Le guide complet de l’Adaptive Learning : Pourquoi et comment développer les compétences de manière personnalisée ?
Introduction à l’Adaptive Learning
Le paysage moderne de la formation et le rôle de l’Adaptive Learning
Dans le monde de l’entreprise d’aujourd’hui, le paysage de la formation a connu une évolution considérable. Il ne s’agit plus uniquement de conférences, de manuels et de cours standardisés. En effet, ces méthodes d’apprentissage traditionnelles ont cédé la place à des approches plus innovantes et adaptées à notre époque numérique.
L’e-learning, par exemple, est devenu une méthode courante pour former les employés sur une variété de compétences et de concepts. Des plateformes en ligne aux cours mobiles, en passant par la formation en réalité virtuelle, les entreprises trouvent de nouvelles façons d’engager leurs salariés dans l’apprentissage. Cette transformation s’explique par une volonté de répondre aux attentes changeantes des apprenants modernes qui souhaitent un apprentissage plus flexible, interactif et accessible à tout moment et en tout lieu.
Au milieu de ces nouvelles approches, l’adaptive learning a émergé comme un moyen puissant d’améliorer l’efficacité de la formation. Contrairement aux approches de formation traditionnelles qui adoptent une approche commune à tous les apprenants, l’adaptive learning comprend que chaque individu a des besoins d’apprentissage uniques. Il s’efforce donc de personnaliser l’expérience d’apprentissage pour chaque apprenant.
Au milieu de ces nouvelles approches, l’adaptive learning a émergé comme un moyen puissant d’améliorer l’efficacité de la formation. Contrairement aux approches de formation traditionnelles qui adoptent une approche commune à tous les apprenants, l’adaptive learning comprend que chaque individu a des besoins d’apprentissage uniques. Il s’efforce donc de personnaliser l’expérience d’apprentissage pour chaque apprenant.
Les principes fondamentaux de l’Adaptive Learning
L’adaptive learning est fondé sur un certain nombre de principes qui le rendent unique et particulièrement efficace pour améliorer les résultats d’apprentissage.
L’un des principaux principes de l’adaptive learning est la personnalisation de l’apprentissage. Contrairement à l’apprentissage traditionnel qui suit une approche commune, l’adaptive learning reconnaît que chaque apprenant est différent. Il prend donc en compte les connaissances préalables, les compétences, les préférences d’apprentissage et même le rythme de l’apprenant pour adapter le contenu et le parcours d’apprentissage.
Cela signifie que si deux apprenants suivent le même cours sur une plateforme d’adaptive learning, leurs expériences seront différentes. Par exemple, si un apprenant montre une compréhension solide d’un concept, la plateforme peut décider de lui présenter des contenus plus avancés ou de le faire passer à un nouveau sujet. En revanche, si un autre apprenant a du mal avec ce même concept, la plateforme peut décider de lui présenter le matériel sous une forme différente ou de lui donner plus d’exercices pour renforcer sa compréhension.
Ce principe est particulièrement utile dans un contexte d’apprentissage car il permet de maintenir l’engagement de l’apprenant et d’optimiser l’efficacité de l’apprentissage. En adaptant le contenu aux besoins spécifiques de chaque apprenant, l’adaptive learning permet à chaque individu de progresser à son propre rythme et de maîtriser les compétences de manière plus efficace.
Pourquoi l’Adaptive Learning est crucial dans le monde de la formation en entreprise
Dans le monde de la formation en entreprise, les organisations sont confrontées à divers défis. D’une part, le rythme rapide du changement technologique nécessite une mise à jour constante des compétences des employés. D’autre part, la diversité des apprenants, en termes de connaissances préalables, de styles d’apprentissage et de rythmes d’apprentissage, rend difficile la conception de programmes de formation qui répondent efficacement aux besoins de tous.
