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À quoi sert un Learning Record Store ? – Tout sur le LRS
Un LRS, ou Learning Record Store, est une base de données servant à recevoir, stocker et renvoyer l’ensemble des informations de votre écosystème learning au format xAPI.
Une entrée au format xAPI a toujours la syntaxe suivante :
Exemples :
Ces données peuvent s’écrire dans le LRS depuis n’importe quel site web, pas seulement des traditionnels LMS, LEP ou LXP, et présentent l’avantage d’être standardisées à travers les différentes modalités, sources et supports de formation.
Un LRS est une base de données dans le cloud qui s’interface avec les différentes parties d’un écosystème d’apprentissage. Cette base de données a été configurée spécifiquement pour recevoir et traiter des données au format xAPI. Quand une activité d’apprentissage couverte par xAPI a lieu dans l’écosystème, le LRS enregistre les différentes informations.
ADL (l’organisme qui a mis au point le standard xAPI, et auparavant SCORM) ne cesse d’allonger la liste des verbes disponibles afin de permettre plus de granularité.
Les systèmes conformes à la spécification xAPI enregistrent les données d’interaction, d’action, de complétion… entre les personnes et le contenu ou les moments d’apprentissage. Ces interactions peuvent se produire n’importe où et signalent souvent un potentiel d’apprentissage. Le processus d’enregistrement implique la transmission d’un « statement » xAPI à un Learning Record Store (LRS). Chaque LRS peut ensuite partager les déclarations xAPI enregistrées avec d’autres LRS et avec une série d’autres technologies d’apprentissage (comme, par exemple, une solution de Learning Analytics).
Bien qu’un LRS puisse être connecté à n’importe quel système conforme xAPI, il ne résoudra pas complètement le problème de fragmentation des données. En outre, si vous utilisez un LRS comme simple copie des données que vous auriez tout aussi bien pu stocker dans votre LMS (la complétion et le score d’un contenu SCORM), vous sacrifiez une bonne partie des bénéfices du LRS.
Il existe effectivement un rapport entre le LRS et le LXP. Bien qu’un LRS puisse être connecté à n’importe quel système conforme xAPI, il ne résoudra pas complètement le problème de fragmentation des données. Le LXP, en tant que point d’entrée unique de l’écosystème intégré aux autres systèmes, sert d’entonnoir à données. La LXP dispose d’un modèle de métadonnées commun à tout l’écosystème, ce qui participe à standardiser la donnée et vient en plus enrichir ces données avec des informations sur les compétences (à travers un référentiel), les données de poste, le plan de développement, des nouveaux supports et modalités…
D’une certaine façon, une LXP peut grandement aider à tirer le maximum de valeur ajoutée de votre architecture de données.
Le premier avantage du LRS, c’est qu’il propulse votre écosystème dans le monde de la Big Data. En effet, le LRS va venir améliorer significativement la qualité et la quantité des données traitées selon le modèle universel des 4Vs de la donnée :
Volume : Des données plus granulaires sur chaque activité de formation.
Variété : Plus de modalités, formats, et sources de contenu.
Vitesse : Base de données spécialisée dans le cloud.
Valeur : Données enrichies par d’autres systèmes.
Le LRS offre donc de grosses opportunités d’impacter la performance de l’entreprise à travers l’analytique.
Il est également important de noter que, parmi les différents départements habituels d’une entreprise, le Learning est parmi les derniers à passer le « test » des 4Vs. La vente, le marketing ou même les autres fonctions RH ont depuis longtemps passé le pas. Rassurez-vous, ce n’est pas que nous soyons mauvais, c’est que le Learning fait face à de nombreuses complexités auxquelles ne font pas face les autres (quid des référentiels de compétences, de la pluralité des formats…).
Si vous utilisez un LRS comme simple copie des données que vous auriez tout aussi bien pu stocker dans votre LMS, vous sacrifiez une bonne partie des bénéfices du LRS. C’est-à-dire, en ne stockant que la complétion et le score d’un contenu Scorm, en changeant seulement les paramètres d’export de votre outil auteur.
