Leaders d’opinion

Pourquoi la plupart des cours en ligne échouent — et comment l’IA peut réaménager l’achèvement

mm
Ajouter Unite.AI à vos sources préférées sur Google

Chaque année, des millions de personnes dépensent des milliers de dollars en cours en ligne, dans l’espoir d’acquérir de nouvelles compétences, de changer leur trajectoire professionnelle ou simplement d’améliorer leur vie quotidienne. Cependant, seuls 12,6% de ces personnes achèvent réellement le cours et obtiennent 100% de la valeur qu’elles ont payée.

Je crois fermement que les gens ne sont pas le problème : l’achèvement est toujours un résultat de la conception. Si les gens ne peuvent pas terminer un cours en ligne, alors il y a un problème avec le cours, et non avec les étudiants. Dans cet article, nous allons examiner les défauts les plus courants dans la conception des cours en ligne et voir comment l’IA peut les corriger.

Une taille ne convient pas à tous

Les gens apprennent différemment. Certains ont besoin d’une grande indépendance et de ressources pour étudier seuls, tandis que d’autres ont tendance à communiquer avec le professeur autant que possible. Pour rendre la production d’un cours en ligne aussi peu coûteuse que possible, le contenu est unifié et non adapté pour différents publics.

Les apprenants arrivent avec des antécédents, des préférences personnelles et des objectifs différents.

Les débutants peuvent se sentir submergés par la terminologie et les connaissances avancées, tandis que les étudiants plus expérimentés peuvent se sentir ralentis. Sans adaptation, beaucoup décideront que le cours n’est simplement pas pour eux et abandonneront discrètement tous les efforts pour le terminer.

La motivation est toujours temporaire

Alors qu’un désir d’apprendre est crucial dans le monde moderne et rapide, la plupart des gens ne sont pas prêts pour des cours intensifs qui exigent beaucoup de concentration et d’indépendance. Il y a toujours des pics de motivation et des sommets de productivité, mais il est très difficile de les maintenir pendant toute la durée du cours, ce qui conduit les étudiants à perdre la capacité et la concentration pour terminer le cours. La poussée initiale est très fragile et nécessite d’être maintenue pendant une période prolongée.

La vie intervient toujours – les indicateurs de performance au travail, les responsabilités familiales ou simplement la fatigue – de nombreux plateformes de cours en ligne ne tiennent pas compte du fait que leurs étudiants sont des adultes avec de nombreuses responsabilités. Cela conduit de nombreuses écoles en ligne à attendre des apprenants qu’ils poursuivent de longues séquences de vidéo/texte avec peu de rétroaction ou de renforcement.

Les psychologues ont longtemps argumenté que la volonté n’est pas une stratégie fiable à long terme. Les systèmes qui dépendent de la motivation intrinsèque durable échoueront toujours à la fin.

Isolement social

Rappelez-vous à quel point l’université était géniale et à quel point vous étiez productif ? Ce n’est pas parce que les professeurs d’université sont des magiciens, ou parce que vos capacités neuronales ont diminué. L’école, l’université, même les webinaires d’entreprise – ils donnent tous aux étudiants un sentiment de communauté, qui est irremplaçable dans l’éducation. Les étudiants ont besoin d’interagir les uns avec les autres, de s’aider mutuellement avec les lacunes dans les connaissances et de se motiver mutuellement pour étudier plus dur et plus longtemps. Les cours en ligne échouent généralement à offrir le même niveau d’implication sociale, ce qui conduit les étudiants à se sentir isolés et seuls. Pourquoi étudieriez-vous plus dur pour obtenir un A+ si personne ne vous félicite et ne relate à vos efforts ?

En revanche, les programmes qui introduisent même des éléments sociaux minimaux, tels que des cohortes, des amorces de discussion, des jalons partagés – rapportent systématiquement des taux d’achèvement plus élevés. Les bootcamps et les cours basés sur des cohortes voient souvent des taux d’achèvement plusieurs fois plus élevés que les MOOC à accès ouvert, malgré être plus exigeants. Les humains sont des apprenants sociaux. Lorsque personne ne remarque si vous vous présentez ou non, il devient plus facile de cesser de se présenter.

