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Colloque
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Claude Coulombe : Université TÉLUQ
Dans les dernières années, on note un intérêt croissant pour l'exploitation « intelligente » des données en éducation, particulièrement dans le contexte émergent des cours en ligne ouverts et massifs, les CLOM (MOOC). En cela, l’enseignement s’inscrit dans un courant de société plus global qui vise à prendre de meilleures décisions par l’exploitation des données. Les entreprises, plus particulièrement les géants de l’Internet, ont été les premières à prendre le virage des données massives (big data). L’exploitation des données massives commence à faire des percées dans le secteur public, entre autres dans le secteur de la santé, et elle transformera bientôt l'éducation. On assiste donc à l’émergence d’une pédagogie pilotée par les données (data driven pedagogy). La promesse de la science des données (data science) en éducation est d'améliorer l'apprentissage, la motivation et la persévérance des apprenants en exploitant les données disponibles à la fois en quantité et en qualité.
Dans ce court exposé que nous émaillerons d’exemples pratiques afin de bien faire saisir les concepts, nous nous concentrerons sur l’analytique d’apprentissage (learning analytics). Nous nous intéressons plus particulièrement aux CLOM qui, par leur caractère massif, offrent la possibilité de recueillir de grandes quantités de données et par conséquent de réaliser des analyses statistiquement valables.
Les environnements numériques d’apprentissage (ENA) sont devenus incontournables dans les dispositifs d’apprentissage tant formel qu’informel : programmes et cours des institutions d’enseignement, formations en entreprise, cours en ligne ouverts et massifs (MOOC), etc. Se pose alors avec acuité la question de leur conception et, plus généralement, de leur ingénierie pédagogique, d’autant plus qu’on note une diversité de leurs concepteurs quant à leurs compétences pédagogiques, leurs modes de collaboration en équipe et les contextes institutionnels dans lesquels ils œuvrent. De plus, les apprenants sont appelés à jouer un rôle grandissant dans la conception de leurs propres environnements d’apprentissage.
Un état des lieux préliminaire réalisé au LICE (Laboratoire en ingénierie cognitive et éducative), au sein du Centre de recherche LICEF à l’Université TÉLUQ, invite à remettre en question les méthodes d’ingénierie pédagogique « génériques » telles que celles associées au modèle classique ADDIE (analyse, design, développement, implantation, évaluation) ou encore la Méthode d’ingénierie d’un système d’apprentissage (MISA), quant à leurs fondements, processus, instruments et produits.
Le LICE, concepteur de la MISA publiée en 2002 et largement utilisée depuis, propose ici un réexamen des bases théoriques de la méthode et plus généralement de l’ingénierie pédagogique en tenant compte de l’évolution récente de trois domaines qui contribuent à la conception des ENA : 1) les théories d’apprentissage, d’enseignement et de design pédagogique; 2) la modélisation des connaissances et des compétences; et 3) le génie logiciel. Le domaine de l’ingénierie pédagogique a été marqué ces dernières années par quelques innovations spécifiques à certains types d’ENA, comme les MOOC ou les jeux sérieux, mais une vue d’ensemble du domaine fait défaut. Elle s’avère maintenant nécessaire pour dégager les principes communs et les variantes méthodologiques qui permettront de mieux soutenir les concepteurs des environnements d’apprentissage d’aujourd’hui et de demain.
Le colloque a pour but de susciter les discussions entre chercheurs et acteurs des milieux de la formation s’intéressant à l’ingénierie pédagogique des ENA ainsi que d’alimenter un programme de recherche visant les objectifs suivants :
— Établir l’inventaire des méthodes, instruments et situations de conception génériques ou spécialisées;
— Actualiser les bases théoriques d’une nouvelle ingénierie pédagogique en dégageant une convergence des trois domaines cités plus haut;
— Amorcer une ingénierie des connaissances en ingénierie pédagogique permettant d’en identifier les dimensions, axes, processus et produits;
— Spécifier un tronc commun, des variantes méthodologiques selon le type de concepteur d’ENA et le type d’ENA, et des objectifs spécifiques visant l’amélioration de l’apprentissage dans les ENA tels que la prise en compte de la diversité culturelle des apprenants, la personnalisation de l’apprentissage, etc.
Thème du congrès 2017 (85e édition) :
Thème du colloque :
Responsables :
Date :
8 mai 2017
