Chaque université devrait avoir une salle d’examen numérique

C’est en tout cas l’affirmation de Craig Zilles, lors de la conférence CSEDU 2019 !

« Every University Should Have a Computer-Based Testing Facility ». Son argument central est que le développement d’une telle salle permet de simplifier le processus d’évaluation pour les grandes cohortes et ainsi de proposer une évaluation plus riche, plus régulière, tout en libérant du temps pour les enseignants. Il démontre que c’est également un investissement très rentable. C’est en tout cas une solution qui transforme l’organisation d’une université.

Il s’appuie sur :

Le système de génération d’exercice, appelé PrairieLearn semble être testable en ligne : https://prairielearn.engr.illinois.edu et son code est disponible librement : https://github.com/PrairieLearn. Une présentation vidée de Craig Zilles est disponible en ligne sur ce sujet.

Ce système fait écho à ce que nous avons également présenté durant cette conférence : Towards a Functional and Technical Architecture for e-Exams qui fera l’objet d’un billet très prochainement. La différence principale entre les deux solutions réside dans l’environnement de déploiement : une salle dédiée dans le cas présenté ici, de manière plus portable dans notre cas. En croisant les deux, nous pouvons avoir une idée claire de ce que sera un système d’évaluation numérique (ou une solution de e-exams). Ce sera sans doute aussi l’objet d’un prochain billet.

D’autres propositions concernant l’évaluation ont été faites durant ces trois jours. Une présentation particulièrement percutante, nommée Smart Like a Fox: How Clever Students Trick Dumb Automated Programming Assignment Assessment Systems a été celle de Nane Kratzke sur les possibilités de « tricher » aux évaluations d’informatique, et sur les mesures permettant de l’éviter, ainsi qu’une détection in-situ.

Crédit photo : Ashton Testing Services lab par AshtonFan – licence CC-by-SA 4.0 International

L’impact de l’IA sur l’éducation

L’Intelligence Artificielle est de tous les sujets, l’éducation n’y échappe donc évidemment pas. Cela a donné lieu à des essais très manichéens comme la « guerre des intelligences », mais aussi à des rapports prospectifs plus scientifiques. Citons Intelligence Unleashed proposé par le Knowledge Lab de l’UCL (Londres) en 2017 qui nous rappelle que l’IA en éducation a déjà une longue histoire et qui propose de nombreuses pistes pour résoudre un certain nombre de problèmes en éducation. Citons également le rapport récent d’orientation pour la commission européenne « The Impact of AI on Learning, Teaching, and Education » par Ilkka Tuomi qui reprend des éléments du premier avec une vision plus globale.

Premier point sur lequel il convient de s’arrêter, l’IA est à la fois un vecteur de transformation de la société et du travail, donc qui influe sur les objectifs des formations, et un moyen pour faire évoluer les pratiques d’éducation. Cette idée n’est pas foncièrement neuve, tant cette double tension est portée depuis longtemps par l’évolution des technologies numériques, l’IA n’étant qu’une d’entre elles.

Il y a donc, comme d’habitude, quatre facettes :

  1. En quoi cette nouvelle avancée technologique a un impact sur les compétences numériques (ou littéracie numérique) ? Ces fameuses compétences numériques me semblent évoluer bien vite, et leur définition avoir souvent un train de retard. L’IA pose sans doute de manière plus accrue la question de travailler en interaction avec les technologies numériques ;
  2. En quoi cela modifie l’enseignement de l’informatique ? L’IA telle que revisitée aujourd’hui est une avancée issue de ce que l’on appelait il y a peu les « Big Data ». Notons également que l’enseignement de l’IA dans les écoles d’ingénieurs existe depuis 40 ans.
  3. Quelles sont les questions d’impact soulevées par ces avancées ? En effet, les questions d’impact économique, d’évolution des métiers, d’exploitation de données personnelles, de contrôle, de surveillance, dite généralisée, d’évolution de nos comportements, liées au numérique, sont devenus centrales dans nos sociétés, bien qu’imparfaitement débattues.
  4. Qu’est ce qui devient possible qu’on ne pouvait pas faire avant ?

C’est sur les deux derniers points que se focalisent ces rapports, avec une dimension prospective.

