Colloque

La collecte et l'analyse des données en communauté d'apprentissage professionnelle (CAP) : présentation d'un modèle de prises de décisions collaboratives intégrant l'IA

André Villeneuve

Yamina Bouchamma

Membre a labase

André Villeneuve : UQTR- Université du Québec à Trois-Rivières

Résumé de la communication

L'utilisation des données constitue l'un des éléments clés du fonctionnement des communautés d'apprentissage professionnelles (CAP) (Leclerc, 2012). Cependant, dans une perspective de prises de décisions, l'utilisation des données représente un défi de taille pour les enseignants, notamment au regard de leur analyse (Bouchamma et al., 2019; Breiter & Light, 2006). Bien que les outils informatiques en fonction dans les écoles (ex. : GPI) permettent de décrire les diverses situations dans lesquelles s'inscrivent les élèves (ex. : apprentissages, comportements) ils sont néanmoins incapables de les diagnostiquer (Penuel & Shepard, 2016) ou de les anticiper de façon satisfaisante ni de recommander des actions prometteuses pour les améliorer (Villeneuve & Bouchamma, 2021).Dans le cadre d'une recherche-action menée au sein d'une CAP, un modèle de prises de décisions collaboratives intégrant un outil en IA d'aide à la décision a été développé et mis à l'épreuve (Villeneuve & Bouchamma, soumis). Pour ce faire, les fondements de la Concept-Knowledge theory (Le Masson et al., 2018) et le modèle de développement d'objet pédagogique de Van der Maren (2014) ont été mobilisés. Cette communication présente et discute des premiers résultats issus de notre modèle, lequel permet d'identifier des enjeux pédagogiques dissimulés dans des données de types et de sources multiples.

Résumé du colloque

Les approches collaboratives sont considérées par plusieurs comme un levier pour mobiliser des acteurs à l’égard de la mission éducative. Ces approches, dont la portée va bien au-delà des salles de classe, privilégient différentes voies d’action (Ainley et Carstens, 2018) et adoptent une variété de formes (ex. : communautés d’apprentissage professionnel, partenariats, comités consultatifs). Or, leur mise en œuvre pose des défis au chapitre des conditions de succès, des styles d’interaction, du partage du pouvoir, etc. Pour les directions d’établissement, il devient nécessaire de s’interroger sur la capacité de leur milieu à collaborer pour cibler les stratégies à mettre de l’avant. Tout comme il importe aux praticiens et aux chercheurs d’adopter une posture critique, il faut se demander jusqu’à quel point la collaboration est susceptible d’améliorer la réussite et ne pas tomber dans le piège de confondre la fin et les moyens (Chapman et Muijs, 2014; Croft, 2015).

D’où des questions telles que :

► Quels facteurs favorisent ou entravent la collaboration intraorganisationnelle ou interorganisationnelle?

► Quelles sont les compétences requises pour les acteurs?

► Quelles sont les stratégies déployées par les porteurs de dossier pour composer avec les défis inhérents à ces approches?

► Comment et selon quels critères les retombées de la collaboration peuvent-elles être évaluées?

Ainley, J. et R. Carstens. 2018. Teaching and Learning International Survey (TALIS) 2018 Conceptual Framework. Document de travail de l’OCDE sur l’éducation, n° 187, Paris, Éditions OCDE.

Chapman, C. et D. Muijs. 2014. « Does school-to-school collaboration promote school improvement? A study of the impact of school federations on student outcomes », School Effectiveness and School Improvement, vol. 25, n^o 3, p. 351-93.

Croft, J. 2015. « Collaborative Overreach: Why Collaboration Probably Isn’t Key to the Next Phase of School Reform », Research Report, n^o 7, Londres, The Centre for the Study of Market Reform of Education Ltd.