C’est là qu’intervient l’adaptive learning. Par sa capacité à personnaliser l’expérience d’apprentissage de chaque individu, l’adaptive learning offre une solution efficace à ces défis. En adaptant le contenu et le rythme de l’apprentissage aux besoins spécifiques de chaque apprenant, l’adaptive learning peut aider les salariés à acquérir les compétences dont ils ont besoin plus rapidement et plus efficacement.
L’adaptive learning peut également améliorer l’engagement des apprenants. En fournissant du contenu adapté à leur niveau de compétence et à leur style d’apprentissage, l’adaptive learning peut rendre l’apprentissage plus intéressant et motivant, ce qui peut à son tour conduire à de meilleurs résultats d’apprentissage.
Par exemple, dans le cas d’une formation en adaptive learning sur le leadership, les managers expérimentés qui ont déjà une compréhension solide des principes de leadership pourraient être orientés vers des modules plus complexes, tels que le leadership transformationnel ou la gestion de crise. En revanche, ceux qui sont nouveaux dans des rôles de leadership pourraient commencer par des modules de base, comme la communication efficace ou la gestion du temps.
La cybersécurité est un autre bon exemple. Face aux menaces de phishing et de social engineering toujours plus avancées et difficiles à détecter, il est indispensable de sensibiliser l’ensemble des salariés afin de protéger les systèmes de l’entreprise. Mais tous le monde n’est pas au même niveau de compréhension du sujet. Ici l’Adaptive Learning est parfait pour délivrer un programme de formation efficace et économe qui s’adaptera au niveau de chacun et fera gagner du temps à tout le monde. Les personnes sachant reconnaitre les menaces pourront compléter la formation beaucoup plus rapidement et ainsi économiser du temps, pendant que les employés moins familiarisés pourront développer leurs compétences en profondeur.
En personnalisant l’expérience d’apprentissage, en améliorant l’engagement des apprenants et en répondant efficacement aux besoins individuels des apprenants, l’adaptive learning joue un rôle clé dans la formation des salariés de demain et dans la bonne gestion du temps et des budgets d’une entreprise.
Comprendre la Psychologie de l’Apprentissage pour l’Adaptive Learning
Les bases de la psychologie cognitive pour l’Adaptive Learning
La psychologie cognitive est une branche de la psychologie qui s’intéresse aux processus mentaux impliqués dans l’apprentissage et la mémorisation. Elle est au cœur de l’adaptive learning, car elle aide à comprendre comment les individus absorbent, traitent et retiennent l’information, ce qui est essentiel pour créer des expériences d’apprentissage efficaces.
La psychologie cognitive est utilisée dans l’adaptive learning pour guider la conception du contenu et du parcours d’apprentissage. En comprenant comment fonctionne le cerveau, les concepteurs d’apprentissage peuvent créer des expériences qui maximisent la mémorisation et l’application des nouvelles connaissances.
Un des concepts clés de la psychologie cognitive qui est souvent pris en compte dans l’adaptive learning est celui de la charge cognitive. La charge cognitive se réfère à la quantité d’information que la mémoire de travail peut traiter à un moment donné. Si une tâche est trop complexe et surcharge la mémoire de travail, l’apprenant peut avoir du mal à comprendre et à retenir l’information.
L’adaptive learning utilise ce concept pour ajuster la complexité du contenu en fonction de la capacité de chaque apprenant. Par exemple, si un apprenant maîtrise un sujet, le système peut présenter des informations plus complexes pour le défier. En revanche, si un apprenant lutte avec un sujet, le système peut simplifier l’information pour réduire la charge cognitive et aider l’apprenant à comprendre.
Comment les adultes apprennent-ils ? Implications pour l’Adaptive Learning
L’andragogie, ou la science de l’apprentissage des adultes, propose plusieurs principes clés qui définissent comment les adultes apprennent. Selon Malcolm Knowles, le père de l’andragogie, les adultes sont autonomes et auto-dirigés, accumulent une base d’expériences et de connaissances, sont orientés vers l’apprentissage qui est directement lié à leur vie professionnelle, et sont motivés par des facteurs internes tels que la satisfaction personnelle.