Sur les questions d’impact, deux aspects apparaissent centraux et quelque part liés, la question de la personnalisation d’une part et l’évolution des métiers d’autre part.

La personnalisation est effectivement centrale en IA, en permettant de mettre en place des classifications d’utilisateurs et de faire de la recommandation. Cela est déjà utilisé depuis longtemps en éducation pour des systèmes de tuteurs intelligents, qui pour l’instant sont cantonnés dans des domaines très précis (exercices de mathématiques principalement). Si cela peut aider à proposer des diagnostics, à aider dans une progression, la personnalisation ne doit pas réduire la capacité de choix et d’action des apprenants. C’est toute la question entre guidage et accompagnement qui se pose ici. Les deux coexistent dans une formation et doivent viser à terme à permettre à l’apprenant de développer son autonomie et sa capacité d’action. C’est une crainte très nettement exprimée par Ilkka Tuomi qui fait remarquer que des développements de systèmes pourraient renforcer ce qu’il considère comme étant de mauvaises pratiques de contrôle des apprentissages. Le risque étant selon lui renforcé qu’il existe à la fois des tenants de pratiques dépassées dans le système, et des développeurs de solutions non épaulés par des experts de l’éducation pouvant développer des solutions basées sur des préconceptions issues de l’expérience de ces développeurs.

La question de l’évolution des métiers, du fait de la généralisation de l’IA renforce cette tension, que l’on retrouve dans certains débats publics sur l’évolution de la formation première. En effet l’automatisation prévisible des tâches et le renouvellement des métiers qui y est attachée impose de plus grandes capacités d’analyse, de capacité de jugement, de créativité, d’adaptation des personnes. Cela renforcerait l’importance des matières favorisant ces capacités, qui seraient ce que les américains appellent les « liberal arts », les matières plus littéraires et culturelles. Ces matières doivent néanmoins intégrer le plein usage des outils numériques actuels, on est donc bien dans une démarche de type humanités numériques. Les approches de pédagogies de type « apprendre par la recherche telles que défendues par François Taddéi notamment (voir son dernier livre « Apprendre au XXIème siècle » ou ses nombreuses autres productions sur le sujet).

La question de l’évolution de l’éducation est d’autant plus importante que si l’impact de l’IA sur l’emploi est aussi important que certains le prévoient, et même s’il est moins important que prévu, l’impact au niveau social sera probablement considérable. Et le prix humain correspondant n’est ni souhaitable, ni acceptable, ni sans doute soutenable dans le contexte actuel.

Parmi les possibles qui sont avancés, c’est cette interaction entre humains et IA qui semble centrale :

  • Cette capacité de remplacement sur de nombreuses tâches que possède l’IA pose la question de collaboration entre humain et machine.
  • La capacité d’analyse, voire de tutorat, qui peut s’incarner au travers de robots ou simplement par la voix doit permettre un accompagnement du développement de l’humain. Dans un environnement d’apprentissage, cela doit permettre de l’adapter à l’apprenant. Si le contrôle de l’humain par la machine semble possible dans l’industrie, il est inenvisageable dans une perspective d’éducation.
  • Dans la même veine, la question de l’évaluation peut être complètement repensée, en favorisant l’évaluation formative, et le suivi du développement des compétences.
  • L’intelligence artificielle peut également un support dans le cadre du travail collaboratif, ou en permettant de rendre des environnements virtuels plus interactifs, par exemple en proposant des personnages plus réalistes.
  • L’analyse de données (les learning analytics) peut également s’appuyer sur des techniques d’IA pour proposer des analyses et autres prédictions plus pertinentes pour accompagner enseignants, et décideurs.
  • D’autres types d’analyses peuvent également être envisagées comme le diagnostic de handicaps (autisme, dyslexie …)

Une des questions qui se posent plus précisément dans le cadre de l’IA et de l’éducation est la capacité d’une IA à expliquer, voire à argumenter ses choix, ses propositions. En effet, dans un cadre d’apprentissage, les explications sont indispensables pour que l’apprenant comprenne et accepte une suggestion. Nous avons ici un axes particulier de recherche.

