Transformation numérique dans l'éducation : Comment utiliser les cadres comportementaux pour améliorer l'edtech pour les éducateurs numériques
Multiplication par 4 des investissements dans les technologies de l'information
La pandémie ayant déplacé l'enseignement des salles de classe physiques vers leurs équivalents virtuels, les investissements dans les technologies de l'éducation - ou edtech - ont connu une croissance exponentielle. 8,2 milliards de dollars ont été investis en 2021, soit une augmentation de près de 4 fois par rapport aux 2,2 milliards de dollars investis en 2020.1
L'émergence de l'éducation numérique a non seulement rendu l'apprentissage plus accessible à grande échelle, mais elle a également créé de nouvelles possibilités d'enseignement. Sept enseignants sur dix interrogés ont répondu que l'utilisation des technologies éducatives numériques en classe leur permettait d'en faire "plus que jamais".2 Et ils n'ont eu qu'un avant-goût de ce qui les attend.
L'apprentissage personnalisé peut favoriser la réussite scolaire, à condition de franchir le pas
Parmi les nombreux potentiels innovants de l'edtech qui se profilent à l'horizon, l'apprentissage personnalisé est peut-être le plus prometteur. Les technologies de l'éducation permettent un modèle flexible d'apprentissage personnalisé en évaluant en permanence les performances et en fournissant un retour d'information en temps réel afin de fournir le bon matériel, de la bonne manière et au bon moment.
La personnalisation offre également aux élèves une plus grande autonomie pour déterminer leur propre parcours d'apprentissage, en leur permettant de décider eux-mêmes de ce qu'ils apprennent et de la manière dont ils l'apprennent. Les élèves s'épanouissent lorsqu'ils disposent de cette autonomie - une étude portant sur 5 539 élèves a révélé que l'apprentissage personnalisé a entraîné une augmentation significative de 3 percentiles des résultats en mathématiques.3
Cependant, l'adoption des technologies éducatives personnalisées laisse encore à désirer. Soixante pour cent des enseignants américains n'utilisent jamais ou rarement les technologies numériques pour permettre aux élèves d'apprendre à leur propre rythme.4 Si les développeurs de technologies éducatives veulent que leurs produits soient adoptés à grande échelle, ils doivent cibler les enseignants.
Ils peuvent commencer par des interventions pédagogiques personnalisées.
Combler le fossé de la mise en œuvre en fournissant aux enseignants des orientations claires
La personnalisation offre une vision audacieuse de ce que pourrait être l'éducation. Imaginez une classe où les élèves peuvent progresser à leur propre rythme, s'intéresser à des contenus qui les intéressent et recevoir un enseignement personnalisé pour surmonter les obstacles à l'apprentissage. La personnalisation peut également avoir un impact énorme sur les élèves marginalisés qui passent à travers les mailles du filet et, si elle est bien menée, peut les motiver à terminer leur scolarité et à repousser les limites socio-économiques.
Les obstacles à l'apprentissage numérique personnalisé
Mais un rapport de 2018 du CRPE, financé par la Fondation Bill et Melinda Gates, a révélé que les enseignants ne disposaient pas de stratégies et de soutien pour mettre en œuvre l'apprentissage personnalisé dans leurs classes.5 Laissés à eux-mêmes, les enseignants ont souvent dû sacrifier des approches pédagogiques plus rigoureuses pour expérimenter des structures de classe et des normes d'enseignement alternatives. Les incohérences de l'enseignement personnalisé dues au manque de clarté des lignes directrices ont été une source de frustration tant pour les enseignants que pour les élèves et, par conséquent, l'apprentissage personnalisé n'a souvent pas été développé au-delà des premières études pilotes.
Il s'agit là d'une leçon claire pour les développeurs de technologies éducatives : afin d'accroître l'efficacité et l'adoption généralisée de leurs produits, ils doivent fournir aux éducateurs des stratégies claires pour soutenir les élèves de manière personnalisée.
Pour ce faire, la conception des technologies de l'information et de la communication peut intégrer des cadres comportementaux qui identifient les obstacles aux résultats éducatifs et conçoivent des stratégies d'enseignement personnalisées pour y remédier.
Concevoir des technologies éducatives alignées sur le comportement
L'intégration des connaissances comportementales dans les technologies éducatives améliore les résultats de l'apprentissage - et, en fait, de nombreux produits d'apprentissage numérique le font déjà. Les technologies éducatives adaptatives adaptent le rythme et la difficulté du matériel d'apprentissage afin de maintenir les étudiants dans leur zone de développement proximal. L'edtech peut également mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage espacé pour améliorer la rétention des concepts et des compétences clés.
