Centre de ressources

Personnalisation et tableau de bord


La personnalisation du parcours de l'élève

Le moteur de personnalisation associe deux algorithmes : le premier, appelé bandit manchot, détermine quelles activités sont adaptées au niveau de l’élève et le second, le clustering, permet de recueillir de multiples traces enregistrées lors d’une séance de travail.

personnalisation

Lors de la première connexion, chaque élève réalise un test diagnostique afin de commencer son parcours avec des exercices adaptés à son niveau initial. Ensuite, l’algorithme ‘bandit manchot’ distribue les exercices les plus utiles, juste au bon niveau, pour faire progresser l’élève à son propre rythme. Il sélectionne, dans une zone de la banque d’activités qui évolue au fur et à mesure, les exercices les plus utiles pour faire progresser l’élève. Chaque élève bénéficie d’un parcours d’exercices différent. L’élève termine son parcours par un test final pour vérifier ses acquis et son avancement vers l’objectif général du module.

 

Un tableau de bord au service de la différenciation

Adaptiv’Langue est également un assistant pour l’enseignant et pour la mise en place d’une pédagogie différenciée. Les tableaux de bord permettent de visualiser rapidement les progrès et les difficultés de la classe, de groupes d’élèves et de chaque élève en particulier.

La progression de la classe

Ce tableau donne une vision globale de la progression de la classe, avec le détail du parcours individualisé par élève. On voit les objectifs validés en bleu, ainsi que les objectifs en cours d'acquisition en bleu clair. ​



Les points verts signalent les moments où l'élève a levé une difficulté et ainsi amélioré sa progression. ​

Les points rouges indiquent au contraire les endroits où l'élève a rencontré une difficulté qui ralentit sa progression.​

En sélectionnant un élève, on peut consulter le détail de sa progression : la séquence d'exercices correspondants et l’item qui a entraîné une accélération ou un ralentissement de ses progrès.

 

Les groupes d’élèves à besoins similaires

L’algorithme de clustering forme des groupes d’élèves présentant des caractéristiques d'apprentissage similaires pour un objectif donné.

groupes

​ Afin de fournir une vision nuancée des groupes, les données analysées sont très variées : par exemple, le taux de réussite, le temps de réponse de l’élève, son hésitation face à la question, le nombre d’interactions avant de valider sa réponse, le temps de lecture du feedback avant de passer à la question suivante, etc.

 

La fiche élève détaillée

La fiche élève présente toutes les informations concernant le travail d'un élève en particulier : le temps passé sur la ressource, le groupe auquel l’élève appartient pour chaque module, le détail de sa progression individuelle ainsi que ses réussites et difficultés.

fiche_élève

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