Par rapport aux annonces liées aux technologies précédentes, nous pouvons voir deux différences principales, l’avancée technologique qu’est l’IA ne se décline pas directement par des outils utilisés par le grand public (traitement de textes, moteurs de recherche, montage vidéo, blogs, …) qui peuvent être réinvestis directement en classe. Peut être la traduction automatique, ou la reconnaissance vocale seront ces technologies, mais on est actuellement encore dans une « promesse », plutôt que dans des usages généralisés. Par ailleurs, l’IA se positionne comme aide à l’apprentissage. On parle de libérer l(es)’intelligence(s). Mais pour cela il y a un prérequis qui est la récolte de données d’apprentissage, donc personnelles, d’autant plus personnelles qu’il s’agit de l’analyse de vos capacités, voire de vos émotions.

Une des difficultés majeures pour développer des solutions basées sur des techniques d’IA est en effet de disposer de larges ensembles de données. Pour ne pas enfermer ces ensembles dans des monopoles privés, Ilkka Tuomi suggère que les personnes contribuent volontairement en direction de plateformes dédiées. On pourrait imaginer un projet analogue au projet Common Voice proposé par Mozilla pour développer des assistants vocaux. Une autre approche (sans doute complémentaire) pourrait être de permettre aux apprenants de disposer et de gérer leurs propres données, comme nous l’explorons dans le projet Sedela.

 

Ilkka Tuomi rappelle dans sa conclusion que les concepts fondamentaux à développer en l’éducation sont l’agentivité, la responsabilité, l’identité, la liberté et les capacités humaines, et que l’IA pourrait limiter l’agentivité si développée de manière incorrecte. Quant on voit les développements actuels dans le numérique grand public, on se doit effectivement rappeler ces fondamentaux.

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Crédit photo Disenchantment Space / Atsushi Tadokoro (JP) par Ars Electronica licence CC-by-nc-nd

Personnalisation pour l’apprentissage en environnement numérique, de quoi parle-t-on ?

Quand on parle de personnalisation des apprentissages dans les environnements numériques, nombreux sont ceux qui ne voient que l’affichage d’une information adaptée, ou la recommandation de ressources, en fonction d’informations collectées sur l’apprenant, sur le mode « si vous avez compris ceci, vous voudrez probablement apprendre cela ». De fait la notion de personnalisation est bien plus large que cela et les modalités de personnalisation plus variées. Si elle peut effectivement se décliner sous forme d’aide au choix, elle peut-être vue comme support à la motivation, à l’autonomisation … Cette personnalisation peut s’articuler entre actions humaines et actions gérées par l’informatique.

[Fitzgerald et al. 2017] proposent un framework pour identifier les différentes dimensions/aspects de la personnalisation en environnement numérique d’apprentissage. Ce cadre se décompose en 6 dimensions.

Qu’est ce qui est personnalisé ?

  • Contenu

  • Évaluation

  • Stratégie d’enseignement ou d’apprentissage

  • Choix de l’apprenant

  • Choix de l’enseignant

Types d’apprentissage

  • Formel (obligatoire, primaire, secondaire, supérieur …

  • Non-formel

  • Informel

Caractéristiques personnelles de l’apprenant

  • Démographique (age, …)

  • Connaissances préalables (basé sur des évaluations récentes)

  • auto-évaluation (par l’apprenant ou l’enseignant)

  • Intérêt affiché ou pertinence personnelle

  • Préférences de mode d’apprentissage (en ligne, en groupe, cours du soir …)

  • Niveau d’engagement/motivation et auto-régulation

Qui/quoi réalise la personnalisation

  • Apprenant

  • Enseignant

  • Pair

  • Logiciel/algorithme

Comment s’effectue la personnalisation ?

  • Appariement par nom

  • Description personnelle

  • Segmentation de publication

  • Basé sur les modes cognitifs

  • Personne entière (inclut motivation et émotion)

Impact / bénéficiaires

  • Apprenant

  • Enseignant

  • Concepteur de formations

  • école/institution

  • gouvernemental (local ou national)

  • Entité commerciale (développeur de logiciel, par exemple)

 

[Fitgerald et al. 2017] peuvent ainsi catégoriser divers systèmes, considérer leurs différents niveaux d’action dans le processus d’apprentissage, et proposer des pistes de recherche/amélioration. Sont ainsi déclinés : les systèmes de tuteurs intelligents (ITS) et les hypermedia adaptatifs, les évaluations adaptatives, des systèmes d’apprentissage par investigation, des jeux sérieux ou des livres personnalisés. Les learning analytics sont également invoqués, ce qui permet d’introduire des approches basées sur l’émotion, mais la catégorie semble trop large, ce qui est normal puisqu’il s’agit quasiment d’une discipline, plutôt qu’une classe de systèmes.