Mais lorsqu'il s'agit d'appliquer les cadres de la science du comportement pour fournir aux éducateurs des lignes directrices claires sur la manière de dispenser un enseignement personnalisé, les technologies de l'information et de la communication font encore défaut. Alors, comment les sciences du comportement peuvent-elles éclairer les interventions pédagogiques personnalisées ?
Application du cadre COM-B pour concevoir des interventions pédagogiques personnalisées
Le modèle COM-B offre un cadre flexible pour la conception d'interventions comportementales. Il part du principe que tout comportement repose sur trois facteurs principaux :
- Capacité : l'aptitude physique et psychologique à exécuter un comportement.
- Opportunité : les facteurs environnementaux et sociaux qui permettent d'adopter un comportement.
- Motivation : la volonté interne d'adopter un comportement.
Étant donné que tout comportement dépend de chacun de ces facteurs, l'obtention d'un résultat éducatif souhaité implique d'identifier lequel de ces trois facteurs fait défaut, puis de mettre en œuvre une intervention qui y remédie.
Appliqué à un cadre éducatif, le modèle COM-B part d'un résultat d'apprentissage qui n'est pas atteint, comme un faible engagement de l'élève ou des progrès d'apprentissage, et précise comment surmonter l'obstacle qui a été identifié.
L'avantage de coupler le modèle COM-B avec l'edtech
En suivant les progrès des élèves et en identifiant des schémas dans leurs habitudes et leurs prises de décision, les technologies de l'information et de la communication fournissent des informations détaillées sur les défis auxquels l'élève est confronté. La science du comportement identifie alors l'intervention pédagogique la plus efficace et peut fournir aux éducateurs des recommandations personnalisées sur la manière de répondre aux besoins de l'élève.
Il peut s'agir de suggestions détaillées sur l'intervention à appliquer et sur la manière de l'adapter au style d'apprentissage, aux intérêts et aux traits de comportement de l'élève. Après la mise en œuvre d'une stratégie d'enseignement, l'enseignant et l'élève bénéficient d'un retour d'information immédiat pour évaluer le succès de l'intervention. Cela permet de mettre en place un processus itératif pour apporter aux élèves un soutien personnalisé, ce qui donne aux éducateurs une plus grande clarté et une plus grande confiance dans leurs méthodes d'enseignement.
En pratique : Les micro-voyages peuvent aider à affiner les stratégies d'enseignement
À quoi ressemblent les technologies éducatives appliquées et alignées sur le comportement ?
Imaginez une technologie numérique qui décompose les objectifs d'apprentissage en "micro-voyages" permettant aux enseignants d'avoir une vue d'ensemble des progrès de leurs élèves. Ces micro-voyages fournissent une chronologie de la progression d'un élève dans une matière, en identifiant les domaines dans lesquels il a été mis à l'épreuve et ceux dans lesquels il a eu besoin de soutien.
À chacun de ces points de contact, l'éducateur est informé que l'élève a besoin d'aide et qu'une intervention pédagogique a été mise en œuvre sur la base d'une recommandation personnalisée de la technologie numérique. L'efficacité de cette intervention est ensuite évaluée en suivant les progrès ultérieurs de l'élève.
Et n'oubliez pas le cadre !
En conservant un historique des différentes méthodes d'enseignement et de leur succès, les éducateurs acquièrent une perspective précieuse sur la manière dont ils peuvent aider au mieux leurs élèves. Au fil du temps, les enseignants peuvent développer une intuition sur la manière de traiter les différents types d'élèves et les défis uniques auxquels ils sont confrontés.
L'application de cadres comportementaux aux technologies de l'information et de la communication permet d'éliminer les incertitudes liées à l'apprentissage personnalisé. Mais pour rendre ces produits encore plus efficaces, les développeurs doivent s'assurer que leurs solutions intègrent la recherche en sciences de l'apprentissage et le retour d'information de leurs principaux utilisateurs : les enseignants et les élèves.
Utiliser les cadres de la science du comportement pour encourager l'adoption par les enseignants
L'essor des technologies d'apprentissage personnalisé donne à l'éducation une nouvelle dimension dont elle a bien besoin. Pour libérer tout le potentiel de la personnalisation, les développeurs de technologies éducatives peuvent appliquer le cadre COM-B pour concevoir des interventions pédagogiques personnalisées qui répondent aux besoins et aux préférences des élèves. En s'appuyant sur des stratégies d'enseignement fondées sur des données probantes qui intègrent le retour d'information des utilisateurs, les technologies éducatives ont la possibilité d'autonomiser à la fois les enseignants et les étudiants.