L’adaptive learning est parfaitement aligné avec ces principes. Il permet une approche auto-dirigée en donnant aux apprenants le contrôle de leur apprentissage, en leur permettant de progresser à leur propre rythme et selon leurs propres objectifs. De plus, l’adaptive learning reconnaît et valorise les connaissances et expériences préalables des apprenants, en adaptant le contenu à leur niveau de compétence actuel.
Dans le contexte professionnel, l’adaptive learning offre un apprentissage pertinent en se concentrant sur des compétences et des connaissances qui peuvent être directement appliquées sur le lieu de travail. De plus, en fournissant des retours d’information en temps réel et en permettant aux apprenants de voir leur progression, l’adaptive learning stimule également la motivation interne.
Les différents styles d’apprentissage et leur impact sur l’Adaptive Learning
Il est généralement admis qu’il existe trois principaux styles d’apprentissage : visuel, auditif et kinesthésique. Les apprenants visuels préfèrent les informations présentées sous forme de graphiques ou de diagrammes, les apprenants auditifs profitent d’informations verbales ou sonores, et les apprenants kinesthésiques apprennent le mieux en faisant ou en manipulant physiquement les choses.
L’adaptive learning peut prendre en compte ces différents styles d’apprentissage en personnalisant la manière dont l’information est présentée. Par exemple, pour un apprenant visuel, une plateforme d’adaptive learning pourrait utiliser des vidéos ou des infographies pour expliquer un concept. Pour un apprenant auditif, le même concept pourrait être expliqué à travers un podcast ou une narration audio. Et pour un apprenant kinesthésique, l’adaptive learning pourrait proposer des simulations ou des activités interactives.
En s’adaptant aux préférences de chaque apprenant, l’adaptive learning peut améliorer l’engagement, la compréhension et la rétention de l’information. C’est là toute la beauté de l’adaptive learning : sa capacité à répondre aux besoins individuels des apprenants, quel que soit leur style d’apprentissage.
La personnalisation de l’apprentissage grâce à l’Adaptive Learning
La personnalisation de l’apprentissage est un concept qui souligne l’importance de créer des expériences d’apprentissage adaptées aux besoins, aux intérêts et aux capacités uniques de chaque apprenant. Cela implique de donner aux apprenants un certain contrôle sur leur parcours d’apprentissage, de proposer des contenus qui sont pertinents pour eux, et de les aider à atteindre leurs objectifs d’apprentissage personnels.
L’adaptive learning facilite cette personnalisation en utilisant l’intelligence artificielle pour adapter le contenu et le parcours d’apprentissage de chaque apprenant en fonction de leurs performances et de leurs réponses. Il peut par exemple proposer des défis plus complexes à ceux qui maîtrisent déjà un sujet, ou offrir une révision et un soutien supplémentaire à ceux qui luttent.
Cette personnalisation a de profondes implications pour le développement des compétences. Elle permet non seulement de s’assurer que les apprenants acquièrent les compétences dont ils ont besoin, mais aussi de le faire de manière plus efficace et engageante. En fin de compte, l’adaptive learning permet à chaque apprenant de réaliser son plein potentiel.
Le feedback en temps réel et l’Adaptive Learning
Le feedback en temps réel est un élément crucial de l’apprentissage. Il permet aux apprenants de comprendre immédiatement ce qu’ils font bien et où ils ont besoin de s’améliorer, ce qui les aide à ajuster leurs efforts et à progresser plus efficacement. De plus, le feedback en temps réel peut renforcer la motivation et l’engagement des apprenants en leur montrant qu’ils progressent et en leur donnant une satisfaction immédiate.
L’adaptive learning offre du feedback en temps réel en utilisant l’IA pour analyser les performances des apprenants et leur fournir des retours d’information immédiats sur leurs réponses. Cela peut se faire sous forme de commentaires explicatifs, de corrections ou de suggestions pour améliorer.