[Bejaoui et al. 2017] proposent également un cadre d’analyse de la personnalisation de l’apprentissage, centré sur les MOOC. Il vise à permettre l’analyse de la personnalisation de tels cours. Ils positionnent la personnalisation dans le cadre de la pédagogie ouverte, pour soutenir l’apprenant dans l’autogestion de sa démarche d’apprentissage. Le développement d’un espace personnel d’apprentissage, la mise à disposition d’outils d’auto-diagnostic de ses compétences, de planification du travail, d’e-portfolio sont présentés comme des supports à la personnalisation. Ils postulent qu’une personnalisation faite par l’acteur lui même est de degré plus élevé que si elle est faite par un agent externe (§3.2.1). Focalisé sur un dispositif particulier, ils approfondissent les dimensions internes de la personnalisation du dispositif (ce qui est personnalisé, par qui, de quelle manière).

Ces deux articles permettent de positionner un cadre élargi de la personnalisation dans les environnements numérique d’apprentissage, ou EIAH.

Jutta Treviranus a donné une conférence à Nantes titrée « Smarter sytems include the Margins ». Directrice d’un laboratoire de recherche sur le design inclusif à Toronto, elle nous alerte sur la nécessité de développer des systèmes qui s’adaptent à tous les publics, insistant sur la prise en compte de tous types de différences. Si cela inclut ce que nous appelons handicaps, sa vision est plus large que cela. Par ailleurs, pour elle la personnalisation n’est pas simplement de permettre de trouver la « bonne » ressource ou d’encourager le « bon » comportement, mais au contraire d’encourager la diversité, l’exploration de voies différentes. Rappelons ici que l’un des enjeux de la formation aujourd’hui est d’encourager la créativité et les profils innovants.

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[Bejaoui et al. 2017] Rim BEJAOUI, Gilbert PAQUETTE, Josianne BASQUE et France HENRI, Cadre d’analyse de la personnalisation de l’apprentissage dans les cours en ligne ouverts et massifs (CLOM), Revue STICEF, Volume 24, numéro 2, 2017, DOI:10.23709/sticef.24.2.2, ISSN : 1764-7223, mis en ligne le 24/04/2017, http://sticef.univ-lemans.fr/num/vol2017/24.2.2.bejaoui/24.2.2.bejaoui.htm

[Fitgerald et al. 2017] FitzGerald, E., Kucirkova, N., Jones, A., Cross, S., Ferguson, R., Herodotou, C., … & Scanlon, E. (2018). Dimensions of personalisation in technology‐enhanced learning: A framework and implications for design. British Journal of Educational Technology, 49(1), 165-181. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/bjet.12534

Crédits photo :

Reconnaissance ouverte des apprentissages pour mieux coopérer

Coopérer autour de ses apprentissages, tout un programme pour les apprenants tout au long de la vie, élèves, étudiants, citoyens… Comment rendre visible ses connaissances, comment donner à voir ce que l’on a appris au détour d’une expérience, du chemin, comment permettre aux étudiants de s’épauler pour progresser ensemble ? Lors du forum des usages coopératifs de Brest, plusieurs acteurs, proposant des solutions complémentaires nous ont proposé un panorama d’approches et de solutions qui promettent de dynamiser ces coopérations, tout en gommant les frontières dans les apprentissages.

Pour ouvrir l’échange, Serge Ravet nous a présenté l’initiative MIRVA et les OpenBadges : rendre les apprentissages informel visibles et actionnables. Serge nous a démontré l’intérêt de pouvoir montrer ses talents cachés au travers d’open badges. L’idée est que chacun puisse proposer et définir des éléments de reconnaissance qui fassent sens, au niveau d’une communauté, d’un territoire. Cette reconnaissance ouverte est porteuse de confiance et de partage, en permettant une reconnaissance beaucoup plus ouverte que si elle est porté uniquement par des institutions délivrant des diplômes.

