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ESCP Business School se transforme en testant l’Adaptive Learning
domoscio / 14 OCTOBRE 2021

Dans le cadre du plan de transformation de l’École, la Phygital Factory d’ESCP Business School a lancé cette année une collaboration avec la start-up EdTech Domoscio afin de mettre en œuvre une approche « adaptative » dans certains cours. Le nouveau doyen associé de l’innovation pédagogique d’ESCP : José Ramon Cobo, en collaboration avec le CDO : Anthony Hié, va de l’avant en repensant les parcours et les expériences des étudiants.

Un plan de transformation « phygitale » en adéquation avec les besoins des étudiants

En 2019, l’ESCP Business School a lancé son plan de transformation « Phygital » : « So’SCHOOL », comprenant une quarantaine de projets. Tous visent à transformer l’expérience d’apprentissage en proposant des services numériques audacieux et innovants. Plusieurs de ces projets sont portés par le pôle Innovation et Digital Learning d’ESCP Business School dans une structure dédiée à l’expérimentation : la Phygital Factory. C’est dans ce cadre que Domoscio et ESCP Business School ont lancé une collaboration sur l’Adaptive Learning.

« Comme chaque enseignant le sait, aucun étudiant n’apprend de la même manière. Chacun a ses propres caractéristiques, particularités, capacités et faiblesses, et les approches d’enseignement trop massives sont inefficaces pour embrasser cette complexité. L’apprentissage adaptatif est basé sur l’analyse des données, permettant aux enseignants de suivre les performances des élèves et d’ajuster les méthodes et les programmes aux besoins de chacun ». Nous explique José Ramon Cobo.
L’objectif de cette collaboration est de tester l’Adaptive Learning sur l’ Executive MBA, car il s’agit d’un programme à fort enjeu d’attractivité. De plus, tous les acteurs du projet – professeurs, responsables académiques et équipe projet – sont convaincus que l’individualisation de l’expérience de formation apportera un réel bénéfice aux participants au programme tout au long de leur formation et au-delà.

Une expérience étudiante améliorée et individualisée, même à distance

Selon Anthony Hié, « l’apprentissage adaptatif utilise les avantages de l’IA et du BigData pour que les étudiants vivent la meilleure expérience d’apprentissage en ligne possible ! ». Avec des activités pédagogiques multimodales (physiques et numériques) et modulaires, l’enjeu est d’offrir aux étudiants une expérience sur-mesure tout au long de leur passage à l’école, leur permettant d’atteindre au mieux leurs objectifs pédagogiques. Avec Domoscio, les données d’apprentissage des étudiants sont traitées à l’aide de technologies d’Intelligence Artificielle pour déterminer leur profil et leurs besoins pédagogiques (on parle de Learning Analytics), et pour construire le parcours d’apprentissage le plus pertinent pour eux.
Concrètement, les étudiants sont inscrits à des objectifs pédagogiques en fonction de leur cursus ou de leurs « Learning Goals* ». Le système d’Adaptive Learning vise à trouver le meilleur chemin pour l’étudiant en fonction de son profil. Pour cela, deux éléments sont essentiels :

  • La mise en œuvre d’une stratégie d’évaluation multimodale et continue : parmi les types de données utilisées, les données d’évaluation sont essentielles car elles permettront de mesurer la maîtrise et la progression des étudiants vers leurs objectifs pédagogiques tout au long de leur parcours et d’estimer leur écart de compétences (le skills gap en anglais. Ces données proviennent par exemple de tests de positionnement, de quiz en ligne, de notes… mais aussi de l’évaluation par l’enseignant des compétences que l’étudiant est capable d’appliquer dans le cadre de projets.
  • La mise en place d’un moteur de recommandation : une fois le niveau des étudiants positionné par rapport à leurs objectifs pédagogiques, l’Adaptive Learning peut proposer des recommandations d’activités pédagogiques adaptées à leurs besoins individuels. Ces recommandations accompagneront les étudiants dans leur progression en construisant un parcours logique, optimal et multimodal : il sera ainsi possible d’alterner cours ou projets en présentiel, classes virtuelles, MOOC, ressources de micro-learning, ressources numériques de remédiation, etc.

A l’usage, l’intérêt de l’Adaptive Learning est même de mettre en œuvre une approche prédictive :

(1) en fonction des expériences et du profil des étudiants, on peut les regrouper en groupes homogènes ;

(2) pour chaque groupe, on mesure a posteriori l’impact pédagogique d’une ressource sur la progression des étudiants ;

(3) de cette manière, l’Intelligence Artificielle peut déterminer que si un étudiant ressemble au profil type d’un groupe donné, alors la ressource pédagogique qui a bien fonctionné pour ce groupe fonctionnera également pour cet étudiant ;

Implications de l’Adaptive Learning pour l’enseignement du management

Les étudiants ont un bagage d’apprentissage et de connaissances diversifié lorsqu’ils assistent à un cours. Il vient naturellement à penser que la progression dans les établissements d’enseignement supérieur ne devrait pas seulement tenir compte de l’âge et du temps passés en classe, mais devrait être davantage axée sur la compétence. En plus de recommander aux étudiants le bon moment pour maximiser leur efficacité et leur engagement, la mise en œuvre de l’Adaptive Learning a d’autres implications importantes. Réfléchissez à l’utilité pour les enseignants d’obtenir des analyses en temps réel sur les performances de leur classe, les difficultés rencontrées et les activités réussies. Grâce à l’analyse automatisée des données, ils pourraient intervenir rapidement sur les problèmes critiques et ajuster leur méthode pour les résoudre. Voici quelques opportunités liées à l’Adaptive Learning pour ESCP Business School :

(1) Identification des besoins : dans chaque discipline, l’identification et la réponse aux besoins de compétences est cruciale. Cependant, dans de nombreux cas, les étudiants n’en sont pas conscients. L’Adaptive Learning utilise une approche basée sur des questions (ou des questions situationnelles, selon la compétence à évaluer) pour comprendre ce que les étudiants savent et où se situent leurs besoins ;

(2) Formation sur-mesure en accordant une attention particulière à chaque étudiant. Il offre également un retour personnalisé aux étudiants, ce qui leur permet de mieux comprendre les concepts ;

(3) Adaptation à différentes façons d’apprendre : contrairement à l’approche one-size-fits-all qui a tendance à décourager certains groupes d’étudiants, l’Adaptive Learning convient à tous les types d’étudiants, qu’ils aient un niveau débutants, intermédiaire ou avancé sur des concepts donnés ;

(4) Mise à jour lorsque les informations changent : l’un des défis cruciaux lors de la conception du contenu d’apprentissage est de fournir les ressources les plus à jour. Lorsqu’un enseignant introduit des modifications dans le cours, le système peut faire la différence entre le contenu qu’un élève a déjà couvert et les nouveaux domaines à maîtriser.

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