L’impact du feedback en temps réel sur le développement des compétences est énorme. Il permet aux apprenants de corriger leurs erreurs rapidement, d’approfondir leur compréhension, et de renforcer leur confiance en leurs compétences. Ainsi, l’adaptive learning accélère le développement des compétences et améliore l’efficacité de l’apprentissage.
Approche de l’Adaptive Learning basée sur les compétences
L’approche basée sur les compétences dans l’éducation et la formation est centrée sur la démonstration de compétences et de connaissances spécifiques nécessaires pour réussir dans une tâche ou un emploi donné. Au lieu de se concentrer uniquement sur la transmission d’informations, elle se concentre sur le développement de compétences applicables et mesurables.
L’adaptive learning s’aligne parfaitement avec cette approche. En utilisant des algorithmes et l’IA, l’adaptive learning peut suivre les progrès des apprenants, identifier leurs points forts et leurs points faibles, et adapter le contenu pour se concentrer sur les compétences qui nécessitent plus de développement. Il peut également fournir des scénarios pratiques et des simulations pour aider les apprenants à appliquer leurs compétences de manière pratique.
L’approche basée sur les compétences a de nombreux avantages pour le développement des compétences en entreprise. Elle assure que les employés développent des compétences directement applicables à leur rôle, améliore l’efficacité de la formation, et aide les entreprises à mieux aligner leur formation avec leurs objectifs stratégiques.
Avantages et inconvénients de l’Adaptive Learning pour la formation en entreprise
Avantages de l’Adaptive Learning
De part son approche basée sur la psychologie, l’adaptabilité et l’IA, l’Adaptive Learning offrent e nombreux avantages tant pour les apprenants que pour les formateurs.
- l’Adaptive Learning améliore l’efficacité de la formation
- l’Adaptive Learning augmente la rétention de l’information par les apprenants
- l’Adaptive Learning augmente l’engagement des apprenants dans leur formation puisqu’ils ne “revoient” pas des choses qu’ils connaissent déjà
- l’Adaptive Learning ****offre une approche “par compétence” pour coller au mieux aux besoins de l’entreprise
- l’Adaptive Learning permet de suivre les données et les progrès des apprenants
- l’Adaptive Learning permet aux apprenants de progresser à leur rythme
- l’Adaptive Learning d’économiser entre 20 et 70% du temps de formation pour chaque apprenant (37% en moyenne d’après nos analyses).
Inconvénients de l’Adaptive Learning
Mais rien n’est parfait et l’Adaptive Learning et les solutions disponibles sur le marché présentent quelques inconvénients.
- L’investissement initial pour une plateforme comme Domoscio Hub est souvent plus important que pour du e-learning classique. Cet investissement initial est néanmoins rapidement récupéré grâce aux gains de temps de formation pour chaque apprenant.
- La prise en main de la plateforme et de l’outil par les formateurs peut être plus longue due à la plus grande complexité de conception inhérente à l’Adaptive Learning. Chez Domoscio, nous vous accompagnons à chaque étape du processus de mise en place de l’outil et de conception de votre parcours afin de vous offrir la meilleure expérience.
- Enfin, l’Adaptive Learning requiert un temps de conception pédagogique significatif puisqu’il faut trouver ou générer les contenus, puis créer les questions de positionnement pour chaque contenu. En général, on parle de 2 mois de conception pédagogique pour chaque parcours.
Technologies et outils de l’Adaptive Learning pour les entreprises
Aperçu des plateformes d’Adaptive Learning pour les entreprises
Une plateforme d’adaptive learning est un système éducatif qui utilise l’intelligence artificielle pour personnaliser le parcours d’apprentissage pour chaque individu. Ces plateformes utilisent les données recueillies pendant les sessions d’apprentissage pour adapter le contenu, le rythme et le niveau de difficulté en fonction des besoins spécifiques de l’apprenant.