Eden Jean-Marie du CIBC Normandie, nous a ensuite présenté comment accompagner les parcours d’apprenants pour leur donner confiance et de leur permettre de se prendre en main. L’outil proposé en support à cet accompagnement est DayTripper, qui permet de capturer une expérience avec son mobile, de la décrire, de la caractériser et de la partager. Ainsi, chacun peut valoriser ses apprentissages, communiquer sur ses parcours, ses expériences, et donc de devenir acteur, porteur de preuves de son parcours. Le CIBC Normandie propose ainsi une démarche inclusive auprès de différents publics. DayTripper n’est pas qu’une application, c’est avant tout une démarche pour valoriser tous types d’expériences d’apprentissage. Une de leur cible principale est ainsi les étudiants en mobilité internationale. Complément évident aux badges, il est ainsi possible d’apporter ses preuves pour acquérir un badge.

Philippe Ruffieux apporte quant à lui une approche qui permet aux apprenants de travailler ensemble. Chacun peut devenir expert d’un apprentissage dès qu’il a réussi à le démontrer et ensuite accompagner ses pairs, voire proposer de nouvelles modalités pour démontrer ses capacités. On est bien dans une démarche d’enseignement mutuel. L’outil proposé, Sqily permet ainsi de définir des objectifs d’apprentissage, de décrire un parcours complet sous forme d’arbre, de gérer la validation mutuelle, et de supporter l’enseignement collaboratif avec une interface proche de Slack, outil collaboratif bien connu et reconnu.

Open Badges, DayTripper, Sqily sont des outils existant, permettant de rendre visible les talents, les apprentissages, les expériences et de soutenir la coopération. Les témoignages démontrent que ces outils prennent leur sens dans une démarche qui soutient et développe la capacité d’agir des acteurs. Si vous êtes intéressés par les conditions pour que numérique rime avec pouvoir d’agir, je vous encourage à aller consulter le travail du projet Capacity qui est en train de présenter ses conclusions sur ce sujet.

Une autre question est de se poser la question de comment permettre à chacun de conserver, valoriser, et croiser ses différents environnements. C’est l’enjeu d’un autre projet, Sedela, qui vise à proposer cet environnement technique, et évidemment les principes d’accompagnement.

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Crédit photo : Football par Rdikeman – licence CC-by-SA

Edumix, les écoles d’ingénieurs s’y mettent

Après le premier Edumix dans un collège à Vénissieux, l’équipe qui développe ce concept passe à l’enseignement supérieur en proposant une session dans une école d’ingénieurs, Télécom Saint Étienne du 11 au 13 octobre.

Pour reprendre le texte sous la vidéo présentant le bilan du premier Edumix, c’est :

Un évènement créatif et participatif pour réinventer lieux et pratiques d’enseignement. Edumix réunit des créatifs, pédagogues, artistes, chercheurs, développeurs, élèves… pour un sprint créatif dans un lieu d’enseignement. Un moment privilégié où tout devient possible, où l’on peut s’autoriser à sortir du cadre, créer des expériences inspirantes et explorer des modes d’action nouveaux.

Dit autrement, c’est l’idée de remixer l’éducation. Bien sûr, il y a d’autres initiatives, comme le hack’apprendre organisée par le learning lab de Louvain la Neuve en 2015 pour imaginer l’unversité en 2035, qui donne la parole aux étudiants, mais il y a un coté design et maker sympathique dans Edumix, sans compter le fait que l’équip est dynamique, et expérimentée pour mener ce genre de défis.

Alors, inscrivez-vous, et on en reparle.

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Crédit photo : Télécom Saint Étienne sur Wikipedia licence CC-by-sa

ReMixer l’éducation ? C’est EduMix !

Et si on réinventait l’éducation ?

L’idée du remix, c’est de réunir des participants divers pour revisiter un lieu, avec ses pratiques pour proposer des idées nouvelles, des réalisations, qui rendent concrètent la vision, les rêves des participants. Et si on inventait l’école idéale ?

L’idée du remix a déjà été appliquée dans différents contextes. Des exemples ?

