Interactivité

Nouveautés vs. E-learning Classique 

La distinction entre les "nouveautés" pédagogiques et l'e-learning classique réside principalement dans le degré d'engagement cognitif de l'étudiant et le rôle de l'IA.

L'E-learning classique (implicite dans les sources) :

• Tend à se concentrer sur une "présentation améliorée" et des "choix de navigation" pour maintenir l'intérêt.

• Peut s'apparenter aux modes d'engagement Passif (écouter, lire, regarder) ou Actif (prendre des notes, surligner, répéter) du modèle ICAP, dont l'efficacité pour la rétention des connaissances est respectivement faible ou modérée.

• Les programmes ont été conçus pour un monde où "l'expertise technique pure était primordiale" et ne préparent pas suffisamment aux compétences d'analyse critique des outputs de l'IA.

Les Nouveautés (Pédagogie assistée par l'IA) :

• S'inscrivent dans une démarche d'apprentissage actif, où l'étudiant est placé au centre du processus d'apprentissage.

• L'IA est utilisée comme un "catalyseur" qui "transforme les méthodes d'apprentissage actif en offrant des possibilités de personnalisation et d'interaction inédites".

• Visent à faire intervenir les étudiants "plus que les choix de navigation" pour "accentuer la compréhension".

• Se concentrent sur les modes d'engagement Constructif (générer, créer, expliquer) et Interactif (débattre, collaborer, co-créer), qui ont une efficacité élevée à maximale pour l'apprentissage et la rétention des connaissances.

• Le rôle de l'enseignant évolue de "transmetteur de connaissances" à "facilitateur" et "guide".

• L'intégration d'outils comme NotebookLM permet de :

    ◦ Générer des guides d'étude personnalisés et des quiz.

    ◦ Répondre à des questions de manière contextualisée et sourcée.

    ◦ Faciliter l'analyse de données complexes, permettant aux étudiants de se concentrer sur l'interprétation plutôt que sur le traitement initial.

    ◦ Créer des simulations de prise de décision.

L'objectif de cette transformation est de développer des compétences essentielles telles que la pensée critique, la communication, l'adaptabilité, l'apprentissage continu et l'intelligence émotionnelle, indispensables pour les futurs professionnels de la finance et de la comptabilité. Les études démontrent que l'apprentissage actif combiné à l'IA améliore significativement la rétention des connaissances, atteignant jusqu'à 92% de rétention à une semaine, comparativement à 75% pour les méthodes traditionnelles.

En somme, l'intégration de l'IA permet de passer d'une logique de consommation d'informations (e-learning classique) à une logique de production de connaissances et de réflexion de haut niveau (suggestions "top-down" dans les nouvelles pédagogies), rendant les étudiants plus actifs et mieux préparés aux défis complexes du monde professionnel.

Les écueils à éviter : au-delà de l'automatisation superficielle

Alors que l'intelligence artificielle promet d'accélérer la création de formations, un impératif s'impose : éviter les écueils d'une automatisation superficielle. Si l'IA offre des possibilités inédites, son utilisation pertinente exige une compréhension fine des mécanismes d'apprentissage.

Le piège de l'approche descendante

L'écueil majeur réside dans la simple transmission d'informations, où l'apprenant reste passif face au contenu. Cette approche, fréquente dans les formations digitales, suppose qu'il suffit d'exposer l'apprenant à des connaissances pour qu'il les intègre. Prenons notre étudiant en DCG3 : lui présenter une succession de slides sur les conventions règlementées, même optimisées par l'IA, ne fera qu'accroitre sa connaissance de façon superficielle . Sa progression exige une confrontation active avec des situations réelles, où chaque concept théorique s'ancre dans une expérience concrète.

Le défi du calibrage pédagogique

Un bon apprentissage réside dans la justesse du calibrage des exercices. Un exercice pertinent crée ce que les sciences cognitives nomment la «difficulté désirable» - ce point d'équilibre où l'apprentissage devient à la fois stimulant et accessible.

Pour notre commercial en formation, chaque mise en situation doit représenter un défi cognitif précisément calibré, ni trop simple - ce qui conduirait à un apprentissage superficiel - ni trop complexe - ce qui risquerait de le décourager et d’abandonner la formation.

Le feedback comme accélérateur d'apprentissage

Les QCM traditionnels illustrent parfaitement les limites d'une évaluation superficielle. Lorsqu'un étudiant répond correctement en procédant par élimination, a-t-il réellement intégré la compétence liée au savoir faire attendu dans son emploi ? Cette approche masque souvent une compréhension partielle, voire erronée. L'enjeu réside dans la création d'exercices qui placent l'apprenant face à des situations professionnelles authentiques, où chaque réponse déclenche un feedback immédiat et personnalisé, guidant sa réflexion vers une maîtrise approfondie de la compétence.

Notre étudiant ne doit pas simplement mémoriser les étapes liées à une problématique - il doit savoir les mobiliser efficacement face à un client. Cette transformation s'opère à travers des mises en situation ciblées, où chaque compétence s'exprime dans des contextes professionnels réels. Le feedback personnalisé intervient alors comme un guide, permettant d'ajuster instantanément sa pratique.

L'IA intervient ici comme facilitatrice, accélérant le déploiement de pratiques pédagogiques éprouvées :

• Analyse rapide des situations professionnelles critiques (scénarios),

• Génération d'exercices ciblés sur les points de transformation (arbre de décision, carte mentale),

• Production instantanée de feedbacks contextualisés

Pistes nouvelles :

1 analogies plus faciles

2 affuter le raisonnement et développer la pensée critique

3 environnement d’entrainement « à faible enjeu » (Absence de pression évaluative : Les activités ne comptent pas ou très peu dans la note finale. L'étudiant peut se tromper sans craindre l'impact sur ses résultats académiques.

4 Evaluation instantanée

Possibilité de répétition : L'étudiant peut refaire les exercices autant de fois qu'il le souhaite, permettant un apprentissage par essai-erreur et une amélioration progressive.

Feedback immédiat et constructif : Le système fournit des retours instantanés sur les performances, avec des explications détaillées des erreurs et des suggestions d'amélioration.)

5 réduire les barrières techniques de la création pour les élèves : Créer chacun un scénario d'étude d'un point complexe: idées et structure

5 bis Au lieu de simplement créer une page de travail, demander à l’IA de

             Expliquer les concepts ligne par ligne

             Comparer différentes approches

             Proposer les meilleures pratiques

6 créer un interlocuteur sceptique (comme dans fusion ou arrêté de comptes) … challenger chaque argument de l’étudiant ou d’un juge, d’un avocat devant une situation

7 Robots personnalisés (à créer si possible dans la page html) à ajouter à un arbre de décision ? Voir COZE si pas de réussite directe

7 bis Créer des agents conversationnels spécialisés ?

8 l’étudiant crée ou utilise un scénario ou une étude de cas sur mesure (avec choix du dialogue à arbre de décision)

9 Evolution du scénario, arbre de décision (à partir d’un projet de contrat …)

10 Passage d'une compréhension théorique à une analyse empirique des phénomènes économiques (observation, l'expérimentation et la collecte de données concrètes pour vérifier une hypothèse ou répondre à une question)