Pour une entreprise qui cherche à mettre en œuvre l’adaptive learning, il est crucial de chercher certaines caractéristiques clés dans une plateforme. Tout d’abord, elle devrait offrir une personnalisation robuste qui peut s’adapter aux compétences et aux besoins de chaque apprenant. Deuxièmement, elle devrait fournir un feedback en temps réel pour aider les apprenants à comprendre où ils se trouvent et où ils doivent aller. Enfin, elle devrait inclure des outils d’analyse puissants pour aider les formateurs à suivre et à évaluer les progrès des apprenants.
Le rôle de l’IA dans l’Adaptive Learning
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de la technologie qui se concentre sur la création de systèmes capables de fonctionner et d’apprendre de manière autonome, souvent en imitant les processus de pensée humaine. Dans le contexte de l’adaptive learning, l’IA joue un rôle déterminant en permettant la personnalisation et l’adaptabilité du contenu d’apprentissage.
En effet, l’IA alimente l’adaptive learning en collectant et en analysant les données des apprenants, ce qui permet d’ajuster dynamiquement le contenu d’apprentissage en fonction des besoins individuels. Par exemple, l’IA peut identifier les domaines dans lesquels un apprenant éprouve des difficultés et adapter le contenu pour se concentrer davantage sur ces zones, ou proposer des ressources supplémentaires pour aider à la compréhension.
L’IA offre plusieurs avantages dans l’adaptive learning. Elle permet une personnalisation à grande échelle, ce qui serait impossible à réaliser manuellement. De plus, elle peut offrir un feedback en temps réel aux apprenants, ce qui peut améliorer la motivation et l’engagement.
Cependant, l’IA n’est pas sans défis. L’un des principaux est le respect de la vie privée et de la sécurité des données, car l’IA repose sur la collecte de grandes quantités de données. De plus, l’IA peut parfois être perçue comme impersonnelle ou non intuitive, il est donc important de la combiner avec des éléments d’interaction humaine pour offrir une expérience d’apprentissage complète.
L’IA est sans aucun doute un atout précieux pour l’adaptive learning, permettant une personnalisation et une adaptabilité sans précédent dans la formation en entreprise. Cependant, il est crucial d’en comprendre les défis et de mettre en œuvre des mesures pour les surmonter afin de tirer le meilleur parti de cette technologie.
Comment concevoir des parcours en Adaptive Learning efficaces
Planification de l’apprentissage adaptatif pour le développement des compétences
La planification d’un parcours d’apprentissage adaptatif est une étape cruciale pour garantir son efficacité. Il s’agit de définir les objectifs d’apprentissage et de tracer un parcours qui permettra aux apprenants d’atteindre ces objectifs de manière personnalisée et flexible. Ici, retrouvez le top 5 des clés d’un projet d’adaptive learning.
Pour commencer, il est important de comprendre les compétences nécessaires pour un rôle ou une fonction spécifique dans l’entreprise. Ces compétences définissent les objectifs d’apprentissage. Par exemple, un rôle en service client peut nécessiter des compétences en résolution de problèmes, en communication et en gestion de stress.
Une fois les compétences définies, un parcours d’apprentissage adaptatif peut être conçu pour développer ces compétences. Ce parcours pourrait inclure une variété de contenus d’apprentissage, comme des leçons interactives, des vidéos, des quiz et des activités pratiques, qui sont adaptés en fonction des besoins et des progrès de chaque apprenant.
Vous pouvez vous référer au Livre Blanc “Intégrer l’Adaptive Learning” disponible ici pour une étude plus approfondie de l’implémentation de l’Adaptive Learning en entreprise.
Création de contenu pour l’Adaptive Learning : Meilleures pratiques
La création de contenu pour l’adaptive learning diffère de celle de l’apprentissage traditionnel en ce qu’elle nécessite une personnalisation et une adaptabilité accrues. Voici quelques meilleures pratiques à garder à l’esprit :
- Flexibilité : Le contenu doit être conçu de manière modulaire pour permettre des ajustements et des adaptations en fonction des besoins des apprenants.
- Interactivité : L’utilisation d’éléments interactifs peut aider à maintenir l’engagement des apprenants et à faciliter une meilleure compréhension.
