Comment utiliser les données au service de l’apprentissage ?

 

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Les modalités d'apprentissage ont beaucoup évolué ces dernières années, en se tournant vers des supports "nomades" comme le digital learning ou encore le mobile learning.  Ces nouveaux moyens ont la particularité de générer un grand nombre de données disponibles et surtout exploitables pour personnaliser toujours plus les parcours de formation de vos apprenants. Pourquoi et comment devons-nous utiliser les données pour l'apprentissage ? 

L'expérience d'apprentissage, une nouvelle priorité 

Plus vos collaborateurs seront motivés et impliqués dans une formation, plus ils seront capables d’en tirer des bénéfices directs. Votre priorité est donc de concevoir des modules d’apprentissage engageants et adaptés à leurs attentes, à leurs besoins. C'est en cela que vous pourrez proposer une expérience unique : se baser sur les préférences, les habitudes, les freins, ou même les difficultés connues d'un apprenant pour proposer le bon contenu, au bon moment et à la bonne personne. 

 

Vous l'aurez deviné, cette personnalisation est possible grâce aux données. L’idée n’est pas d’espionner vos collaborateurs individuellement mais de mettre en place des technologies pour récolter et exploiter ces précieuses informations, nécessaires à la personnalisation d'un parcours de formation. Par exemple, en fonction d'un objectif de carrière, d'une compétence visée ou des exigences propres à un secteur d'activité, vous seriez en mesure de proposer les meilleurs contenus qui répondent à cette demande. Et techniquement, comment ça se passe ? Vous allez devoir vous appuyer sur des normes spécifiques pour gérer et régir ce flux de données entre votre logiciel d’exploitation et les apprenants. Nous y reviendrons un peu plus tard dans cet article. 

Un grand nombre de plateformes de formation aujourd'hui vous facilitent la vie. En effet, elles vous permettent de suivre en temps réel l'évolution des apprenants, les féliciter ou les encourager lors d'un échec, mesurer systématiquement l'efficacité des activités pédagogiques, connaître le taux de complétion ou d'abandon des parcours etc... Divers dispositifs sont disponibles à la demande pour récolter les données d'apprentissage dont vous aurez besoin. 

En bref, un suivi aussi poussé et personnalisé n'est possible que si vous récoltez et analysez les données émanant de vos utilisateurs.

 

 

Encadrer la récolte des données

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

Mais concrètement, comment ça se passe ? 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 auprès de vos utilisateurs, donc de vos apprenants. 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).  

S'appuyer sur des normes pour lire les données 

Pour que le logiciel du fournisseur e-learning communique avec les modules utilisés par les apprenants une liaison est indispensable, c'est ce que l'on appelle une norme. Quelques pré-requis : les modules de formation doivent être conçus pour être « communiquants », et la plateforme LMS compatible avec cette norme.

Grâce à cette synergie, il est possible de structurer les données et 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.  

Les nouvelles normes de lecture de données 

Lors de l’émergence du e-learning, c'est la norme SCORM qui a été l’une des premières à instaurer cette communication "standard" des données entre un module d’apprentissage et la plateforme qui l’héberge. C'est d'ailleurs ce qui fait d’elle encore aujourd'hui une référence dans le domaine. Malheureusement cette norme a aussi ses limites : elle ne peut pas prendre en compte des données plus approfondies concernant l’expérience d’apprentissage en tant que telle.

D'autres normes sont donc apparues pour répondre aux nouveaux besoins liées à l'expérience apprenante et aux nouvelles modalités d'apprentissage. En effet, on parle désormais de "trajets" ou "parcours" d'apprentissage réunissant diverses modalités et formats, parfois en alternance : le blended learning. Il devenait donc urgent d'assurer un tracking global sur les contenus présentiels (sessions, conférences, workshopts) et les contenus distanciels (MOOC, sérious game, modules e-learning, mobile learning... ), 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. La norme 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. 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.

 

En résumé, 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 même 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 départements Formation d’agir pour améliorer en continu la qualité et l’efficacité des formations qu’ils proposent. Enfin, le suivi statistique de ces données peut être automatisé et synthétisé dans un tableau de bord mais vous aurez toujours besoin d'un chef de projet pour gérer et interpréter ce flux de données d'apprentissage.  

 

 

Content Manager chez myskillcamp