Le LRS est habilité à capter l’informel du « learning in the flow of work », tout comme à croiser les données learning avec des données connexes pour mesurer l’impact du learning sur d’autres actions du quotidien.
Second avantage, et non des moindres : stocker l’ensemble de vos données learning dans un LRS atténue significativement votre dépendance à un fournisseur de LMS.
En effet, nous connaissons la difficulté de migrer des données d’un LMS A vers un LMS B lorsque vous changez de fournisseur. Il faut d’abord exporter les données historiques. Il faut ensuite vérifier sa bibliothèque de contenus (compatibilité Scorm / multi-SCO… et qui varient d’un éditeur à l’autre). Enfin, il faut transformer ces données et les réimporter dans le nouveau LMS.
Avec un LRS, la migration de données est grandement simplifiée.
Vous exportez automatiquement toutes les données de votre LMS actuel que vous copiez dans votre LRS (comme un système de backup) en plus de vos autres flux de Learning. Si vous êtes amené à changer de fournisseur de LMS, vous n’aurez qu’à « rebrancher » votre nouveau LMS à votre LRS déjà existant. Plus de problèmes de migration de données.
Le LRS vous permet également de garder la souveraineté sur vos données si vous l’hébergez vous-même par rapport à un éditeur de plateforme (LMS ou autre) et, dans tous les cas où il serait hébergé par un tiers (par exemple, chez Bealink, nous disposons de notre propre solution de LRS intégrée avec notre plateforme et l’entreprise peut choisir de s’en servir), l’entreprise dispose tout de même d’un contrôle total sur la donnée.
Oui, tout à fait, car le standard est encore long à s’imposer. Ceci dit, il est sans doute mieux d’anticiper au vu des bénéfices cités que de subir une bascule forcée à cause des nouveaux outils auteur (VR…).
Le temps où le LRS sera indispensable arrive doucement mais sûrement, et votre organisation sera reconnaissante de l’avoir implémenté le moment venu.
Des éditeurs se sont spécialisés dans la création de solutions de LRS. Vous pouvez trouver un Learning Record Store (LRS) en open source sur le web, que cela soit sur le site officiel de l’ADL ou celui de Rustici, par exemple.
Le faible coût à l’entrée, dû au fait qu’il existe des solutions de LRS open source, constitue un avantage additionnel pour prototyper sa mise en place dans votre organisation.
Vous pourrez alors maîtriser où sont stockées les données de votre LRS, car vous l’hébergerez vous-même.
Il y a aussi des éditeurs spécialisés dans la création de solutions de visualisation des données stockées dans un LRS. C’est ce qu’on appelle les Learning Analytics. Ces solutions sont bien souvent payantes, contrairement aux LRS.
(Ou vice versa)
Oui, le LRS et xAPI fonctionnent ensemble. Un LRS est programmé spécialement pour traiter des données au format, et surtout aux verbes, xAPI, ce qui le rend plus performant à l’heure de traiter ce format mais moins au moment de traiter tout autre format.
Il existe différentes options. Vous pouvez connecter votre LRS à une solution spécialisée de Learning Analytics ou bien extraire les données vers votre outil de BI directement.
Si vous avez un unique outil de formation au niveau de l’entreprise, vous n’avez pas réellement besoin d’un LRS. Il n’aurait que très peu de sens. Dans l’ensemble, à partir du moment où une entreprise dispose de différents outils qu’elle a du mal à rationaliser, il peut être judicieux d’envisager de les connecter dans un LRS.
Si, tout à fait.
Ce sont les plateformes qui doivent devenir non seulement « xAPI conformes » (c’est-à-dire qu’elles permettent la connexion avec un LRS et permettent des remontées custom xAPI) mais surtout qu’elles soient « xAPI friendly » dans le sens où elles disposent de remontées xAPI automatisées, d’un LRS propriétaire, d’intégrations avec d’autres LRS, de services autour de xAPI…
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