’il s’agit quasiment d’une discipline, plutôt qu’une classe de systèmes.

[Bejaoui et al. 2017] proposent également un cadre d’analyse de la personnalisation de l’apprentissage, centré sur les MOOC. Il vise à permettre l’analyse de la personnalisation de tels cours. Ils positionnent la personnalisation dans le cadre de la pédagogie ouverte, pour soutenir l’apprenant dans l’autogestion de sa démarche d’apprentissage. Le développement d’un espace personnel d’apprentissage, la mise à disposition d’outils d’auto-diagnostic de ses compétences, de planification du travail, d’e-portfolio sont présentés comme des supports à la personnalisation. Ils postulent qu’une personnalisation faite par l’acteur lui même est de degré plus élevé que si elle est faite par un agent externe (§3.2.1). Focalisé sur un dispositif particulier, ils approfondissent les dimensions internes de la personnalisation du dispositif (ce qui est personnalisé, par qui, de quelle manière).

Ces deux articles permettent de positionner un cadre élargi de la personnalisation dans les environnements numérique d’apprentissage, ou EIAH.

Jutta Treviranus a donné une conférence à Nantes titrée « Smarter sytems include the Margins ». Directrice d’un laboratoire de recherche sur le design inclusif à Toronto, elle nous alerte sur la nécessité de développer des systèmes qui s’adaptent à tous les publics, insistant sur la prise en compte de tous types de différences. Si cela inclut ce que nous appelons handicaps, sa vision est plus large que cela. Par ailleurs, pour elle la personnalisation n’est pas simplement de permettre de trouver la « bonne » ressource ou d’encourager le « bon » comportement, mais au contraire d’encourager la diversité, l’exploration de voies différentes. Rappelons ici que l’un des enjeux de la formation aujourd’hui est d’encourager la créativité et les profils innovants.

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[Bejaoui et al. 2017] Rim BEJAOUI, Gilbert PAQUETTE, Josianne BASQUE et France HENRI, Cadre d’analyse de la personnalisation de l’apprentissage dans les cours en ligne ouverts et massifs (CLOM), Revue STICEF, Volume 24, numéro 2, 2017, DOI:10.23709/sticef.24.2.2, ISSN : 1764-7223, mis en ligne le 24/04/2017, http://sticef.univ-lemans.fr/num/vol2017/24.2.2.bejaoui/24.2.2.bejaoui.htm

[Fitgerald et al. 2017] FitzGerald, E., Kucirkova, N., Jones, A., Cross, S., Ferguson, R., Herodotou, C., … & Scanlon, E. (2018). Dimensions of personalisation in technology‐enhanced learning: A framework and implications for design. British Journal of Educational Technology, 49(1), 165-181. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/bjet.12534

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2 Réponses to “Personnalisation pour l’apprentissage en environnement numérique, de quoi parle-t-on ?”

  1. L’impact de l’IA sur l’éducation | Techniques innovantes pour l'enseignement supérieur Says:

    […] Personnalisation pour l’apprentissage en environnement numérique, de quoi parle-t-on ? […]

  2. L’impact de l’IA sur l’éducation – Macchiatto Café Says:

    […] doit pas réduire la capacité de choix et d’action des apprenants. C’est toute la question entre guidage et accompagnement qui se pose ici. Les deux coexistent dans une formation et doivent viser à terme à […]


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