Neurodivergence

Une partie souvent négligée du problème d’achèvement est que de nombreux apprenants ne partent pas du même point de base neurologique. Les traits neurodivergents tels que le TDAH ou l’anxiété n’influencent pas seulement l’attention ou les niveaux de stress – ils affectent directement la motivation, la mémoire et la capacité à maintenir l’effort dans le temps, en particulier dans les environnements d’apprentissage en ligne autodirigés. Pour ces apprenants, abandonner n’est rarement une décision soudaine ; c’est une accumulation progressive de friction, de submersion ou d’évitement.

C’est là que l’IA peut jouer un rôle significatif, en combinant les signaux comportementaux avec les données académiques pour identifier les modèles précoces qui suggèrent qu’un apprenant est en train de se désengager. De manière cruciale, les modèles les plus efficaces ne laissent pas l’intervention aux algorithmes seuls. En gardant les humains dans la boucle, des coaches qualifiés qui comprennent à la fois la psychologie de l’apprentissage et les angles morts individuels, permettent un soutien personnalisé plutôt que générique. Lorsque l’IA met en surface le risque et que les humains façonnent la réponse, le soutien devient adaptatif, empathique et beaucoup plus susceptible d’aider les apprenants à rester sur la bonne voie.

Alors quoi ?

L’essor de l’éducation en ligne a discrètement normalisé l’échec. Les apprenants s’inscrivent avec de bonnes intentions, tombent en arrière et se blâment ensuite lorsqu’ils s’éloignent, souvent sans réaliser que des millions d’autres font la même chose. Les plateformes se réfèrent aux chiffres d’inscription, les universités vantent leur portée et l’écart entre la promesse et la réalité s’élargit.

Le coût n’est pas seulement des vidéos non terminées ou des certificats inutilisés ; c’est l’érosion lente de la confiance dans l’apprentissage en ligne en tant que voie sérieuse de croissance. Jusqu’à ce que les concepteurs de cours commencent à traiter l’abandon comme un problème de conception plutôt que personnel, l’éducation en ligne continuera à sembler réussie de l’extérieur tout en échouant là où cela compte le plus.

Les écoles en ligne sont-elles mortes ?

Non, mais elles changent clairement. L’un des principaux défis auxquels l’éducation en ligne est confrontée aujourd’hui est le manque d’attention personnelle et de rétroaction significative. De nombreux apprenants passent à travers des cours avec peu de sens de ce que font les autres, et les premiers signes de désengagement passent souvent inaperçus.

Il existe des solutions qui ont été créées pour explorer une réponse possible à ce problème. Avec l’aide de l’IA, observer les modèles dans la façon dont les apprenants interagissent avec le matériel et comment ils se sentent à propos de leurs progrès devient beaucoup plus facile. Et analyser les réponses vocales et les questions pendant les leçons en direct – donne une meilleure compréhension si l’étudiant a du mal. L’objectif n’est pas de remplacer les enseignants, mais de donner aux éducateurs une autre perspective sur ce dont les étudiants ont besoin et quand le soutien pourrait être le plus important.

Au cœur de cette approche se trouve une idée simple : l’apprentissage en ligne bénéficie lorsque les participants se sentent vus. Dans les environnements où l’isolement est courant, même de petits signaux d’attention et d’ajustement peuvent faire une différence.

Une telle solution a été créée par l’équipe de Mathshub, une école en ligne pour la science des données et l’apprentissage automatique. Avec cela, 80% des étudiants ont réussi à terminer des programmes d’un an.

Résumé

L’éducation ne peut pas être inclusive si la majorité des gens ne parviennent pas à obtenir 100% de la valeur qu’ils ont payée. À mesure que les plateformes commencent à prêter attention à la façon dont, quand et pourquoi les gens se désengagent, la définition du succès dans l’apprentissage en ligne peut finalement changer – de la quantité de personnes qui s’inscrivent à la quantité de personnes qui sont réellement soutenues tout au long du processus.

Diana Safina est une entrepreneur en série avec une expérience de création de trois startups. Elle est la co-fondatrice d'Algebras.AI et occupe le poste de PDG de Mathshub AI, où elle se concentre sur la création de solutions de rétention basées sur l'IA pour le secteur de l'edtech. Son parcours professionnel inclut des travaux avec des plateformes internationales majeures telles que TikTok et Meta Partner. Diana détient un diplôme de master en mathématiques et apporte une solide formation analytique à son travail dans l'IA appliquée et la technologie éducative.