Le tutorat en ligne dans un contexte massifié : revue empirique et analyse des modèles de tutorat

Résumé

La massification du tutorat en ligne, résultant d'une demande croissante de formations diplômantes et de l’orientation des nouveaux bacheliers, engendre des défis significatifs sur la qualité de l’enseignement. Avec l'augmentation exponentielle du nombre d'étudiants, les universités numériques sont confrontées à la nécessité de repenser et d'adapter leurs modèles d'encadrement afin de maintenir la qualité de l'apprentissage. Pour répondre à ces exigences, trois modèles de tutorat en ligne sont principalement utilisés : le tutorat asynchrone, le tutorat synchrone et le modèle hybride. Ces approches offrent chacune des solutions spécifiques, adaptées aux besoins variés des apprenants. Les technologies émergentes, telles que l'intelligence artificielle (IA), les chatbots et les learning analytics, peuvent jouer un rôle essentiel dans l'amélioration de ces modèles. En effet, ces outils permettent d’améliorer le soutien pédagogique, de personnaliser les parcours d'apprentissage et de suivre de manière plus précise les progrès des étudiants. Ils constituent ainsi des leviers importants pour optimiser le tutorat dans des environnements massifiés. Cependant, plusieurs défis persistent, notamment l'accès limité aux infrastructures technologiques, la formation continue des tuteurs, et la recherche d'un équilibre entre l'automatisation des processus et l'interaction humaine, cruciale pour un encadrement pédagogique efficace. Pour étudier ces problématiques, la méthodologie adoptée combine une revue approfondie de la littérature, des études de cas basées sur des expériences concrètes d’universités numériques comme l’UNCHK, ainsi que des analyses de données empiriques. Ces éléments permettent de proposer des stratégies adaptées pour faire face aux défis de la massification tout en préservant l’efficacité du tutorat en ligne. Cette approche méthodologique offre une vue globale sur les solutions possibles et met en lumière les innovations pédagogiques nécessaires pour soutenir l’apprentissage à grande échelle dans un contexte numérique.