Les tests adaptatifs ont fleuri un peu partout. L’idée est que les questions proposées aux apprenants / aux candidats sont choisis, au fil de l’eau en fonction de leurs réponses, et non en fonction d’une séquence prédéterminée. J’en ai parlé abondamment dans les billets de novembre. Beaucoup de grands tests de positionnement (GMAT, etc.) souvent demandés pour s’inscrire à un Master, par exemple, fonctionnent selon ce principe.
Dans un LMS comme celui de Datacamp, plateforme qui propose un catalogue de cours Data Science et que j’ai beaucoup utilisée pour remplacer mes cours magistraux (cf. mes billets de 2020), ce principe est mis en œuvre : des sessions d’exercices adaptatives sont ainsi proposées aux utilisateurs, sur des créneaux courts, pour évaluer leur niveau et pour qu’ils puissent se positionner par rapport aux autres utilisateurs. A la fin, on propose généralement des recommandations de cours à suivre en fonction des réponses de l’apprenant.
Dans une approche du test adaptatif fondée sur des embranchements (et relevant de l’enseignement programmé), il n’y a pas besoin de conserver d’information sur le niveau de l’apprenant. En d’autres termes, il n’y a pas de profil apprenant. Néanmoins, depuis environ deux décennies, une autre approche des tests adaptatifs issue de la psychométrie prend le pas dans de nombreux LMS : la théorie de la réponse aux items (TRI).
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Repéré depuis http://blog.educpros.fr/matthieu-cisel/2021/12/14/les-tests-adaptatifs-une-innovation-a-connaitre/
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