5 techniques pour évaluer la formation

Évaluer la formation est aujourd’hui plus que jamais nécessaire.

En effet, à l’ère du Big Data, l’analyse des données va permettre aux départements formation de récolter toutes les informations nécessaires au développement de leurs contenus. Et si c’est un enjeu clair de performance, il reste complexe de développer une stratégie claire d’évaluation.

C’est pourquoi nous avons compilé ces 5 techniques d’évaluations qui vous permettront de rapidement développer cette pratique au sein de votre organisation. 

 

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1) La fouille de données

Les techniques de Data Mining offrent l’avantage d’explorer de grands volumes de données. Appliquées à l’apprentissage digital, elles permettent ainsi de parfaitement mettre en évidence les caractéristiques propres au secteur.

Ces approches reposent notamment sur l’utilisation d’algorithmes d’inférence de connaissances comme Bayesian Knowledge Tracing (BKT), Item Response Theory (IRT) ou Performance Factor Analysis (PFA). Leur objectif ?  Mesurer la qualité d’acquisition des connaissances par l’apprenant au cours du temps, et non sa capacité à démontrer cette même connaissance.

2) Le clustering, ou la modélisation des styles d’apprentissage

Il serait vain de penser que chaque apprenant se comporte de la même manière sur la plateforme de formation. Le clustering vise justement à identifier de manière automatique les différents comportements d’apprentissage, puis de les associer à des catégories apprises au fur et à mesure par le système.

Il sera notamment utilisé comme étape préliminaire à d’autres traitements plus spécifiques, et particulièrement :

  • La recommandation personnalisée de contenus ;
  • L’adaptation personnalisée de dispositifs ;
  • La recommandation de membres dans le réseau social ;

Puisqu’il s’adapte aux variations observées entre les bases d’apprenants, le clustering s’affranchit du travail préalable d’identification ou de modélisation manuelle.

3) L’analyse prédictive

L’analyse prédictive permet quant à elle d’émettre des hypothèses sur les évènements futurs en s’appuyant sur l’observation de faits antérieurs. Comme le montrent les exemples Netflix et Amazon, elle est particulièrement utile pour une recommandation précise et efficace.

Dans le cadre d’une formation digitale, l’analyse prédictive permettra :

  • D’identifier des contenus pertinents à mettre en avant. Le mécanisme de recommandation prendra alors compte de la similarité des items recherchés et de l’historique de consultation des autres apprenants ;
  • De favoriser les échanges sociaux au sein de la communauté. L’analyse prédictive permettra par exemple de déterminer les objets pertinents à soumettre aux différents membres du réseau.

4) L’analyse des réseaux sociaux

Le succès d’une formation digitale passe nécessairement par la bonne compréhension des pratiques des utilisateurs sur les réseaux sociaux.

Des groupes d’apprenants se forment en effet naturellement lors de l’apprentissage. En analysant les comportements des communautés, il sera en fait possible de mieux comprendre comment les apprenants utilisent les réseaux sociaux, puis d’améliorer l’offre de formation en conséquence.

Les données issues des réseaux sociaux sont essentielles. Elles permettront notamment de déterminer les éléments influenceurs, suiveurs ou intermédiaires afin d’obtenir une segmentation précise du réseau en communautés.

5) L’analyse textuelle et du langage naturel

L’analyse automatisée des contributions des membres du réseau social nécessite quant à elle une approche particulière, basée sur des techniques de traitement du langage naturel.

  • La classification des sujets et le « tagging » automatique permettent par exemple d’associer à chaque contribution un ou plusieurs labels. Cet enrichissement de données peut ensuite être utilisé pour améliorer la recherche de contenus.
  • Le résumé automatique des discussions permet quant à lui d’extraire les informations pertinentes d’une discussion, puis de créer une représentation visuelle condensée de celle-ci.
  • L’analyse des sentiments et des opinions offre de son côté l’opportunité d’identifier les sentiments-clés exprimés au sein des discussions portées par le réseau social.

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 Conclusion

En utilisant ces techniques les départements formation peuvent rapidement récolter toutes les informations qui leur permettront de développer l’apprentissage.

Reste alors à pouvoir agir directement sur le contenu de formation pour le rendre toujours plus efficace et engageant. C’est une des missions que se sont fixées les Chief Learning Officers autour de plateformes comme 360Learning, qui favorisent l’engagement et la facilité de la prise en main.

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