Learning analytics

Quelle est l’utilité des Learning analytics ?

Les chercheurs et les concepteurs de logiciels utilisent déjà les learning analytics dans le but de créer des solutions d’apprentissage sur-mesure et adapter le contenu de chaque formation en fonction des besoins des apprenants.

Dans cet article, nous analyserons certains bénéfices apportés par l’analyse des apprentissages.

1. Adapter la formation en fonction du profil des apprenants

Les learning analytics vont permettre de déterminer un profil pour chacun des apprenants et d’identifier ainsi des potentielles situations d’échec en fonction de ces catégories de profil. L’objectif est d’adapter toute intervention pédagogique en fonction des besoins des apprenants. Ainsi, pour chaque apprenant, les éléments inutiles ou redondants sont supprimés, les éléments bloquants sont retravaillés.

2. Améliorer le contenu de la formation

L’étape la plus importante est la phase d’analyse qui permet d’interroger la manière dont est conçue la formation et d’identifier des axes d’améliorations pour optimiser le parcours de formation de l’apprenant. De plus, cela permet d’établir des corrélations entre différents indicateurs telles que la durée de formation et le taux de réussite.

De manière plus globale, les learning analytics vont permettre d’identifier les formations qui offrent les meilleurs résultats (en matière par exemple de performances), celles au contraire qui apportent le moins de valeur ajoutée aux apprenants et celles qui sont les plus onéreuses pour l’entreprise ou le centre de formation.

3. Penser au retour sur investissement 

Mettre en œuvre une analyse précise des formations dispensées permet d’optimiser la durée d’une formation, d’adapter les contenus en fonction des apprenants et d’obtenir des résultats précis par formation ou module de formation.En disposant d’indicateurs précis, il est également possible d’évaluer le coût de la formation et par conséquent de mesurer un retour d’investissement pour chacune des offres du catalogue de formation.

4. Anticiper les problèmes

En analysant  les données issues des formations, il est plus facile d’anticiper les problèmes les problématiques à venir. Certains concepteurs de formation e-learning parviennent à adapter la formation au moment même où elle a lieu. En effet, en fonction des réponses des apprenants fournis pendant une session de formation (par exemple suite à la distribution de questionnaires de satisfaction), il sera possible de modifier, ajuster ou supprimer certains éléments pour chacun des parcours des apprenants.

Exemples d’indicateurs de performance analysés dans la formation

L’analyse brute et descriptive présentera peu d’intérêt pour le formateur, l’entreprise ou les apprenants. Le plus important étant d’identifier les causes des résultats obtenus et de trouver des axes d’amélioration afin d’anticiper les problèmes éventuels et d’améliorer l’expérience apprenant.

Nous avons dressé une liste de quelques indicateurs de performance pouvant être recueillis et analysés lors d’une session de formation. Cette liste est bien évidemment non exhaustive et pourra être complétée en fonction des besoins des entreprises ou centres de formation :

• Taux de participation : quel pourcentage d’employés/élèves/stagiaires a participé à la formation ? Il est donc important de s’interroger sur les raisons pour lesquelles cette population a assisté à la formation. Cet indicateur permet d’apprécier l’intérêt et l’attractivité de la formation.
• Taux d’abandon :Quel pourcentage d’employés/élèves/stagiaire n’a pas achevé la formation ? Quelles sont les raisons de leur abandon ? (complexité, désintérêt, longueur des modules, etc. …) ? Cet indicateur est très utile afin d’identifier à quel moment les apprenants ne parviennent plus à suivre une formation et quels sont les formats pédagogiques à privilégier. Par exemple, en ajoutant un tutorat à une session de formation en e-learning, le taux de complétion augmente de plusieurs points.
• Durée de connexion : En moyenne combien de temps l’apprenant reste-t-il connecté sur la plateforme ? Cette moyenne a-t-elle tendance à diminuer ou à augmenter ? Cet élément permettra également de mesurer l’attractivité de la formation et d’adapter le parcours pédagogique de chaque apprenant.

Ces indicateurs permettent de comprendre ce qui plait ou inversement ce qui rebute l’apprenant. Pour le formateur, cela permet de repenser par exemple les formats de ses formations en intégrant de nouvelles activités très rapides (fast learning) ou en intégrant des activités plus ludiques.

Quelles sont les caractéristiques du learning analytics ?

L’utilisation des learning analytics sous-entend qu’il y a eu préalablement une interaction avec l’apprenant.

Les learning analytics précisent par exemple :

• Le taux de complétude d’un module,
• Le temps que l’élève a mis à le finaliser,
• Les erreurs qu’il a commises,
• Le nombre de vues enregistrées par le module,
• Dans quel environnement digital l’élève évolue.

Quels sont les avantages et les inconvénients du learning analytics ?

Les learning analytics permettent d’améliorer constamment le contenu d’une formation. Elles sont une excellente source d’informations concernant le déroulement de la formation et constituent une base objective sur laquelle s’appuyer. Certains détracteurs soulignent le fait que les apprenants ont droit à une vie privée. Le learning analytics est uniquement transmis au formateur qui s’en sert pour améliorer la qualité et les méthodes d’apprentissage. En début de formation, il faut demander l’autorisation de collecter les données.

Dans son livre blanc, Les chiffres 2021 du digital learning, l’ISTF explique que “65% des dispositifs tutorés ont un taux de complétion supérieur à 60%”. Les chiffres d’une formation non-tutorée sont minimes. La moitié des apprenants ont 10% de chances de compléter la formation. Ces chiffres permettent de comprendre l’importance d’avoir recours à un tuteur. Ils ont été obtenus grâce aux learning analytics.