IA. IA. IA. Tout est IA aujourd’hui, en particulier l’IA générative. Et c’est une bonne chose, car cela encourage des développements innovants. Cependant, il est important de parler également de l’IA didactique. Si l’IA générative vous aide à obtenir des informations, elle ne facilite pas nécessairement un apprentissage meilleur et plus efficace. L’IA didactique, elle, le fait. Dans cet article, nous expliquons de quoi il s’agit, pourquoi c’est utile et comment vous pouvez en bénéficier.

Génératif = positif?

Il n’y a pas si longtemps, le monde entier est tombé sous le charme de ChatGPT, le chatbot génératif qui répond à toutes vos questions. De nombreux concepteurs pédagogiques (développeurs de contenu d’apprentissage) s’appuient fortement sur l’IA générative pour présenter rapidement des informations dans des modules d’apprentissage. Et de nombreuses personnes profitent avec enthousiasme des capacités de ChatGPT, posant d’innombrables questions et recevant des réponses intelligentes. Mais cette tendance est-elle bénéfique pour le monde de l’apprentissage ? Certes, l’accès facile à de vastes quantités d’informations a ses avantages. Obtenir des réponses instantanées à des questions complexes semble être un moyen rapide d’acquérir des connaissances, n’est-ce pas ?

Le processus d’apprentissage

L’IA générative peut vous aider à rassembler rapidement un grand nombre d’informations pour un module d’apprentissage. Pourtant, le simple fait de présenter des informations générées par l’IA générative ne rend pas le processus d’apprentissage lui-même meilleur, plus intelligent ou plus rapide. Au contraire. Comment pouvez-vous vous assurer qu’un apprenant comprend vraiment ce qu’il a lu, écouté ou regardé ? Peut-il s’en souvenir, le reproduire et le mettre en pratique des mois plus tard ? 

La facilité avec laquelle on peut obtenir des informations a rendu la mémorisation moins importante que jamais. Pourquoi mémoriser une information quand on peut la chercher en un instant ? Cet «effet Google» 2.0 est indéniablement utile. En effet, il n’est pas nécessaire de tout mémoriser. Il y a des choses que vous pouvez facilement consulter quand vous en avez besoin, mais il y en a d’autres que vous devez simplement garder à l’esprit. Pensez aux connaissances et compétences essentielles telles que les protocoles de sécurité, les règles de conformité, la sensibilisation à la cybersécurité, les règles d’hygiène, etc. Il y a des compétences pour chaque emploi dont vous devez vous souvenir en permanence. Malheureusement, ChatGPT ne peut pas vous aider. Heureusement, il existe des algorithmes d’IA conçus pour accélérer et optimiser le processus d’apprentissage lui-même. C’est là que l’IA didactique entre en jeu.

Qu’est-ce que l’IA didactique?

L’IA didactique utilise des éléments issus des neurosciences dans un algorithme afin d’optimiser le processus d’apprentissage. Elle vous permet d’acquérir des connaissances et des compétences plus rapidement et de mieux les retenir. L’application Drillster y parvient de plusieurs manières:

• Adaptive learning. Tout d’abord, la personnalisation est essentielle. Un algorithme adaptatif personnalise le parcours d’apprentissage en fonction des besoins d’apprentissage de chaque utilisateur. Le niveau, le rythme et le contenu de l’apprentissage peuvent être personnalisés pour répondre parfaitement aux besoins de chaque individu. Plus l’adaptabilité est grande, mieux c’est. Notre algorithme est basé sur des questions. Les participants apprennent en répondant à des questions, des cas d’usages, des mises en situations, etc. À chaque réponse, l’algorithme en apprend davantage sur le participant. La réponse était-elle juste ou fausse, combien de questions et de variantes de questions de cet élément d’apprentissage ont déjà reçu une réponse juste ou fausse, et combien de temps s’est écoulé depuis que quelqu’un a répondu à une question sur cet élément ? Il faut également tenir compte de la probabilité de deviner. Ces données sont utilisées pour déterminer la question suivante, si la personne a atteint le niveau de connaissance souhaité et quand cette connaissance commence à s’estomper.
• La courbe d’oubli et la répétition espacée. L’algorithme détermine le meilleur moment pour la prochaine session d’apprentissage (en utilisant la répétition espacée) et quelles parties du matériel d’apprentissage doivent être revues. En effet, les connaissances et les compétences disparaissent rapidement si elles ne sont pas entretenues (en raison de la courbe d’oubli). L’algorithme intelligent calcule le moment où les connaissances commencent à s’estomper et envoie des notifications pour inciter à poursuivre l’apprentissage. Cette remise à niveau est effectuée de manière intelligente : les utilisateurs sont interrogés spécifiquement sur la matière qu’ils ont trouvée difficile auparavant ou sur celle qu’ils n’ont pas vue depuis longtemps. Au fil du temps, les connaissances sont de mieux en mieux intégrées. L’algorithme laisse alors de plus en plus de temps entre les moments d’apprentissage. Cela permet de gagner beaucoup de temps tout en conservant les compétences, même à long terme.

Cette technologie est une véritable innovation dans le processus d’apprentissage lui-même. Elle rend l’apprentissage plus efficace et plus mémorable, demande moins de temps et augmente l’engagement de l’utilisateur. Cela laisse donc plus de temps aux collaborateurs pour se concentrer sur les tâches importantes de leur cœur de métier, qu’ils peuvent également mieux effectuer tout en respectant les règles, protocoles et bonnes pratiques en place, ce qui permet en fin de compte de prévenir ou de réduire les (presque) accidents et/ou les amendes. L’utilisation de l’IA didactique permet donc à chacun de disposer des compétences essentielles pour son travail à tout moment.