“Si vous prêtez attention à la façon dont les élèves apprennent, vous n’aurez plus besoin de les faire passer un test”, estime Chris Piech, spécialiste en apprentissage automatisé pour l’éducation à Stanford. L’évaluation demeure pourtant l’un des plus simples moyens pour mesurer l’acquisition des connaissances. Mais à l’heure des cours en ligne d’autres moyens émergent pour mesurer le niveau d’apprentissage des élèves explique le New Scientist. En utilisant les données de la célèbre Khan Academy (voir notre article de 2011), le système développé par Stanford et Google a appris à prédire, depuis quelques exercices, quels élèves allaient répondre juste aux questions des exercices suivants (et ce avec une précision de 85 %). 

Mais l’enjeu n’est pas tant de distinguer le plus vite possible les bons des mauvais élèves, que de permettre de savoir quels élèves sont susceptibles de se tromper et de comprendre pourquoi, afin de permettre aux tuteurs de mieux comprendre ce que les élèves ont du mal à comprendre au bon moment et les aider à s’améliorer. Pour Neil Heffernan de l’Institut polytechnique de Worcester, prédire les capacités des élèves est certainement important, mais il faudrait aussi que le système puisse nous dire comment mieux enseigner aux élèves ayant des niveaux de compétence différents. Sans compter que c’est peut-être oublier un peu rapidement le rôle des évaluations dans l’apprentissage lui-même… 

Le problème avec les prédictions semble toujours le même. Elles ne nous donnent pas de solutions pratiques pour y remédier.