Dans une interview à Marine Miller, publiée le 3 mars 2016 sur le blog EducPro, John L.Hennessy persiste et signe : « si vous regardez les retours des étudiants sur les MOOC, ils sont partagés. Pour certains, le cours va trop vite, pour d’autres, il est trop dur, ou trop simple ou encore trop lent. Le résultat est qu’il y a un taux d’abandon très élevé. » Conclusion ? Malgré la gratuité et les intervenants de prestige, les MOOC, tels qu’ils ont été conçus initialement, ne fonctionnent pas.
Repenser les MOOC
Dans un pays comme la France, qui découvre encore ce que sont les MOOC, ces propos pourraient faire l’effet d’une bombe ! A peine s’est-on emparé du sujet qu’on apprend que ce n’est finalement pas ça qu’il faut faire. Heureusement, l’Américain évoque aussi des alternatives : « La classe inversée (blended learning) en est une, les SPOC (small private online courses) fonctionnent bien. Pourquoi ? Parce qu’ils personnalisent le parcours en fonction du niveau mais aussi des besoin de l’apprenant(e).
L’avenir se dessine avec l’adaptive learning
Editer une feuille de route personnalisée en déterminant le profil d’apprentissage de l’apprenant à partir de ses intentions et de ses actions, telle est la promesse de l’adaptive learning. Imaginez un cours qui s’adapte à votre façon de réfléchir et à vos difficultés, en temps réel. C’est désormais possible grâce à un algorithme permettant de mettre en cohésion le cours, les actions et les intentions du stagiaire.
L’émancipation des SPOC, qui s’adressent notamment aux entreprises, a démontré que l’apprentissage digital fonctionne mieux sur les professionnels, plus concentrés et qui ont un besoin, un objectif précis.
Les outils du marketing au service de la pédagogie ?
Des outils tels que Adways, dont le but est de rendre une vidéo interactive en s’adaptant aux réponses/choix des utilisateurs, vont d’ores et déjà dans le sens du tout sur mesure. Mais pour parvenir à adapter le contenu d’un cours en fonction des spécificités de chaque participant, l’algorithme utilise les Big Data. Ce sont des données disponibles collectées sur nos profils et nos habitudes de surf sur Internet, qui permettent de mieux cibler nos attentes. Jusque là, c’est à des fins commerciales qu’ils avaient été sollicités. Ces informations seront ensuite mises en corrélation avec un raisonnement, qu’il sera possible de définir grâce aux neurosciences.
Le digital n’étant pas une fin en soi, il est amené à se conjuguer avec d’autres modes d’apprentissage, y compris les plus classiques. Dans cette optique, la combinaison de l’humain et du digital devrait permettre d’aller encore plus loin dans la personnalisation des cours et de transcender l’enseignement de masse tel que nous le connaissons aujourd’hui.
