Il n’y a pas que les MOOC qui soient massifs en formation

Si les MOOC ont fait le buzz ces trois dernières années, mettant l’accent sur l’ouverture et le développement numérique autant de l’enseignement supérieur que de la formation continue, il est important de réaliser que d’autres types de dispositifs se développent avec ce coté « massif » du numérique.

L’adjectif massif rend compte de deux dimensions. D’une part, il y a la dimension liée à un grand nombre de participants. Ces grands nombres permettent de mettre en place des analyse de données d’apprentissage, des learning analytics comme disent nos amis anglophones. On est dans le domaine du big Data. D’autre part, la dimension sociale, l’exploitation de l’effet web qui augmente l’expérience collective partagée en même temps que les utilisateurs en développent les usages, créé une dynamique nouvelle dans les apprentissages en ligne. Nos amis anglais appellent cela Massive open social learning. Cette seconde dimension est clairement un axe de recherche à encourager dans le cadre de l’analyse des données d’apprentissage.

Dans le cadre du projet d’observatoire pour la construction et le partage de processus d’analyse de données massives d’apprentissage Hubble, nous avons cherché à identifier des cas d’usages variés autour de ces questions. On y trouve une variété importante de dispositifs qui combinent potentiellement nombre et apprentissage social :

  • les MOOC bien sûr avec une dimension transmissive (issue des fameux xMOOC, transcription numérique de cours traditionnels) et une dimension plus sociale (voire de construction de connaissance collective et émergente issue de l’analyse des ressources du Web pour les cMOOC, dits connectivistes) ;
  • Les cours et les évaluations en médecine, sur lesquels on est plus sur de l’individuel en grand nombre ;
  • Les concours comme le concours Castor sont des sources de données intéressantes à analyser et qui avec 228 324 candidats en 2014 rentrent sans discussion dans cette catégorie de massif ;
  • Les jeux sérieux qui peuvent combiner individuel, groupes, et des questions de motivation ;
  • Les démarches d’investigation géolocalisées sont vues comme un axe potentiel intéressant par de nombreux acteurs, que ce soit comme investigation citoyenne (voir nQuire-it) ou dans une perspective de valorisation de patrimoine, avec des extensions de transmedia ou de jeu (sérieux) en réalité alternée (voir travaux de Edwige Lelièvre).

Il y a aussi ces sites qui ne sont pas vraiment des MOOC qui permettent d’apprendre des notions variées et de réaliser des exercices d’application qui permettent de s’entraîner, et d’échanger au travers de forums. Parmi les plus connus citons ces deux exemples traduits en français par Bibliothèques Sans Frontières sont :

  • Khan Academy qui a d’ailleurs développé des tableaux de bord intéressants pour les apprenants ;
  • Codecademy, qui est une alternative aux MOOC trop linéaires d’apprentissage de langages.

Merci de m’aider à compléter cette liste. Quels sont les dispositifs massifs d’aujourd’hui ou de demain pour apprendre (ensemble) ?

 

Autre question en passant : êtes vous plutôt pour « analyse des données d’apprentissage » ou « analyse de données d’apprentissage » comme traduction de « learning analytics » ? la proposition de Wikipédia « analyse de l’apprentissage » me paraît clairement erronée.

Education For The Masses

Crédit photo : Education For The Masses par Pete Birkinshaw – licence CC-by

Des données, des apprenants et des partages à construire pour se construire soi-même

Si la question des données d’apprentissage, ou learning analytics pour se raccrocher à la terminologie anglaise, ont pris une importance particulière avec le développement des MOOC et les questionnements autour des Big Data. Il y a bien entendu beaucoup de questions et de recherches autour de ce que l’on peut mettre en évidence. C’est d’ailleurs la préoccupation première de chercheurs entrepreneurs comme Daphne Koller de Coursera. La communauté de chercheurs mène également en parallèle des débats, comme par exemple « les données corrompent l’éducation », propose des chartes éthique comme Asilomar, intègre cette problématique à l’agenda de ses projets.

Techniquement, une approche basée sur des données ouvertes semble à la fois prometteuse, et respectueuse des personnes, notamment si elle encourage le partage social de connaissances, comme proposé par George Siemens.

Respectueuse des personnes peut être, mais le respect nécessite que la personne, et ses droits soient correctement identifiés. On connaît le droit des malades, mais on n’a pas de droit avéré de l’apprenant. On ne se demande pas si et comment ces données doivent agrégées sous forme de dossier, de portfolio, ou alors comme service proposé par une université, ou par une plate-forme externe qui va vous proposer de tout saisir à nouveau.

Deux événements récents m’ont permis d’avancer dans une réflexion engagée depuis juillet dernier.

