L’apprentissage basé sur les données est une approche qui utilise systématiquement les informations pour améliorer les processus d’enseignement, en tenant compte de l’importance d’aborder les défis de l’apprentissage de manière scientifique. En ce sens, l’adoption d’une méthodologie flexible qui tire parti des avantages de l’utilisation des données dans la prise de décision conduira à l’amélioration continue des processus éducatifs.
Pour cela, il est non seulement nécessaire de disposer des systèmes nécessaires à la collecte de données, mais aussi des compétences nécessaires pour savoir les analyser et les utiliser efficacement.
La mise en œuvre réussie d’une stratégie fondée sur les données peut conduire à une méthodologie éducative plus efficace, en permettant aux formateurs d’adapter leur enseignement aux besoins individuels des utilisateurs. En outre, elle aide également à identifier les domaines à améliorer et à prendre de meilleures décisions. Plus précisément, une bonne interprétation des données permet d’évaluer les besoins, les points forts, les progrès et les performances des élèves, ainsi que d’analyser l’enseignement en classe.
Dans le domaine de l’éducation et de la formation professionnelle, les simulateurs de réalité virtuelle sont apparus comme un outil puissant pour recréer des environnements sûrs, contrôlés et réalistes. Leur capacité à offrir des expériences immersives permet aux étudiants de s’exercer à des tâches complexes sans risque, mais leur véritable potentiel réside dans un aspect qui passe souvent inaperçu : la capacité à générer des données significatives grâce à l’enregistrement des interactions des étudiants, ce qui permet de suivre de manière exhaustive leurs performances.
Comment pouvons-nous appliquer l'apprentissage basé sur les données à la formation en réalité virtuelle ?
Chaque session sur un simulateur VR produit une énorme quantité de données : temps passé sur chaque tâche, erreurs commises, itinéraires empruntés, décisions prises sous pression et bien d’autres indicateurs de performance. Ce flux d’informations peut être écrasant s’il n’est pas géré correctement. Il ne suffit donc pas de collecter des données ; il est essentiel de les transformer en informations pertinentes pour améliorer l’apprentissage.
Par exemple, un simulateur de chariot élévateur peut enregistrer si l’élève a correctement positionné les fourches, mais aussi combien de manœuvres inutiles il a effectuées ou s’il a privilégié la sécurité plutôt que la vitesse. Ces détails, analysés correctement, permettent d’identifier des schémas et des domaines d’amélioration qui, autrement, passeraient inaperçus.
L’analyse des données obtenues lors des exercices pratiques réalisés avec les simulateurs peut aider à identifier les domaines dans lesquels les étudiants excellent, que ce soit en raison de leurs points forts ou de leurs besoins d’amélioration.
Pour identifier cela, il ne suffit pas d’obtenir les résultats d’une seule session de formation, il est essentiel de mesurer la variabilité des performances de l’étudiant au cours de différentes sessions. Par exemple, si un élève réussit systématiquement une tâche du simulateur, celle-ci sera identifiée comme un point fort. Si, au contraire, l’amélioration est irrégulière, elle sera considérée comme perfectible.
Mais il est également nécessaire de contextualiser cette variation des performances, ce qui permettra d’identifier des modèles et des tendances. Par exemple, un étudiant peut montrer une amélioration de ses performances dans une tâche spécifique dans une situation normale, et montrer de faibles performances dans cette même tâche dans des situations de forte pression ou lorsqu’il dispose d’un temps d’exécution limité.
Les améliorations peuvent être mesurées en termes de vitesse, de précision ou d’efficacité. Une fois que l’amélioration n’est plus soutenue, il peut être temps d’introduire des variations dans le type de tâches ou d’introduire de nouvelles complexités.
L’analyse des données d’évaluation au fil du temps peut également fournir une mesure des progrès globaux de l’élève. Les simulateurs VR facilitent l’évaluation de la capacité à appliquer les connaissances acquises dans le contexte du monde réel.
Cela peut être particulièrement utile pour la formation à long terme, où il est important de pouvoir démontrer que les étudiants s’améliorent et développent leurs compétences. Cela impliquera de définir des objectifs clairs et précis au début du processus d’apprentissage, puis d’évaluer le degré de réalisation de ces objectifs. Idéalement, ces objectifs devraient être personnalisés en fonction des besoins et des capacités de l’étudiant.
Il est important de comprendre que les points ci-dessus ne sont pas indépendants les uns des autres. L’identification des forces et des faiblesses peut fournir des informations sur les schémas et les tendances qui, à leur tour, influencent la manière dont nous évaluons les progrès globaux de l’étudiant. En outre, l’utilisation des données d’évaluation doit être un processus continu, dans lequel le retour d’information immédiat et l’ajustement de l’approche pédagogique sont essentiels pour améliorer l’efficacité de l’apprentissage.
D’autre part, pour que les données aient un impact réel sur la formation, elles doivent être analysées de manière globale, ce qui permet de faire des comparaisons entre les étudiants. Par exemple, si plusieurs utilisateurs commettent des erreurs à un moment précis d’une simulation, l’analyse pourrait révéler s’il s’agit d’un manque de formation préalable ou d’une conception confuse du scénario virtuel. Ces conclusions permettent aux formateurs d’apporter des ajustements afin d’optimiser l’apprentissage.
L’analyse des données ouvre également la voie à une approche plus personnalisée de l’enseignement. En suivant de près les progrès de chaque étudiant, il est possible d’identifier ses points forts et ses axes d’amélioration, et d’adapter le contenu et les défis de manière spécifique.
Par exemple, un étudiant qui maîtrise déjà certaines tâches pourrait passer plus rapidement à des niveaux plus complexes, tandis qu’un autre qui rencontre des difficultés recevrait un retour d’information supplémentaire et davantage d’occasions de s’exercer. Ce type d’adaptation dynamique maximise l’efficacité de l’apprentissage et garantit que chaque élève tire le meilleur parti du temps passé sur le simulateur.