Biblio Remix est un dispositif  d’expérimentation, d’invention et de création participatives, autour des services en bibliothèque. L’idée est de réunir des participants aux compétences diverses (bibliothécaires, lecteurs, bidouilleurs, designers, architectes, usagers ou non des bibliothèques…), et de leur proposer d’esquisser leur vision de la bibliothèque idéale, à travers des questions, des problèmes concrets et des projets à réaliser. Le passage dans mon école a permis d’enclencher une transformation complète de notre espace de documentation en un lieu beaucoup plus accueillant. Biblio Remix dans la tradition des événements ouverts publie d’ailleurs sa recette, et ses résultats.

Museomix cherche à remix les musée. Toute une série d’événements accueillie dans des musées a permis d’imaginer de nouvelles expériences de visite.

L’idée de remixer l’école a été évoquée lors du dernier forum des usages coopératifs. J’ai découvert hier qu’il y avait un collectif, réuni autour de Erasme qui a initié Museomix et du Learning Lab Network, qui était en train de travailler sur le concept. Ce projet s’appelle naturellement Edumix !

Il semblerait que ce soit pour l’année prochaine, patience ! En attendant, vous pouvez venir échanger le temps d’une journée le 26 novembre, autour de la question « Quelles transitions dans l’éducation pour faire société ? » à Brest, Montpellier, Strasbourg ou ailleurs.

Mise à jour : ça y est, le premier  sera du 10 au 12 février 2017 à coté de Lyon. Vous pouvez candidater jusqu’au 16 décembre.

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Crédit photo : Labyrinthèque du site de BiblioRemix

Scoledge, un environnement d’apprentissage orienté flux, et ça change tout

 

Scoledge est une toute jeune startup, qui renouvelle les environnements d’apprentissage, en privilégiant le flux des échanges sur les contenus. Cela veut dire en clair que le centre de l’interface est un mur comme celui que l’on trouve dans les différents environnements sociaux. D’après les créateurs de cet environnement, c’est parce que cela correspond aux habitudes des jeunes (dont ils font clairement partie). C’est un environnement pour la génération Faceboook. A priori, cela incite à interagir avec les autres membres du réseau, ce qui est indubitablement un des points faibles de tous les environnements d’apprentissage et autres LMS des écoles aux universités. Rien que pour cela, vous devriez allez regarder ce petit bijou.

Si vous regardez les fonctionnalités proposées (remise de devoirs, calendrier, espaces de cours, partage de fichiers, gestion de classes, gestion des absences), vous pouvez avoir deux points de vue. Si vous vous considérez comme habitué des systèmes classiques, vous trouverez sans doute que celles-ci ne sont ni nouvelles, ni aussi puissantes que sur d’autres plate-formes (mais qui utilise toutes les fonctionnalités de quelque logiciel que ce soit). Mais si vous prenez un point de vue utilisateur, vous apprécierez la qualité de l’expérience utilisateur, digne des plate-formes les plus modernes. Ce qui ne gâte rien, il existe déjà une version mobile.

a0dba05d86d6a7aae451b33b39b81517D’ailleurs, quand on voit leur interface, on pense inévitablement à Slack, l’outil phare pour la collaboration dans les projets, et ce n’est sûrement pas par hasard. Étant moi-même en train de tester slack en formation, je peux confirmer que les étudiants adhèrent.

Educpros les as mis dans leurs 10 start-up EdTech à suivre. C’est en tout cas une proposition nouvelle dans ce créneau des environnements d’apprentissage, très différent du positionnement d’autres plateformes d’apprentissage comme speach-me, ou autres Moodle. Et c’est une réponse par des étudiants à la question de Thot de savoir si c’est une simple mode. Le web, ce sont le flux et la conversation avant tout. C’est à dire social.

Mise à jour du 21/11/2017 : Comme toute startup, Scoledge évolue, effectue des pivots pour mieux exploiter sa valeur ajoutée. Son nouveau nom est donc Atolia, pour proposer ses services non seulement à l’éducation, mais aussi aux entreprises en leur proposant une plateforme permettant une collaboration simplifiée.

 

Crédit photo : copie d’écran extraite du site de Scoledge … en espérant qu’ils me le pardonneront.

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