- Feedback immédiat : Intégrer des mécanismes de feedback pour permettre aux apprenants de comprendre leurs erreurs et d’apprendre de manière autonome.
Utilisation des données pour guider l’apprentissage adaptatif en entreprise
L’utilisation des données est au cœur de l’adaptive learning. En collectant des informations sur les performances, les préférences et les comportements des apprenants, les parcours d’apprentissage peuvent être ajustés pour répondre au mieux à leurs besoins.
Par exemple, si les données montrent qu’un apprenant éprouve des difficultés avec un concept particulier, le système peut adapter le contenu pour se concentrer davantage sur ce domaine. Ou, si un apprenant préfère un certain type de contenu (par exemple, vidéo par rapport à texte), le système peut privilégier ce type de contenu dans le parcours d’apprentissage.
En fin de compte, l’utilisation des données permet de rendre l’apprentissage plus efficace et pertinent pour chaque individu, ce qui contribue à maximiser le retour sur investissement de la formation en entreprise.
Comment implémenter l’Adaptive Learning dans votre organisation
Préparer votre organisation pour l’Adaptive Learning : Une checklist
Préparer votre organisation pour l’implémentation de l’adaptive learning nécessite une planification détaillée. Voici une liste d’actions à entreprendre pour vous aider à vous préparer :
- Alignement organisationnel : Assurez-vous que tous les départements de l’entreprise sont alignés sur l’objectif de l’implémentation de l’adaptive learning.
- Support de la direction : Obtenez le soutien des dirigeants de l’entreprise. Cela facilitera le processus d’implémentation et aidera à surmonter les obstacles potentiels.
- Ressources : Assurez-vous de disposer des ressources nécessaires, y compris le personnel, la technologie et le budget.
- Formation : Prévoyez des formations pour les employés sur l’utilisation de la nouvelle technologie d’adaptive learning.
Gestion du changement lors de l’implémentation de l’Adaptive Learning
L’implémentation de l’adaptive learning peut entraîner des changements importants au sein de votre organisation. Vous pouvez rencontrer des défis tels que la résistance au changement, la formation nécessaire pour utiliser la nouvelle technologie et l’adaptation aux nouvelles méthodes d’apprentissage.
Pour gérer efficacement ces changements, il est essentiel de communiquer clairement les avantages de l’adaptive learning à toutes les parties prenantes, de fournir des formations suffisantes et d’obtenir le soutien des dirigeants de l’entreprise.
Comment choisir le bon fournisseur d’Adaptive Learning pour votre organisation ?
Choisir le bon fournisseur d’adaptive learning est une étape cruciale pour réussir l’implémentation. Voici quelques critères à prendre en compte lors de la sélection :
- Capacités technologiques : Le fournisseur propose-t-il une technologie qui répond aux besoins spécifiques de votre organisation ?
- Support client : Quel type de support le fournisseur offre-t-il ?
- Réputation : Quelle est la réputation du fournisseur dans l’industrie ?
- Coût : Le coût du service correspond-il à votre budget ?
Le processus de sélection peut comprendre la recherche de fournisseurs, la comparaison de leurs offres, la demande de démonstrations ou d’essais et, enfin, la prise de décision basée sur l’analyse des informations collectées.
Suivi et évaluation de l’efficacité de l’Adaptive Learning
Comment mesurer le succès de l’Adaptive Learning dans votre organisation
L’évaluation de l’efficacité de l’adaptive learning dans votre organisation repose sur le suivi de certains indicateurs de performance clés (KPIs) :
- Taux d’achèvement des cours : Ce KPI mesure le pourcentage d’apprenants qui ont terminé leurs parcours d’apprentissage. Un taux d’achèvement élevé peut indiquer que les parcours sont engageants et adaptés aux besoins des apprenants.
- Scores des tests : Les scores moyens aux tests et évaluations offrent une mesure objective de l’assimilation des connaissances. Il est important d’examiner ces scores à l’échelle de l’organisation et par apprenant, pour identifier les domaines de réussite et ceux nécessitant des améliorations.
