Pour continuer à être pertinents pour la société et pour les étudiants, tous les établissements d’enseignement doivent transformer leur modèle en tirant partie des technologies numériques, mais également des données qu’ils produisent. Les nombreux chemins pour y parvenir parfois semés d’embûches mentales. Cependant les enjeux sont tels qu’il sera nécessaire de porter le sujet au plus haut niveau de gouvernance et de recruter les talents indispensables à cette transformation.

 

Le monde de l’enseignement supérieur se transforme

Selon l’étude d’IDC Worldwide Digital Transformation Use Case Taxonomy, 2019 : Higher Education « La transformation numérique promet de modifier radicalement l’expérience d’apprentissage des élèves en dehors des salles de classe traditionnelles. Cela comprend la prestation d’expériences de laboratoire et d’informatique virtualisées qui donnent accès à des ressources autrement inaccessibles aux étudiants. ». Cela peut être aussi simple que d’utiliser le smartphone des étudiants directement en classe afin d’interagir avec le professeur sur les réseaux sociaux ou encore de créer des lieux intelligents d’expérimentation, voire de redéfinir la notion de salle de classe en intégrant de la réalité augmentée dans les cours.

Gérer les données dans l’enseignement supérieur

Un des enjeux est de transformer ces données brutes en informations utiles et pertinentes pour maximiser les chances de réussite des étudiants. C’est-à-dire réussir à relier l’ensemble des données récoltées dans un contexte académique particulier. Il s’agit ensuite d’utiliser l’intelligence artificielle (ou humaine) pour aller plus loin et utiliser l’information pour prendre des décisions. Au lieu de raconter une histoire (comme le fait l’information) l’intelligence artificielle va pouvoir aider le professeur dans l’interprétation cette information contextualisée.

L’Adaptive Learning, l’intelligence artificielle au service des étudiants et des professeurs

L’Adaptive Learning ou apprentissage adaptatif transforme l’éducation et contribue à de meilleurs résultats d’apprentissage. Cette technologie utilise des algorithmes et la data pour identifier les besoins et le niveau de compétence de l’étudiant afin de réagir en conséquence, ce qui donne l’impression d’un enseignement personnalisé. Cette personnalisation permet d’ajuster le parcours et le rythme d’apprentissage de chaque élève, optimisant ainsi ses chances de réussite. Elle permet également d’apporter des éléments essentiels pour le tutorat réalisé par le professeur, des données d’évaluation des cours jusqu’aux difficultés rencontrées. Il s’agit de décharger l’enseignant des tâches chronophages et de faire le focus sur ce qui doit être complété.

La data doit être incluse dans le « phygital » car l’information est partout

Chez ESCP Business School, notre singularité implique un plan de transformation phygital baptisé So’School. Ce plan est transverse et multicampus, associant les lieux physiques (les campus), le digital ubiquitaire et l’humain. Notre ambition est d’offrir aux étudiants une expérience unique « phygitale », de bout en bout. Le terme est habituellement utilisé pour le secteur de la grande distribution mais peut également s’employer dans notre contexte éducatif. En effet le parcours de l’étudiant depuis son inscription, jusqu’à son statut de diplômé peut entièrement être traduit et valorisé en données. L’objectif est multiple : par exemple permettre une personnalisation optimisée des cours online ou encore identifier très tôt les carences sur une discipline et proposer des révisions ciblées pour garantir une réussite tout au long de la scolarité (student success tracking).  Il sera possible également d’améliorer le parcours des étudiants à travers nos campus européens grâce à des balises intelligentes (Ibeacons). Notre projet de phygital factory intègre l’expérimentation de bâtiments intelligents (Internet des Objets) et les Edtechs afin d’entraîner les professeurs à utiliser ces nouvelles approches dans leur cours et dans les salles de classes augmentées.

La data nécessite des compétences nouvelles et spécifiques

Evidemment, la transformation de l’enseignement supérieur ne peut se faire sans l’humain et des compétences spécifiques s’avèrent désormais indispensables. Nous pouvons identifier 5 compétences qui peuvent faire la différence dans un écosystème académique exigeant :

  • Acquérir des connaissances solides dans divers champs des Neurosciences, notamment en ce qui concerne les possibilités d’ancrage des connaissances,
  • Posséder des aptitudes d’Architecte Digital pour coordonner les différents spécialistes intervenant sur les données des systèmes d’information (SI) et en garantir leur bon fonctionnement,
  • Maîtriser la Conception de Projet pour évaluer le besoin, les risques et opportunités des projets data-driven,
  • Développer la curiosité intellectuelle afin d’augmenter la propension à relier les informations entre-elles et à innover,
  • Connaître les possibilités du « phygital » afin de tirer avantage du meilleur des deux mondes physiques et digital au service des étudiants et des professeurs.

Il s’agira alors de monter une équipe de talents, task-force passionnée, rassemblant ces compétences pour mener à bien toute transformation par la donnée. Par ailleurs, outre le partage des connaissances, cette structure permet d’aligner l’ensemble des parties prenantes sur un objectif et un calendrier communs pour réussir le projet.

L’auteur est Anthony Hié
Chief Information & Digital Officer
ESCP Business School

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