Le Decision Lab est un cabinet de conseil orienté vers la recherche qui utilise les sciences du comportement pour faire avancer le bien social. Nous travaillons avec des leaders de l'industrie des technologies de l'information et de la communication, comme la Fondation Gates, pour aider les étudiants et les éducateurs à s'épanouir dans l'avenir de l'apprentissage. Si vous souhaitez nous aider à offrir une éducation de haut niveau aux élèves du monde entier, contactez-nous.
References
- Wan, T. (2022, 8 mars). Les années folles de l'Edtech aux États-Unis commencent avec 8,2 milliards de dollars investis en 2021. Medium. Consulté le 5 mai 2022 sur https://medium.com/reach-capital/us-edtechs-roaring-twenties-begins-with-8-2-billion-invested-in-2021-99f01a662280
- Public Broadcasting Service. (n.d.). L'enquête de PBS révèle que les enseignants adoptent les ressources numériques pour stimuler l'apprentissage des élèves. PBS. Consulté le 5 mai 2022 à l'adresse suivante : https://www.pbs.org/about/about-pbs/blogs/news/pbs-survey-finds-teachers-are-embracing-digital-resources-to-propel-student-learning/
- Pane, John F., Elizabeth D. Steiner, Matthew D. Baird, Laura S. Hamilton, et Joseph D. Pane. (2017). Comment l'apprentissage personnalisé affecte-t-il la réussite des élèves ? Santa Monica, CA : RAND Corporation https://www.rand.org/pubs/research_briefs/RB9994.html.
- Klein, A. (2021, 15 janvier). Données : Voici ce que les éducateurs pensent de l'apprentissage personnalisé. Education Week. Consulté le 5 mai 2022 sur https://www.edweek.org/leadership/data-heres-what-educators-think-about-personalized-learning/2019/11
- Gross, Betheny, et DeArmond, Michael. (2018). L'apprentissage personnalisé à la croisée des chemins : Premiers enseignements de l'initiative des systèmes de nouvelle génération et de l'initiative des fonds régionaux pour les écoles de rupture. CRPE. https://crpe.org/wp-content/uploads/crpe-personalized-learning-at-crossroads.pdf
About the Authors
Ryan McPhedrain
Ryan poursuit actuellement son doctorat en neurosciences à l'Université McGill, en se concentrant sur les mécanismes moléculaires et cellulaires de la plasticité neuronale dans le cerveau en développement. Il s'intéresse principalement à l'application de cadres comportementaux pour guider les interventions visant à améliorer la santé mentale et le bien-être. Fervent défenseur des solutions fondées sur les données, il cherche à tirer parti de la science des données et des outils d'apprentissage automatique pour améliorer les résultats comportementaux dans les domaines de la santé et de la finance numériques. Il a également participé à des campagnes de sensibilisation aux sciences affiliées à McGill, en donnant des présentations sur des sujets liés aux neurosciences à des élèves du secondaire et en répondant à des questions sur les neurosciences posées par le public. Dans ses temps libres, Ryan aime lire un bon livre, pratiquer divers sports comme le hockey, le volley-ball et le tennis, ou simplement se perdre dans la nature.
Dan Pilat
Dan est cofondateur et directeur général du Decision Lab. Il est l'auteur du best-seller Intention - un livre qu'il a écrit avec Wiley sur l'application consciente de la science comportementale dans les organisations. Dan a une expérience de la prise de décision organisationnelle, avec une licence en systèmes de décision et d'information de l'Université McGill. Il a travaillé sur l'architecture comportementale au niveau de l'entreprise chez TD Securities et BMO Capital Markets, où il a conseillé la direction sur la mise en œuvre de systèmes traitant des milliards de dollars par semaine. Poussé par un appétit pour les dernières technologies, Dan a créé un cours sur l'intelligence économique et a donné des conférences à l'Université McGill. Il a également appliqué la science du comportement à des sujets tels que la réalité augmentée et virtuelle.
Jayden Rae
Jayden s'intéresse particulièrement à l'étude de la manière dont les politiques publiques peuvent être utilisées comme outil pour aider les individus et les organisations à prendre des décisions pour protéger l'environnement. Elle a déjà travaillé dans le domaine de la politique environnementale au ministère de l'environnement de l'Ontario. Elle est l'une des directrices fondatrices de l'organisation environnementale à but non lucratif Climatable, dont l'objectif est d'inciter les Canadiens à agir pour lutter contre le changement climatique. Jayden est titulaire d'une licence en environnement et en sciences politiques de l'Université McGill.
