Façonnant la réussite des apprenants de la data analytics, l’IA a un impact profond sur l’analyse de l’apprentissage. Adopter cette technologie permet aux éducateurs et aux organismes de formation de bénéficier de sa richesse. Et les formateurs à leur tour confèrent aux apprenants les moyens d’arriver à leur plein potentiel. Et indirectement, à leurs objectifs professionnels.
Cela dit, l’exploitation de la puissance de l’analyse de l’apprentissage qui se fonde sur l’IA requiert l’usage d’un outil d’extraction de données efficace à l’instar d’Astera ReportMiner. En quoi ces technologies simplifient-elles réellement l’analyse de la data ? C’est le sujet que nous allons creuser dans cet article…
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
La data analyse relève d’un processus ayant pour finalité d’étudier des données massives en vue de créer à partir de celles-ci des modèles analytiques. Ce domaine de l’analyse des données est constitué de l’analyse descriptive et de l’analyse prédictive.
Alors que la première implique l’analyse des données et la description de l’information qui en découle à un instant T, la deuxième consiste à prédire un potentiel résultat sur la base des data extraites de certaines activités actuelles ou passées. Les canaux où transite la data concernant une activité ou un public cible se diversifient de plus en plus en plus d’être plus accessibles.
Quel rôle jouent l’IA et le machine learning dans l’analyse de données ?
L’apparition d’une nouvelle technologie implique la création de solutions permettant d’en optimiser l’impact ou les avantages. C’est un fait particulièrement vrai en ce qui concerne les données. Et pour cause, la capacité humaine à tirer parti des données va décroissant à mesure que les données se complexifient ou que leur quantité augmente.
C’est pourquoi il convient de s’appuyer sur l’analyse des données afin de simplifier leur exploitation. L’intelligence artificielle ou IA est justement un des outils en mesure d’améliorer la pratique de l’analyse des données. Cette technologie simplifie considérablement le travail des data analystes. De l’autre côté, il y a aussi le machine learning ou ML.
Dans la sphère professionnelle et notamment, l’écosystème de la data, mais également au niveau des organisations, ces deux technologies prédominent. Elles révèlent un cercle vertueux puisqu’elles sont elles-mêmes activées par des volumes importants de données.
Le potentiel transformateur de l’IA provient de son pouvoir accélérateur de n’importe quel processus d’analyse ou de traitement. Quand il s’agit d’apprendre la data analytics, l’étude des données qu’autorise l’IA donne lieu à une personnalisation du contenu de la formation. Mais encore, elle permet de prédire aussi bien les attentes que les comportements des apprenants. L’IA et la data analyse sont d’autant plus intrinsèquement liées que son entraînement demande de grandes quantités de données.
Formation en data analytics : une réussite optimale des étudiants grâce à l’analyse de l’apprentissage fondée sur l’IA
Des établissements d’enseignement qui s’efforcent d’offrir une salle de classe propice à l’engagement de tous les apprenants et qui les incite à participer activement. Une utopie selon vous ? L’idée est également de faire progresser les élèves à leur propre rythme. La vérité est que ce rêve est en passe de devenir réalité grâce à l’analyse de l’apprentissage ainsi qu’à IA. Et pas que dans le domaine de l’analytics.
Avec ces outils, les formateurs comprennent mieux les performances des apprenants et leur comportement. En fonction des besoins de ces derniers, ils adaptent l’enseignement et identifient mieux les thématiques dans lesquelles les élèves rencontrent des difficultés. En s’appuyant sur les données afin d’orienter les pratiques d’apprentissage, les enseignants ont la possibilité de créer une expérience éducative efficiente, équitable pour les étudiants.
Améliorer l’engagement des étudiants
Vu qu’elle offre la possibilité de dispenser un enseignement et un soutien personnalisés, l’analyse de l’apprentissage impacte positivement l’engagement des étudiants. Ils sont plus susceptibles de garder leur motivation ainsi que leur engagement par rapport à la formation. Les organismes d’enseignement ont besoin d’adopter une telle approche pour créer un environnement d’apprentissage inclusif dans lequel chaque participant peut exceller.
Un apprentissage de la data analytics sur mesure grâce à l’IA
Apparu aux États-Unis, l’adaptive learning recourt à l’intelligence artificielle pour faire en sorte que le contenu des cours et les exercices pratiques s’adaptent aux besoins de chaque apprenant. Une tendance qui gagne aussi du terrain en France. Le décrochage scolaire touche près de 100 000 jeunes chaque année, lesquels sortent du système éducatif sans avoir obtenu de diplôme de fin d’études secondaires.
La réalité n’est guère plus réjouissante dans les universités, où 1/3 étudiants inscrits en licence abandonne dès la première année. La massification de l’enseignement est en cause de ces échecs scolaires. Les amphithéâtres se remplissent de plus en plus, obligeant les profs à délivrer le même apprentissage à tous les élèves. Ni le niveau ni le besoin de chacun n’est pris en compte. Fort de ce constat, des solutions d’adaptive learning (apprentissage adaptif) ont été développées par des start-ups.
