L’e-learning est là pour rester. Au fur et à mesure que le nombre de personnes qui possèdent un ordinateur (ou un smartphone) augmente à travers le monde, l’e-learning devient de plus en plus viable et accessible. Les vitesses de connexion Internet augmentent, et avec cela, des possibilités pour plus de méthodes de formation multimédias se présentent.
Avec l’immense amélioration des réseaux mobiles au cours des dernières années et l’augmentation du télétravail, la prise en compte de toutes les caractéristiques impressionnantes de l’e-learning est une réalité avec les smartphones et autres appareils portables. Des technologies telles que les médias sociaux transforment constamment l’éducation.
D’une manière générale, l’apprentissage est coûteux, prend beaucoup de temps et les résultats peuvent varier. L’e-learning essaie depuis des années de compléter la façon dont nous apprenons, et la rendre plus efficace et mesurable. Le résultat est qu’il existe maintenant un certain nombre d’outils qui aident à créer des cours interactifs, à standardiser le processus d’apprentissage et/ou à injecter des éléments informels dans des processus d’apprentissage autrement formels.
Tendances actuelles de l’e-learning
Plusieurs tendances de l’e-learning peuvent nous donner une idée claire de la manière dont le futur des outils d’e-learning et d’apprentissage sera façonné :
Le micro-apprentissage se concentre sur la création d’activités de micro-apprentissage à travers des micro-étapes dans les environnements de médias digitaux, ce qui est déjà une réalité quotidienne pour les travailleurs du savoir d’aujourd’hui. Ces activités peuvent être intégrées dans les routines quotidiennes d’un apprenant. Contrairement aux approches d’e-learning « traditionnelles », le micro-apprentissage tend souvent vers la technologie «push» à travers les médias «push», ce qui réduit la charge cognitive sur les apprenants. Par conséquent, la sélection d’objets de micro-apprentissage ainsi que le rythme et le calendrier des activités de micro-apprentissage sont importants pour les créations didactiques. Le micro-apprentissage est un changement de paradigme important qui évite le besoin d’avoir des sessions d’apprentissage séparées puisque le processus d’apprentissage est intégré dans la routine quotidienne de l’utilisateur final. Il est également parfaitement adapté pour les appareils mobiles où les cours longs peuvent être excessifs.
La gamification est l’utilisation du game thinking et de la mécanique de jeu dans un contexte non-jeu pour engager les utilisateurs et résoudre les problèmes.
L’apprentissage personnalisé est l’adaptation de la pédagogie, du curriculum (programme) et des environnements d’apprentissage pour répondre aux besoins et aux aspirations des apprenants individuels. La personnalisation est plus large que l’individualisation ou la différenciation en ce sens qu’elle offre à l’apprenant un certain degré de choix sur ce qui est appris, quand il est appris et comment il est appris. Cela peut ne pas indiquer un choix illimité puisque les apprenants auront toujours des objectifs à atteindre. Cependant, cela peut fournir aux apprenants la possibilité d’apprendre d’une manière adaptée à leurs styles d’apprentissage individuels et à leurs multiples intelligences.
Le futur lointain de l’e-learning : apprentissage automatique
Dans une scène bien connue du film The Matrix, Neo se couche dans une chaise de dentiste high-tech et enfile une batterie d’électrodes, téléchargeant une série de programmes d’entraînement d’arts martiaux dans son cerveau. Ensuite, il ouvre les yeux et prononce les mots que les geeks citent depuis : « Je connais le Kung Fu. »
Ce type d’apprentissage automatique peut sembler un avenir dystopique pour beaucoup, mais c’est vers là que nous nous dirigeons. Et malgré les questions éthiques qui peuvent survenir, les avantages pourraient être substantiels à plusieurs niveaux s’ils sont utilisés correctement.
Voici comment cela fonctionne : vous choisissez une tâche qui nécessite de hautes performances de votre cortex visuel, comme attraper une balle. Ensuite, vous trouverez quelqu’un qui est un pro à attraper une balle, le placerez dans une machine IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle) et enregistrerez ce qui se passe dans son cerveau alors qu’il visualise attraper une balle. Ensuite, vous avez votre programme de capture de balle, et vous êtes prêt à apprendre. Prochaine étape : installez-vous dans la machine d’IRMf et adaptez-la pour induire les images attractives que vous avez enregistrées plus tôt dans votre cerveau en utilisant la rétroaction neurologique. Vous n’avez même pas à faire attention pendant que cela se passe. Votre cerveau, cependant, devient familier avec ce schéma – qui est essentiellement ce que l’apprentissage est : le cerveau se familiarisant avec de nouveaux schémas.
La recherche a montré que cette lecture de schéma IRMf peut entraîner une amélioration durable des tâches nécessitant des performances visuelles. En théorie, un type d’apprentissage automatisé est un résultat potentiel et ce à quoi pourrait ressembler l’e-learning dans un futur lointain.
Ok je vais suivre tes précieux conseils. En tout cas, bravo pour ce travail très complet. Javais déjà vu dans des méthodes quelques trucs pour aider les apprenants à se repérer, javais aussi mes propres conseils mais cest la 1ere fois que je vois une synthèse aussi complète! customer essay