Éducation Scénario d'usage

Plateforme e-learning adaptative

Une plateforme LMS qui adapte le parcours de chaque apprenant à son niveau et à ses progrès, pour limiter les abandons.

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Aperçu du projet

Ce scénario illustre ce que nous construisons ; il ne s'agit pas d'une référence client.

Ce scénario montre comment un organisme de formation peut proposer des parcours adaptés au niveau de chaque apprenant. Une plateforme LMS évalue les compétences à l'entrée, suit les progrès et ajuste le contenu. L'objectif : que davantage d'apprenants aillent au bout de leur formation.

Défis du client & exigences

Un organisme de formation professionnelle où la plateforme e-learning propose le même parcours linéaire à tous. Les apprenants avancés s'ennuient, les autres décrochent.

L'engagement baisse et le taux d'abandon reste élevé.

Objectifs principaux

Créer des parcours d'apprentissage personnalisés en fonction des compétences initiales et des progrès de chaque apprenant

Recommander dynamiquement des contenus (vidéos, articles, quiz) pour combler les lacunes identifiées

Augmenter le taux de complétion des formations

Améliorer l'engagement et la satisfaction des utilisateurs

Solution du projet

Prisma Soft développe une plateforme d'apprentissage (LMS) construite autour de l'adaptation. Chaque formation est reliée à un graphe de compétences, avec une évaluation initiale.
Un algorithme analyse les résultats en continu et recommande les modules suivants. Le front-end en React offre une navigation fluide, et les formateurs disposent d'analytics détaillés.

Indicateurs à suivre

Taux de complétion par formation
Nombre d'activités réalisées par semaine
Temps moyen pour atteindre la certification
Satisfaction des apprenants

Stack technique

Frontend: React Redux D3.js
Backend: Node.js Express.js
Moteur d'IA: Python Flask Scikit-learn
Base de données: PostgreSQL
Infrastructure: Heroku AWS S3

Questions fréquentes

À l'entrée dans chaque formation, l'apprenant passe une évaluation diagnostique qui couvre les compétences clés du domaine. L'algorithme utilise la théorie de réponse à l'item (IRT) pour positionner l'apprenant sur le graphe de compétences et identifier ses lacunes.

Oui. La plateforme est conçue pour un grand nombre d'apprenants en parallèle. Chaque utilisateur suit son propre parcours adaptatif, qui évolue selon ses interactions avec le contenu.

Un LMS classique propose le même parcours fixe à tous. Une solution adaptative analyse en temps réel les résultats de l'apprenant et ajuste le contenu, la difficulté et les recommandations en conséquence.