Les solutions d’adaptive learning : comment fonctionnent-elles ?
Celles-ci fonctionnent avec l’intelligence artificielle ou IA et ont pour ambition de passer au crible les données des élèves afin d’ajuster les contenus d’apprentissage et les rendre plus personnalisés. Ces solutions sont mises en œuvre dans les écoles, les universités, mais aussi dans les organismes de formation de data analytics, pour les cours quotidiens et les évaluations.
Ces outils recueillent toutes les activités effectuées sur l’ordinateur de chaque apprenant, prenant en compte les réponses correctes aux QCM et même le temps d’hésitation pour donner la réponse. Des éléments virtuellement surlignés dans les textes aux déplacements du curseur à l’écran… Rien n’échappe à ces dispositifs.
Ensuite, un algorithme de machine learning se charge de l’intégration des data afin de proposer un parcours personnalisé à tout un chacun. La plateforme apprend à connaître chaque étudiant à mesure qu’il passe du temps dessus. Ce, dans l’objectif d’adapter les contenus à lui proposer. Le logiciel va analyser les résultats des exercices et propose un entrainement personnalisé et intensif sur des tâches précises.
Extraction de données non structurées : quand les données brutes deviennent des informations exploitables
Avec les formations en ligne et l’apprentissage mobile, les étudiants aussi bien que les instructeurs génèrent une quantité incommensurable de données. Toutefois, une majorité d’entre elles ne sont pas structurées et dorment. Qu’est-ce qu’on entend exactement par données non structurées ? Eh bien, elles proviennent de différentes sources comme les avis des étudiants sur les forums de discussion, les publications sur différents les médias sociaux, les e-mails…
Leur analyse peut dévoiler des informations sur les résultats de l’apprentissage ainsi que les préférences des apprenants. Ce sont les progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique qui sont à l’origine de notre capacité à démêler les connaissances cachées dans des ressources non structurées.
Comment ?
En implémentant l’IA moderne, on peut désormais traiter les données non structurées et procéder à leur analyse.
Avec l’analyse des données LMS
Les systèmes de gestion de l’apprentissage appelés LMS produisent de grandes quantités de données à propos du comportement des apprenants. L’analyse des données LMS peut par exemple inclure le temps que l’apprenant passe sur les supports de cours, ses résultats ou son engagement dans les forums de discussion. Il est possible d’identifier les modèles de comportements à l’aide d’outils d’analyse de données. Ainsi, les instructeurs peuvent prendre connaissance des domaines de difficulté ou de faible engagement de l’élève afin d’ajuster en con séquence leurs méthodes d’enseignement.
Grâce aux analyses prédictives
Prévoir les performances des étudiants est possible en partant de la base de données historiques. Les enseignants peuvent exploiter les algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les signes précurseurs des élèves potentiellement à risque. Il en résulte que les éducateurs sont en mesure de fournir des interventions ciblées pour faire en sorte qu’aucun élève ne prenne par exemple pas de retard.
L’intégration de données issues de sources variées
La collecte et l’analyse de data provenant de différentes sources, pour ne citer que les médias sociaux, les systèmes d’information sur les étudiants ou les systèmes de gestion de l’apprentissage … sont nécessaires dans l’analyse de l’apprentissage. Pour l’intégration de ces données, il faut s’assurer de leur exhaustivité et de leur cohérence, mais surtout de leur exactitude. L’usage d’une plateforme d’intégration des données est souvent indispensable en vue d’extraire, puis transformer et charger les données (l’ETL) venant de sources variées dans un référentiel centralisé ou un entrepôt de données.
L’IA dans l’apprentissage de la data analytics : quelle conclusion ?
Le learning analytics ou analyse de l’apprentissage permis par les algorithmes performants fondés sur les big data ou données massives – générées par les apprenants – a permis de développer des applications novatrices. Le secteur de la formation en tire parti, y compris celui de la data analytics. En outre, ces masses de données collectées auprès des groupes d’étudiants constituent aussi un bon moyen pour les organismes de formations de mieux adapter les programmes qu’ils proposent aux besoins réels. D’ailleurs, les écoles sont aujourd’hui nombreuses à collaborer avec les entreprises pour former la prochaine génération de professionnels du Big Data.
Les modes d’apprentissage en autodidacte, la formation continue ainsi que l’appui scolaire sont ceux qui profitent le plus de ces nouvelles méthodes d’enseignement et d’apprentissage. Il n’en reste pas moins que le droit des individus d’accéder à leurs données personnelles et d’avoir l’assurance que leur vie privée est protégée demeure un corollaire indispensable à ces applications.
