En ce qui concerne le thème de l’IA et de la formation, j’ai remarqué au cours de la dernière année que l’individualisation de l’expérience de formation est considérée comme le cas d’utilisation principal et le plus puissant de l’IA dans la formation.
Mais l’individualisation de la formation n’est pas la seule stratégie pédagogique qui a prouvé son impact sur l’apprentissage. Ce n’est peut-être pas non plus la solution miracle que nous supposons.
Examinons l’IA sous un angle différent et demandons-nous :
– Quels sont les avantages et les inconvénients de l’utilisation de l’IA pour individualiser la formation ?
– Quel est l’impact potentiel de l’utilisation de l’IA pour optimiser et faire évoluer des expériences d’apprentissage collectives ?
Le socle de l’individualisation
L’une des recherches les plus citées sur la façon dont les humains apprennent est le problème 2-Sigma de Bloom, publiée en 1984. Pour simplifier, Bloom a découvert que lorsque les apprenants sont encadrés individuellement (1 coach pour 1 apprenant), ils obtiennent deux écarts types de mieux que ceux formés dans un environnement d’apprentissage de groupe plus traditionnel (1 coach pour plusieurs apprenants)
S’appuyant sur l’idéal du « tuteur socratique » individuel qui remonte à l’époque de la Grèce antique, les recherches de Bloom nous ont invités à idéaliser l’individualisation de la formation.
Bien entendu, l’individualisation n’est pas sans valeur. Comme l’ont découvert les chercheurs depuis Bloom, l’individualisation de la formation offre une série d’avantages, notamment des niveaux de l’engagement plus élevé, des niveaux de satisfaction améliorés et de meilleurs résultats d’acquis de compétences par rapport à la formation traditionnel en groupe.
En raison de notre fascination pour l’individualisation de la formation, de nombreux outils ont été conçus et développés sur cette approche pédagogique.
Par exemple, Google Socratic et Khanmigo de Khan Academy, ont exploités la puissance de l’IA générative pour faire évoluer la vision de Bloom du bénéfice de l’individualisation avec plus de puissance et de potentiel que jamais. A présent, il suffit de vous rendre sur le GPT Store d’Open AI pour y découvrir une infinité de tuteurs/coachs/formateurs dédiés à l’individualisation de la formation.
Même si les outils de formation/tutorat comme ceux-ci ont sans aucun doute de la valeur pour certains apprenants, nous ne devons pas laisser notre fascination pour l’individualisation nous aveugler sur deux choses importantes :
– Les lacunes de l’individualisation pédagogique pour certains apprenants, par exemple les apprenants moins confiants et les apprenants issus de cultures plus centrées sur le social et la collaboration.
– Les avantages des approches pédagogiques alternatives et l’opportunité offerte par l’IA d’étendre l’accès à ces alternatives.
Le pouvoir de la formation « non individualisée »
Les théories de l’apprentissage en groupe mettent l’accent sur le rôle joué par les échanges, la coordination, la co-création et la coopération. Les expériences de formation en groupe impliquent des objectifs partagés et des activités de groupe, elles mettent l’accent sur la valeur de l’effort de l’apprenant conjoint en faveur d’une compréhension commune. Voici un bref résumé des différences pédagogiques entre une formation individualisée et une basée sur le groupe :
Approche de l’acquisition des connaissances
– Individualisation de la formation : se concentre sur le rythme et le style de l’apprenant, adapte l’expérience de formation aux besoins et aux préférences de chaque apprenant.
– Formation en groupe : met l’accent sur le développement des connaissances collectives à travers des activités de groupe, des discussions et des projets, en encourageant les apprenants à apprendre les uns des autres et les uns avec les autres.
Environnement d’apprentissage
– Individualisation de la formation : s’appuie souvent sur des parcours de formation personnalisés et des commentaires/recommandations adaptés à chaque apprenant.
– Formation en groupe : crée un environnement d’apprentissage social dans lequel les apprenants s’engagent dans des dialogues, des débats et une résolution collaborative de problèmes, favorisant ainsi un sentiment de communauté.
Rôle du formateur
– Individualisation de la formation : les formateurs agissent en tant que tuteurs personnels, se concentrent sur l’identification et le soutien des besoins de formation uniques de chaque apprenant.
– Formation en groupe : les formateurs jouent le rôle de modérateur ou de collaborateur, guidant la dynamique de groupe et favorisant les stratégies d’apprentissage coopératif.
Méthodes d’évaluation
– Individualisation de la formation : utilise des évaluations adaptatives qui s’alignent sur les parcours d’apprentissage individuels et mesurent les progrès personnels.
– Formation en groupe : implique souvent des évaluations de groupe, des examens par les pairs et des projets qui évaluent la compréhension collective et les compétences de collaboration.
