Chaque apprenant est unique, non seulement de par son parcours et ses capacités cognitives, mais aussi de par ses préférences et ses motivations dans divers sujets et domaines.

De plus, le niveau de motivation et d'engagement d'un individu peut fluctuer au fil du temps.

Pour que les protocoles d'apprentissage adaptatif soient les plus efficaces possible, un système de recommandation est essentiel.

Chez EdCortex, notre priorité est d'aider les entreprises EdTech à mettre en œuvre un système de recommandation adapté à leurs besoins et capacités spécifiques.

Voici quelques exemples de nos algorithmes : Intégration et classification multimodales, Approximation des plus proches voisins, Classement personnalisé bayésien et Factorisation matricielle.

À cette fin, nous présentons un ensemble novateur et évolutif de méthodes et de services développés chez EdCortex, permettant aux fournisseurs de formation en ligne de mesurer de manière exhaustive les préférences d'apprentissage et les caractéristiques cognitives de leurs apprenants grâce à des questionnaires, des tâches cognitives et des mesures de performance. Ces métadonnées sont ensuite utilisées pour classer chaque apprenant en toute sécurité dans un profil distinct, caractérisé par ses préférences, ses besoins d'apprentissage spécifiques et ses compétences cognitives.

Chaque profil est ensuite accompagné d'un parcours d'apprentissage dédié, basé sur les dernières découvertes en matière de sciences de l'apprentissage, qui optimise au mieux les indicateurs clés de performance (KPI) d'apprentissage de l'apprenant, en modulant pour ce dernier les notifications, les messages de retour d'information, les taux d'erreur, les caractéristiques de sentiment du contenu, etc.

Vous trouverez ici plus d'informations sur la méthodologie de profilage EdCortex.