Comment fonctionne l'algorithme d'adaptation des programmes

B12 peut proposer des parcours d'apprentissage personnalisés qui optimisent l'expérience de chaque apprenant - à grande échelle.

En analysant les performances de l'apprenant, notre algorithme d'IA identifie les besoins de chaque individu et construit un parcours d'apprentissage personnalisé, en sélectionnant des activités qui s'alignent sur leurs forces spécifiques et leurs zones d'amélioration.

L'objectif du programme adaptatif piloté par l'IA de B12 est d'aider chaque apprenant à atteindre un ensemble de critères de performance globaux, adaptés à leurs besoins d'apprentissage uniques. Par exemple, les apprenants les plus performants avancent rapidement dans le contenu et accèdent plus vite aux activités les plus avancées, tandis que ceux qui ont besoin d'un soutien supplémentaire suivent des parcours d'apprentissage plus longs et plus progressifs qui commencent par le contenu de base.

Avec le type de programme Renforcement adaptatif, B12 personnalise le programme de chaque apprenant en quelques clics. L'application attribue automatiquement des séquences d'apprentissage sur mesure à partir de votre banque d'activités, ce qui permet de déployer des programmes personnalisés pour des milliers d'utilisateurs en quelques minutes.

Comme pour tous les programmes B12, des tableaux de bord intuitifs permettent un suivi en temps réel et une analyse détaillée des progrès de l'apprenant.

Principes clés du fonctionnement des programmes adaptatifs

• Planification et configuration des séquences
  L'espacement entre les séquences d'apprentissage ainsi que le nombre de questions par séquence sont définis à l’avance par les concepteurs pédagogiques.
  Exemple : Les séquences sont envoyées chaque lundi et jeudi, et contiennent 5 questions chacune.

• Création du bassin de questions
  Un bassin de questions doit être créé dans le Studio. Celui-ci doit :

  • Couvrir plusieurs sujets de connaissance.

  • Inclure des questions classées selon trois niveaux de difficulté : facile, moyen et difficile.

  • Contenir au moins ± 50 questions afin d’assurer l’efficacité de l’algorithme.

• Assignation des questions par l’IA
  Pour chaque séquence, l’algorithme sélectionne des questions spécifiques à envoyer à chaque apprenant, selon sa performance individuelle.
  Exemple :

  • Lundi, Marie pourrait recevoir les questions 1, 5, 7, 8 et 14.

  • Pierre pourrait recevoir les questions 2, 12, 16, 22 et 36.

• Critères de complétion du programme
  Un apprenant termine le programme lorsque deux conditions sont remplies :

  1. Il a atteint le seuil de performance attendu pour chacun des trois niveaux de difficulté.

  2. Il a répondu au moins une fois à chaque question du bassin.

• Progression personnalisée
  Le seuil de performance attendu est défini dans les paramètres du programme et peut varier selon le contexte. Tous les apprenants terminent avec un résultat égal ou supérieur à ce seuil, mais leur parcours est unique :

  • Certains progresseront rapidement avec peu de répétitions.

  • D'autres auront besoin de plus de temps et de pratique pour atteindre le même niveau de maîtrise.

Comment l'algorithme choisit-il quelles questions mettre dans la séquence de l'apprenant?

Étape 1 – Prédiction du taux de réussite de chaque question

Pour chaque question de la base de données, l’algorithme estime la probabilité que l’apprenant y réponde correctement — c’est ce qu’on appelle le taux de réussite prédit.

• Si l’algorithme est confiant que l’apprenant répondra correctement, le taux de réussite prédit sera proche de 100 %.

• S’il prévoit que l’apprenant se trompera, ce taux se rapprochera de 0 %.

Cette prédiction est mise à jour à chaque nouvelle séquence générée, car les apprenants progressent au fil du programme, ce qui modifie leurs chances de réussite.

Quels types de données sont utilisés pour cette prédiction ?

L’algorithme s’appuie sur les données de l’apprenant, ainsi que sur celles de l’ensemble des autres apprenants du programme, en utilisant les variables clés suivantes :

• Taux de réussite par sujet de connaissance et par niveau de difficulté, selon les questions déjà répondues

• Niveau de confiance par sujet et difficulté, également basé sur les réponses passées

• Nombre d’activités et de séquences complétées pour chaque sujet et niveau de difficulté

• Temps de réponse pour chaque question, classé par sujet et difficulté

Ces informations permettent à l’algorithme d’ajuster chaque séquence au niveau réel de l’apprenant, garantissant ainsi une expérience d’apprentissage personnalisée et évolutive.

Étape 2 – Sélection des questions à inclure dans la séquence

Lorsqu’il s’agit de sélectionner les questions à intégrer dans la séquence d’un apprenant, l’IA cherche à proposer des défis optimaux — c’est-à-dire des questions ni trop faciles ni trop difficiles.
Elle privilégie donc les questions dont le taux de réussite prédit se situe autour de 50 %, ce qui signifie que l’algorithme n’est pas certain que l’apprenant répondra correctement ou non. Ce sont ces situations qui offrent le plus fort potentiel d’apprentissage.

Pour choisir, parmi les questions à 50 %, celles qui seront incluses dans la séquence, l’algorithme applique également plusieurs règles supplémentaires, telles que :

• L’équilibre entre nouvelles questions et questions déjà posées

• Une répartition équilibrée des sujets de connaissance

• Une variété dans les niveaux de difficulté

Ces règles permettent de construire une séquence ciblée, équilibrée et adaptée à chaque apprenant.

Pour plus de détails sur la configuration de ces règles algorithmiques, veuillez contacter votre gestionnaire de compte B12.

Conditions pour un fonctionnement optimal de l’algorithme

Pour garantir la performance de l’algorithme et la fiabilité des prédictions, les conditions minimales suivantes doivent être respectées :

• ✅ Un minimum de 50 questions dans le bassin d’activités

• ✅ Répartition équilibrée des questions entre les différents sujets du programme

• ✅ Types d’activités acceptés :

  • Questions avec rétroaction, incluant :

    • Réponse unique

    • Réponses multiples

    • Image à zones cliquables (hotspot)

    • Question ouverte

• ✅ Répartition équilibrée des niveaux de difficulté (facile, moyen, difficile)

• ✅ Un minimum de 50 participants au programme

Si ces conditions minimales ne sont pas respectées, le programme pourra tout de même fonctionner, mais les prédictions de l’algorithme risquent de ne pas être fiables.

🚩 Informations importantes

• Mécanisme de sécurité en cas de faible fiabilité des prédictions
  Si l’algorithme détecte que la fiabilité des prédictions est inférieure au seuil défini, l’intelligence artificielle sera automatiquement désactivée par B12.
  Les questions seront alors sélectionnées de manière aléatoire, sans tenir compte d’un taux de réussite prédit.

• Types d’activités non pris en charge
  Les activités de type contenu ne peuvent pas être ajoutées dans un programme adaptatif. Cela inclut :

  • Textes et médias

  • Sondages

  • Activités pratiques

  • Suivi des compétences et comportements clés