Objectifs de la formation
– Individualisation de la formation : donne la priorité à la réalisation des objectifs pédagogiques individuels et à la satisfaction des intérêts et des talents personnels.
– Formation en groupe : s’efforce de construire une communauté d’apprentissage collaborative, favorise la conscience sociale et le sentiment de responsabilité partagée.
Bien que l’individualisation de la formation ait été vantée pour ses avantages directs sur les performances individuelles, il est est évident que l’expérience collective enrichit non seulement l’acquisition de connaissances, mais également le développement de compétences sociales et culturelles essentielles. Cela souligne l’importance de favoriser des espaces d’apprentissage où l’interaction et la construction de liens sociaux sont au cœur de l’expérience de formation, offrant ainsi une plateforme solide pour une réussite diversifiée et inclusive.
L’IA pour la formation « non individualisée »
La question suivante est : comment pourrions-nous utiliser l’IA pour accroître les résultats positifs de la formation « non individualisée » ?
Voici quelques premières idées :
Formation basé sur des cohortes alimenté par l’IA
– Les algorithmes d’IA pourraient être utilisés pour analyser les antécédents des apprenants et les données de performances afin de créer des cohortes d’apprentissage optimisées.
– Des fonctionnalités basées sur l’IA, telles que la traduction linguistique en temps réel, pourraient être utilisées pour créer et connecter divers groupes.
– Des tuteurs en IA pourraient être créés pour servir les groupes d’apprentissage en stimulant la discussion, en répondant aux questions, en fournissant des explications et en garantissant que tous les membres du groupe sont sur la même longueur d’onde.
Co-création virtuelle
– L’IA pourrait être utilisée pour créer des groupes partageant des intérêts ou des défis communs et suggérer des liens pour favoriser l’apprentissage collectif et l’innovation.
– L’IA pourrait également être utilisée pour aider à générer des ressources pour soutenir l’idéation et pour analyser et donner des commentaires sur la qualité des idées.
Réseaux d’apprentissage entre pairs
– L’IA pourrait être utilisée pour mettre en relation des apprenants avec d’autres ayant des intérêts et des objectifs d’apprentissage similaires, permettant ainsi le mentorat par les pairs et l’échange de connaissances.
– L’IA pourrait être utilisée pour gérer la logistique des séances d’instruction par les pairs, notamment en organisant des groupes de discussion et en chronométrant les activités.
– Au sein des réseaux Peer-to-Peer, l’IA pourrait être utilisée pour donner un retour immédiat aux étudiants en fonction de leurs réponses, analyser et donner un feedback sur l’efficacité des méthodes d’enseignement par les pairs et évaluer les changements dans la compréhension et le comportement des apprenants.
Jeu de rôle via l’IA
– L’IA peut être utilisée pour générer des scénarios et guider les apprenants à travers ceux-ci.
– Les apprenants pourraient se voir attribuer différents rôles dans des scénarios historiques ou hypothétiques et l’IA pourrait aider le groupe à négocier et à prendre des décisions collectives, offrant ainsi un environnement de formation dynamique mettant l’accent sur le travail d’équipe, le leadership et les compétences décisionnelles.
Conclusion
En conclusion, le cheminement vers l’excellence de la formation grâce à la technologie nécessite une compréhension plus nuancée :
– De la gamme complète d’approches pédagogiques qui profitent à la formation des apprenants
– Du potentiel de l’IA pour aider à les optimiser et à les faire évoluer.
L’individualisation de la formation est souvent saluée comme une solution miracle, elle est fréquemment citée comme un moyen de lutter contre les inégalités éducatives. En adaptant la formation aux besoins individuels, la technologie peut potentiellement améliorer les résultats de certains apprenants.
Dans le même temps, utiliser l’IA pour optimiser et mettre à l’échelle l’individualisation pédagogique comporte des risques considérables, notamment une inégalité d’impact et une dépriorisation des résultats sociaux et culturels précieux qui sont mieux obtenus grâce à une formation « non individualisée ». Cela inclut de nombreuses compétences dites « du XXIe siècle », comme le leadership, la collaboration et les compétences sociales, qui sont essentielles à l’avenir de l’économie mondiale.
La question de savoir si les technologies émergentes d’IA seront ou non capables de reproduire pleinement les interactions IA-humain. Quoi qu’il en soit, une chose est certaine, les formateurs/tuteurs 1:1 en IA n’offrent qu’une petite partie du potentiel pédagogique offert par l’IA.
Si nous voulons exploiter tout le potentiel de l’IA pour générer des résultats positifs pour les apprenants, nous devons d’abord nous assurer que nous comprenons parfaitement à quoi ressemblent les conditions de formation optimales pour tous les apprenants, puis veiller à tirer parti de l’IA pour qu’elle soit déployée et utilisée de façon la plus égale que possible.
Bonne conception et innovation !
Cédric
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