- Feedback des apprenants : Encouragez les apprenants à donner leur avis sur les parcours d’apprentissage. Les enquêtes de satisfaction, les forums de discussion et les sessions de feedback individuelles peuvent fournir des informations précieuses sur l’expérience des apprenants.
Utilisation des analyses d’apprentissage pour optimiser l’Adaptive Learning
L’analyse d’apprentissage peut améliorer l’efficacité de l’adaptive learning en fournissant des données exploitables. Voici comment l’utiliser :
- Suivi des comportements d’apprentissage : Les plateformes d’adaptive learning modernes recueillent des données sur la façon dont les apprenants interagissent avec le contenu. Cela peut inclure le temps passé sur chaque module, les réponses aux questions et les parcours de navigation.
- Analyse des données d’apprentissage : Les données recueillies peuvent être analysées pour identifier les tendances, les modèles et les domaines problématiques. Par exemple, si de nombreux apprenants passent beaucoup de temps sur un certain module, cela pourrait indiquer qu’il est trop difficile ou mal expliqué.
- Ajustements basés sur les données : Les insights tirés de l’analyse peuvent être utilisés pour affiner le contenu d’apprentissage. Cela peut impliquer de modifier les modules qui posent problème, d’ajouter plus de ressources pour les sujets difficiles, ou de changer l’ordre des modules pour améliorer l’efficacité.
En fin de compte, l’utilisation des données et de l’analyse peut permettre une optimisation de l’apprentissage basée sur les performances et les préférences des apprenants.
Cas d’études et bonnes pratiques de l’Adaptive Learning
Cas Client Engie : Individualisation du parcours de formation des conseillers clientèles avec un positionnement intelligent
Enjeux
Le département France BtoC d’Engie, plus précisément la Direction Grand Public, se consacre à la vente d’énergie et de services connexes aux clients particuliers en France. Un de ses défis majeurs est d’offrir la meilleure expérience client possible, ce qui nécessite notamment l’optimisation du processus de formation de ses conseillers clientèle. Cela permet de s’assurer qu’ils sont bien équipés pour répondre aux attentes et besoins des consommateurs. Compte tenu de la diversité des profils de ces conseillers, l’individualisation de leurs parcours de formation est essentielle pour les adapter à leurs besoins spécifiques et les impliquer plus efficacement dans leur développement de compétences. Parallèlement, l’objectif est également de maintenir une évaluation constante de leurs connaissances sur les processus métier d’Engie.
Projet
Pour aborder ce défi, Engie a décidé d’expérimenter les solutions Domoscio Hub et Domoscio Lock lors d’un essai de trois mois. Le but est de fournir à ses conseillers une expérience de formation personnalisée, depuis l’acquisition des compétences jusqu’à leur consolidation à long terme.
Dans un premier temps, Domoscio Hub permet d’évaluer précisément le niveau de connaissances de chaque conseiller grâce à un questionnaire de positionnement. En tenant compte des exigences professionnelles définies par Engie, Domoscio Hub conçoit un parcours d’apprentissage comprenant des recommandations de contenus pédagogiques personnalisés, optimisant ainsi le temps que chaque conseiller consacre à sa formation.
Une fois les compétences requises acquises, Domoscio Lock assure un soutien continu au conseiller pour garantir la mémorisation des concepts et faciliter leur application pratique sur le terrain.
Bénéfices
Les conseillers clientèle représentent le visage de la Direction Grand Public (clients particuliers) d’ENGIE France BtoC, il est donc primordial d’assurer leur maîtrise des sujets essentiels à leur performance professionnelle. En utilisant Domoscio Hub et Domoscio Lock, chaque conseiller se voit proposer des contenus de formation adaptés à ses besoins spécifiques, favorisant ainsi son engagement et optimisant le temps dédié à la formation.
Suite à une phase pilote d’une durée de trois mois, les résultats obtenus ont été les suivants :
- Un bénéfice démontré : une amélioration de 20% de la maîtrise des compétences cibles après 3 mois.
