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MOOC et Machine Learning : les avantages et limites

Rédigé par Les rédacteurs GlobalExam | 28 mai 2021

 

Avec l’essor des nouvelles technologies, l’apprentissage en ligne s’est beaucoup démocratisé ces dernières années. Aujourd’hui on peut suivre des cours en ligne depuis n’importe où dans le monde et sur tous les sujets à condition d’être muni d’un ordinateur et d’une connexion internet.

Vous souhaitez former salariés en langues et à moindre coût ? La méthode du Machine Learning et le format du MOOC (massive Open Online Course) pourraient vous intéresser !

 

Que signifie le Machine Learning ?

Le Machine Learning ou apprentissage automatique en français, outil principal du « data scientist » se définit comme une technologie d’intelligence artificielle utilisant des probabilités statistiques pour permettre aux machines d’apprendre par eux-mêmes sans avoir été programmées au préalable.

Le Machine Learning a donc pour objectif d’apprendre à apprendre aux ordinateurs en renforçant leurs connaissances et leurs capacités d’apprentissage de façon autonome sur le long terme.

Le Machine Learning est étroitement lié au Big Data (méga données ou données massives), pas étonnant car l’un ne va pas sans l’autre. En effet, pour apprendre et se développer, les ordinateurs nécessitent de consommer des flux massifs de données et de les analyser pour pouvoir s'entraîner.

Dans la technologie du Machine Learning, l’algorithme va au fur et à mesure du traitement des données apprendre à reformuler des prédictions de plus en plus précises. Le Machine Learning a un avenir important devant lui à l’heure où le recours à l’intelligence artificielle est de plus en plus répandu.

 

Que signifie le MOOC ?

Inspirés de grandes universités américaines telles que Harvard ou MIT, les MOOCs (Massive Open Online Courses) sont des formations en ligne  ouvertes à tous sans conditions particulières d’inscription.

De niveau universitaire, les MOOCs offrent la possibilité d’accéder à des ressources pédagogiques délivrées par les plus prestigieuses universités dans le monde.

Le MOOC est une solution simple pour se former à son rythme, depuis n’importe où, à n’importe quel moment de l’année et à moindre coût. Comme son nom l’indique, les participants sont nombreux, parfois jusqu’à 100,000 participants pour une session et le rythme d’apprentissage est plus ou moins intense et plus ou moins long en fonction des différences cadences.

L’obtention d’un certificat à la fin d'une formation MOOC peut être une véritable valeur ajoutée sur un CV professionnel ou pour motiver un projet personnel. Il n’y a pas d’obligation de terminer un MOOC une fois commencé et il est tout à fait possible de s’arrêter en cours de route si la formation ne correspond pas aux besoins d’un apprenant.

Flexible, peu cher et facile d’accès, le MOOC est une excellente source d’apprentissage grâce à ses contenus de qualité élaborés par des enseignants et formateurs de haut niveau.   

Le lien entre le Machine Learning et le MOOC

L‘objectif de la technologie du Machine Learning est d’apprendre à apprendre pour devenir autonome et celui du MOOC est de permettre à des milliers d’apprenants de se former au même moment à travers le monde.

Mais comment gérer humainement toute cette organisation ? Si d’un côté les MOOCs offrent la possibilité de se former massivement, il faut d’un autre côté des ressources pour gérer la création de contenu, l’enseignement et l’évaluation des tests.

L’évaluation joue un rôle essentiel dans une formation via le MOOC car pour recevoir sa certification et valider ses acquis, il est nécessaire de tester les connaissances des candidats en fin de cursus pour justifier de leur niveau.

Mais dans le cadre du MOOC comment évaluer techniquement un nombre massif de participants avec des moyens humains aussi limités ?

Pour gérer l’évaluation de milliers d’apprenants à travers le monde, l’évaluation automatisée qui regroupe un large éventail de techniques est largement utilisée. On utilise beaucoup d’outils assez simples comme :

  • les QCM (questionnaires à choix multiples),
  • textes à trou,
  • tests d’évaluation automatisées de copies pour évaluer les apprenants.

Le MOOC utilise donc un système automatisé faisant appel à l’intelligence artificielle comme dans la technologie du Machine Learning pour gérer son fonctionnement et assurer une productivité optimale.

 

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Les avantages et les limites du Machine Learning

Avantages

La technologie du Machine Learning peut s’avérer très utile et faire gagner un temps considérable aux utilisateurs grâce au traitement et à l’automatisation des données. Prenons l’exemple de la formation en langue à distance via le e-learning : les plateformes d’apprentissage de langues mettent à disposition des apprenants un nombre illimité de ressources digitales :

  • cours,
  • exercices,
  • corrigés,
  • questions à choix multiples dont l’évaluation se fait de manière quasi instantanée.

Certaines plateformes proposent également un système de chatbot (agent conversationnel) qui permet à l’utilisateur de communiquer avec un assistant virtuel qui répondra à ces questions en faisant appel au système d’intelligence artificielle.

L’ensemble de ces services présentent de grands avantages :

  • une disponibilité permanente,
  • illimitée de ressources,
  • un service client rapide qui vient combler les besoins de l’utilisateur.

 

Inconvénients

Malgré les avantages que présente le Machine Learning, il s’agit avant tout d’une technologie qui se base sur l’intelligence artificielle donc présente elle fait face à des limites qu’il faut prendre en compte. Avant de pouvoir apprendre efficacement, une machine nécessite un flux important d’information pour analyser et traiter les données avant d’agir sans faire aucune erreur.

Dans l’exemple du chatbot, les réponses sont rapides mais elles restent tout de même assez générales et pas sûres qu’elles répondent précisément à la demande de l’utilisateur. D’autre part, l’interface avec l’utilisateur n’est pas une personne physique et ce dernier peut ressentir un manque de contact humain dans une formation à 100% en distanciel.

 

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