Les données au service de l’apprentissage

 

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Ces dernières années, les modalités de formation ont beaucoup évolué, notamment avec le tournant du e-learning, et depuis peu vers le mobile. Ces évolutions majeures engendrent un grand nombre de données disponibles et exploitables à des fins pédagogiques. En quoi ces données sont-elles devenues essentielles ?

L'expérience d'apprentissage, un nouvel enjeu

Il est prouvé que plus les collaborateurs sont motivés et impliqués dans une formation, plus ils sont capables d’en tirer des bénéfices directs. D’où l’enjeu aujourd’hui de concevoir des modules d’apprentissage engageants et adaptés à leurs attentes, à leurs besoins. Mais on ne peut pas rendre une expérience unique sans connaître et récolter les préférences, les habitudes ou encore les difficultés des apprenants. Nous avons besoin d’un certain nombre de données pour parvenir à de tels résultats. L’idée n’est pas d’espionner vos (futurs) utilisateurs individuellement mais de mettre en place des dispositifs techniques pour faire remonter toutes les informations dont vous avez besoin pour personnaliser vos parcours de formation selon les compétences visées, le métier ou encore les exigences d’un secteur d’activité.

Pour matérialiser cela, il faudra vous appuyer sur des normes spécifiques. Techniquement parlant, il s‘agit de gérer et régir ce flux de données entre votre logiciel d’exploitation et les apprenants. L’avantage ? Vous allez pouvoir suivre leur évolution, les encourager ou les féliciter le cas échéant, mesurer en temps réel l’efficacité des activités pédagogiques, etc. Vous l’aurez compris : pour assurer un suivi aussi poussé, vous avez besoin de collecter et d’analyser les données émanant de vos utilisateurs.

A quoi servent les Learning Analytics ? 

Tout d’abord, les « Learning analytics » correspondent à toutes ces données qui englobent l’activité d’apprentissage des utilisateurs. Epinglons ainsi :  le nombre de modules (ouverts, entamés, abandonnés), le temps passé, la durée de connexion, les réponses aux tests… En bref, c’est une indication sur l’évolution de l’apprenant au sein de son environnement d’apprentissage.

De plus, dans la pratique, pour récolter des Learning analytics, quelques règles essentielles devront être respectées. Dans un premier temps, vous devrez réaliser un état des lieux des informations dont vous avez besoin, en établissant des scénarios de collecte de ces données. Pour cela, vous devrez définir des sources (modules d’apprentissage, évaluation, serious game, forum de discussion interne…) et y associer les réactions que vous souhaitez pouvoir susciter dans le chef des utilisateurs. Exemple : X utilisateur a ouvert X contenus ; X utilisateur a abandonné une session en cours… Les possibilités sont nombreuses. Dans un second temps, pour matérialiser ces sources, il vous faudra les « encoder » informatiquement (en vous basant sur la norme SCORM ou Experience API) puis stocker ces données dans un espace dédié (Learning Record Store - LRS).

Le recours à des normes pour la lecture des données 

En soi, une « norme » est une liaison indispensable pour communiquer entre le logiciel du fournisseur e-learning et les modules utilisés par les apprenants. Cela suppose évidemment que d’une part, les modules de formation soient paramétrés et conçus pour être « communiquants », et d’autre part, que la plateforme LMS soit compatible avec cette norme. Grâce à cette synergie, il est possible de structurer les données et de les faire remonter sur un tableau de bord. C’est aussi un mode de lecture « commun » et surtout identique à chaque prestataire, pour s’assurer que le logiciel et les contenus communiquent bien entre eux. Ainsi, grâce au respect des recommandations techniques imposées par la norme, peu importe le prestataire que vous choisirez, cette transmission de données sera opérationnelle.

Lors de l’émergence du e-learning, la norme SCORM a été l’une des premières à instaurer cette communication pour toutes les formations en ligne, ce qui fait d’elle une référence dans le domaine aujourd’hui. En effet, cette norme a fortement influencé le développement massif du e-learning. Techniquement, SCORM permet une communication « standard » des données entre un module d’apprentissage et la plateforme qui l’héberge.

Malheureusement, cette norme connaît aujourd’hui ses premières limites. SCORM ne peut pas prendre en compte des données plus approfondies concernant l’expérience d’apprentissage en tant que telle.

Aujourd’hui, d’autres normes sont apparues pour répondre aux nouveaux besoins. En effet, l’apprentissage mixte (blended learning) se répandant à une vitesse telle qu'il a fallu rapidement trouver une alternative pour avoir une tracing global des contenus présentiels (sessions de formations, conférences, workshops…) et distanciels (modules e-learning au bureau ou sur le terrain, sur mobile ou tablette, webinaire, MOOC, serious game…), le tout stocké au même endroit.

D’où l’émergence de nouvelles déclinaisons de plus en plus précises dans la collecte, le traitement et le stockage de toutes ces données d’apprentissage. Dernière en date : Experience API (xAPI). Un dispositif qui va plus loin dans le suivi des données puisqu’il enregistre et stocke les informations issues des modules d’apprentissage. Peu importe le support pédagogique utilisé, xAPI parvient à s’adapter et réceptionne toutes les informations dont vous avez besoin pour suivre l’évolution de vos apprenants. En résumé, xAPI recense toutes les données d’apprentissage. Cette nuance est importante puisque cela fait évoluer la méthode de tracking actuelle et le secteur de la formation tout entier. En effet, il devient désormais possible d’avoir une vue d’ensemble sur toutes les activités pédagogiques suivies en présentiel et en ligne. Une belle promesse qui nécessite cependant de l’expertise au vu du nombre de données qu’il faudra trier puis exploiter.

Les données qui transitent dans l’apprentissage aujourd’hui sont devenues des leviers importants pour faire vivre des expériences uniques aux utilisateurs en tenant compte des spécificités de chacun. En allant plus loin, on peut être en mesure d’analyser et interpréter le comportement ou l’attitude d’un apprenant face à son parcours d’apprentissage (ouverture du module de formation, complétion/abandon, succès/échec, temps passé, score…).

Le Digital Learning permet ainsi de générer des données riches et offre les moyens aux services formation d’agir pour améliorer en continu la qualité et l’efficacité des formations qu’ils proposent.

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