- Un engagement élevé : 95% des conseillers ont suivi toutes les recommandations proposées.
- Une mémorisation réussie : 100% des collaborateurs ont retenu les compétences acquises après 3 mois.
L’avenir de l’Adaptive Learning en entreprise
Tendances émergentes en matière d’Adaptive Learning
L’adaptive learning est un domaine en constante évolution, qui tire parti des avancées technologiques pour améliorer constamment la façon dont nous apprenons. Voici quelques-unes des tendances émergentes dans ce domaine :
- IA encore plus avancée : L’Intelligence Artificielle (IA) a déjà révolutionné l’adaptive learning en permettant une personnalisation à grande échelle. Cependant, nous ne faisons qu’effleurer la surface de ce qui est possible. À mesure que l’IA devient plus sophistiquée, nous pouvons nous attendre à des niveaux de personnalisation encore plus élevés. Par exemple, des systèmes d’IA capables de comprendre le contexte et les nuances des interactions avec les apprenants pour fournir un feedback plus précis et nuancé.
- Immersive Learning : Les technologies de réalité virtuelle (VR) et de réalité augmentée (AR) offrent de nouvelles façons d’engager les apprenants. Elles permettent la création de simulations immersives où les apprenants peuvent pratiquer des compétences dans un environnement sécurisé qui imite le monde réel. De plus, ces technologies peuvent également être utilisées pour améliorer l’engagement et la rétention en transformant l’apprentissage en une expérience plus interactive et immersive.
- Microlearning : Le microlearning – l’apprentissage en petites unités ou courtes durées – continue de gagner en popularité. Il s’aligne bien avec l’adaptive learning en permettant de personnaliser les unités d’apprentissage en fonction des besoins spécifiques de chaque apprenant. De plus, le microlearning est adapté à l’ère numérique actuelle où l’attention est limitée et les informations sont consommées en petites quantités.
- Apprentissage social et collaboratif : Bien que l’adaptive learning soit souvent associé à l’apprentissage individuel, il existe un potentiel important pour intégrer des éléments d’apprentissage social et collaboratif. Par exemple, en utilisant des technologies qui permettent aux apprenants de partager leurs connaissances et expériences, ou en combinant l’adaptive learning avec des approches d’apprentissage en groupe.
Cependant, il convient de noter que l’implémentation de ces tendances ne sera pas sans défis. Les questions de respect de la vie privée et de sécurité des données restent préoccupantes, en particulier avec l’utilisation accrue de l’IA et des analyses d’apprentissage. De plus, l’adoption de nouvelles technologies nécessitera un changement de culture et une formation adéquate pour les formateurs et les apprenants.
Cependant, malgré ces défis, l’avenir de l’adaptive learning semble prometteur, avec le potentiel de transformer radicalement la façon dont nous apprenons et développons des compétences.
Ressources complémentaires
Livres blancs
Adaptive learning, ancrage : l’IA dans l’apprentissage en détail
Cas Clients
Le Smart Data et l’Intelligence Artificielle pour répondre aux enjeux de nos clients
Webinaires
Nos webinaires sur l’usage des neurosciences et de l’IA en formation
Le blog Domoscio
Le Podcast Voices of Learning
Sources
Ma, W., Adesope, O. O., Nesbit, J. C., & Liu, Q. (2014).
, 106(4), 901.
Sampayo-Vargas, S., Cope, C. J., He, Z., & Byrne, G. J. (2013).
. Computers & Education, 69, 452-462.
Choi, Y., Qi, F., Gordon, J., & Schweighofer, N. (2008).
Performance-based adaptive schedules enhance motor learning
. Journal of motor behavior, 40(4), 273-280.
Ahissar, M., & Hochstein, S. (1997).
Task difficulty and the specificity of perceptual learning
. Nature, 387(6631), 401.
Contactez-nous pour plus de renseignements ou pour découvrir nos produits !
Dernières actualités
Nos articles les plus récents sur les thématiques : formation, scientifique et actualités Domoscio.
top actu
top actu