D’une part, le séminaire organisé dans le cadre des ateliers du dépôt légal du web. Le dépôt légal du web, c’est l’archive du web pour mémoire, comme on archive les livres ou les films, et dans ce cadre une réflexion est menée sur ce qui pourrait être rendu possible grâce à cette archive. Mémoire pour tous les chercheurs. Si celle-ci était ouverte, elle pourrait servir aux apprenants à retrouver les sources qu’ils ont utilisées pour référence ultérieure, pour retravailler dessus, et donc potentiellement partager leurs parcours. Pour rendre ces parcours visibles, il faut une carte. François Taddei pense à Wikipédia comme fond de carte, avec comme analogie les cartes routières qui permettent de s’orienter. Cela dit il en faut sans doute plusieurs suivant les points de vue, dans lesquels on puisse se retrouver. Wikipédia permet une cartographie thématique, mais une carte géographique peut également faire sens si l’on veut favoriser les rencontres (exemple : konnektid). Il y a également la question de décoration de ces cartes pour continuer dans l’analogie de la carte routière : des parcours classiques (des autoroutes), plus ou moins durs (une pente) …

Lors de cet atelier, s’est posé la question du statut des productions des apprenants, de leurs traces. Ce qui m’amène au deuxième événement, la concertation nationale sur le numérique. J’ai parcouru les propositions pour l’éducation et la formation des citoyens de la société numérique. On y parle de la valorisation des données pour permettre l’innovation, de l’accès aux données pour permettre la recherche, de faire évoluer les enseignants, mais nulle part on ne met en avant l’importance de la construction de ces données du point de vue de l’apprenant. Je dis apprenant, car pour moi ce terme englobe tous les statuts : élèves, étudiants, formation professionnelle, formation tout au long de la vie, formation citoyenne…

Et pourtant si on regarde une construction du point de vue de l’apprenant, il devient possible de se poser la question de la conduite de ses apprentissages (George Siemens, encore lui, considère que la définition de ses objectifs d’apprentissage est également une construction sociale), du partage de services, sur le modèle d’AirBnB et d’imaginer des services d’apprentissage collaboratif, tout comme on a des services de consommation collaborative, sans parler d’un « Learning Trip Advisor » basé sur wikipédia. Dans tous les cas, cette construction n’a de sens que si elle est volontaire de la part de l’apprenant, car elle se base sur son vécu.

Si on regarde ce qu’un apprenant produit, on peut distinguer trois types de données :

  • Les traces laissées en interagissant avec les dispositifs qui sont potentiellement recueillies et exploitées par les plate-formes, qui incluent les résultats aux exercices d’application, les temps passés à lire, à visionner, à pratiquer, les interactions, les courbes de progression, avec une granularité allant jusqu’aux simples clics ;
  • Les résultats aux évaluations, sanctionnant leur réussite, et permettant la délivrance ou non de diplômes, attestations, certificats ou autres badges. Ces données sont hébergées par les établissements et/ ou par des plate-formes privées ;
  • Les productions des apprenants dont le statut est actuellement déterminé par l’hébergeur, éventuellement l’équipe enseignante responsable du dispositif/cours dans lequel la production se déroule.

Il est important de permettre aux apprenants de parvenir au contrôle de leurs données dans leurs différentes formes pour répondre à un des enjeux majeurs pour l’éducation qu’est la question de l’émancipation. Les enjeux sont :

  • de permettre l’exploitation personnelle de ses données pour donner la possibilité à chacun d’exploiter ses données en fonction de ses propres objectifs, et de construire son propre CV/portfolio/ storytelling ;
  • d’encourager des interactions sociales choisies. Actuellement, les interactions sont limitées dans le cadre des cours, donc soit des institutions, soit des services privés. Les données extraites peuvent être réinvesties dans d’autres services pour démarrer un autre apprentissage, pour présenter des exemples de parcours, …
  • de permettre la reprise, la publication et le partage de travaux menés lors d’apprentissage, notamment lors de projets, de production de contenus, … L’idée est de considérer les productions des apprenants 1) comme relevant du droit de l’étudiant, 2) comme ressource pédagogique à part entière et de relever du même statut, de préférence de type biens communs par défaut.

Techniquement, il s’agit donc de découpler les données des plate-forme pour permettre à l’apprenant (ou son représentant légal s’il est mineur) de les ré-exploiter selon ses besoins. Elles doivent donc être extractibles comme toute open data et conservées par l’apprenant avec des formats ouverts pour ré-exploitation. Il est donc important de définir un statut pour ces données qui donne corps à cet apprentissage tout au long d’une vie.

Ce statut de l’apprenant doit permettre de l’intégrer dans la réflexion de manière équilibrée avec les institutions, les enseignants, les plate-formes éditrices de contenus (éditeurs, MOOC), les chercheurs, et les nouveaux services innovants qui pourront être proposés si ces données sont découplées des plate-formes sources.

Il doit permettre également de penser les temps longs de l’apprentissage, et de se reposer de bonnes questions : comment définir et construire son parcours d’apprentissage ?

Si vous partagez cette proposition, merci de l’appuyer sur le site de la concertation : https://contribuez.cnnumerique.fr/debat/105/avis/3196

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