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The problem is that the word has been applied to many things from simple pre-test assessment to full-blown algorithmic and machine learning adaption, and lots in-between. 

In essence it means adapting the online experience to the individual’s needs as they learn, in the way a personal tutor would adapt. The aim is to provide, what many teachers provide, a learning experience that is tailored to the needs of you as an individual learner. 

Online learning has to date mostly delivered fairly linear and non-adaptive experiences, whether it’s through self-paced structured learning, scenario-based learning, simulations or informal learning. But we are now in the position of having technology, especially AI, that can deliver what Bloom called ‘one-to-one learning’.

En 2012, vous aviez prédit un tsunami pour l’enseignement supérieur avec l’arrivée des Mooc. Quatre ans plus tard, qu’en pensez-vous ? Nous avons compris quelque chose de vraiment important au sujet des Mooc : il est très difficile de construire un cours pour des milliers d'étudiants n'ayant pas les mêmes acquis et le même parcours. 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. Les Mooc ne fonctionnent pas comme prévu initialement. Mais il y a des alternatives qui sont tout à fait prometteuses dans toutes les disciplines. La classe inversée en est une, les Spoc [small private online courses] fonctionnent bien avec des étudiants qui ont le même type de parcours. Je pense que la demande pour ce genre de modèle va clairement augmenter.

À quoi ressembleront les universités en 2030 ? Je pense que les meilleures universités offriront encore beaucoup de possibilités aux étudiants. Aller à la fac est une expérience d'apprentissage qui est complètement différente de celle d'apprendre chez soi, seul, devant son ordinateur. L'apprentissage sera probablement plus expérimental et orienté vers les problèmes et les projets. Selon moi, les classes inversées se multiplieront et pourront se substituer au cours magistral classique.

Les progrès les plus attendus concernent le machine learning [ou adaptive learning], adapté à l'apprentissage en ligne. Le processus d'apprentissage n'est pas simple et monolithique. Certains étudiants apprennent mieux avec un manuel, d'autres avec des vidéos et d'autres encore dans un cours classique. Imaginez un cours en ligne qui vous guide et vous aide dans votre apprentissage quand vous butez sur une difficulté. Une machine qui analyse et diagnostique votre façon d'apprendre.

Data analytics and adaptive technologies, while still emerging in K–12 education, could help educators overcome barriers and accelerate innovation, the report says.

Schools have been collecting student data for many years. However, the human process of sifting through mounds of data is tedious and inefficient. Data analytics has shifted this workload from educators to algorithms, freeing up time for teachers to support student needs and giving them more meaningful insights into what those need may be.

Similarly, adaptive technologies are able to monitor and adjust to student learning in the moment, catching and helping students when they exhibit a wobbly conceptual understanding of competencies and advancing them to more challenging content as soon as they have met learning objectives.

‘tell me and I forget, teach me and I may remember, involve me and I learn’ is often attributed to US inventor and polymath, Benjamin Franklin

My mantra is ‘disrupt before being disrupted’. It’s time for today’s digital culture to spread into Business Schools, worldwide

In France, 42% of jobs are under threat of automation, according to the consulting firm Roland Berger (2015).The average projected job loss across OECD countries is 57%, according to a 2016 World Bank Development Report.

Frost listed key areas where HTML5 needs improving: content protection, adaptive streaming, and captioning. The first two are especially important to premium content owners, he said, and Google is making progress on all three.

Voici à peine quelques années, les plateformes LMS (Learning Management System) étaient essentiellement dédiées au support de la formation distancielle : assemblage des parcours e-learning, diffusion massive et adaptation locale auprès de vastes populations d'apprenants, contrôle et reporting sur le suivi des parcours e-learning par les apprenants (notamment : temps passés et notes aux évaluations).

Adapter le contenu d'un module d'apprentissage en ligne en fonction de l'état d'esprit de la personne et du niveau de ses réponses améliore l'intérêt apporté au programme.

assurer une montée en compétence rapide des collaborateurs

diffusion rapide des savoirs auprès des collaborateurs

diffusion à la fois massive et adaptable aux besoins de chaque collaborateur.

Outre-Atlantique, ce nouveau mode d'apprentissage mêle algorithmes, psychologie cognitive et big datas afin de personnaliser l'enseignement

De quoi s'agit-il ? De cours, exercices ou évaluations à faire en ligne (à la maison, en classe, en entreprise) s'adaptant à un individu en temps réel, selon son rythme d'apprentissage, ses difficultés, ses facilités et ses préférences.

Une poignée de start-ups se sont positionnées sur ce créneau, comme Knewton, LoudCloud, ou Smart Sparrow, qui vendent leurs solutions à des universités ou collaborent avec des éditeurs de contenus, en particulier Pearsons et McGraw-Hill

"L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles opportunités pour former un grand nombre d’individus de manière personnalisée et adaptative".  Il situe l'apport de l'intelligence artificielle dans un ensemble qui se transforme comprenant la généralisation de tiers lieux, l'apprentissage tout au long de la vie en réseau et sans réelle coupure entre espaces institutionnels. La possibilité d'individualisation, c'est à dire de proposer des exercices et des rythmes différenciés pour des élèves de niveaux variés est un point fort. La prévisibilité des métiers de demain devient compliquée, c'est pourquoi les compétences sociales, créatives, situationnelles mais aussi d'interfaçage avec des machines seront essentielles. Développer ces nouvelles compétences va nécessiter de transformer le système éducatif. Cela pourrait passer par la valorisation des expérimentations pédagogiques des enseignants qui mettent en place des dispositifs favorisant la créativité, par la mise à  disposition de ressources, ou la proposition de formation misant sur le développement personnel des enseignants.

Selon le rapport soutenir le développement d’un écosystème Edtech serait indispensable pour qu'apparaissent des solutions capables de soutenir un passage à l'échelle et une appropriation des innovations.

The discovery of this shared characteristic proved revelatory, helping identify several major barriers to wide use of tech-enhanced learning. Those included: A lack of alignment among project stakeholders: Herckis cited a disconnect between faculty and administrators as one key example:

The changing definition of success over the projects' life cycles: The technology the programs were based on was often not adaptable enough to keep up with the pace of change. The needs identified at the start of a project frequently evolved over time. Personnel changes and the resulting alteration of the definition of successful teaching played a big role

A fixed faculty mind-set regarding instructional methods: In reviewing Herckis's research, Smith was surprised to learn just how deeply committed CMU faculty study participants were to teaching their respective subjects in a particular way. This was linked to "mental models" often formed in the course of their own educational experiences. Smith cited the example of an educator who retains teaching practices inspired by a former professor from undergraduate studies.

Increase social learning An overwhelming 98% of companies want to support the sharing of good practices and knowledge across teams via in-house social networks or functionality. Social learning aids training by making it a shared activity among contact center agents. Adaptive technologies such as chat boxes, forums, and Slack can reinforce critical learning concepts for agents while on the job. This is also key because employees tend to be more successful when they work and learn in group settings. This type of setting provides motivation, promotes team camaraderie, and improves an agent’s ability to learn and perform.

En résumé, l’adaptive learning repose sur trois éléments : l’analyse des comportements des apprenants, puis l’adaptation permanente du contenu et du déroulement de la formation ; la collecte des données sur les apprenants pour nourrir l’IA ; l’analyse des résultats de l’apprenant pour ajuster la progression et le niveau de difficulté.