Les environnements numériques d'appren3ssage (ENA) : état des lieux
←
→
Transcription du contenu de la page
Si votre navigateur ne rend pas la page correctement, lisez s'il vous plaît le contenu de la page ci-dessous
17-11-28
Les environnements numériques
d’appren3ssage (ENA) :
état des lieux
Pascale Blanc
Conseillère technopédagogique
Labo VTÉ, Étape 2
Webinaire, le 28 novembre 2017
ENA dans 5 ans
• Enquête orientée Amérique du Nord
– Entrevues avec des universitaires et experts
– Recherche Web
• Webinaire 1 :Moodle et ses concurrents dans les
marchés des ENA nord-américain et européen
• Webinaire 2 : Les ENA actuels des universités
québécoises et les évoluOons prévues d’ici 5 ans
• Webinaire 3 : Écologie d’apprenOssage : quels
usages futurs de technologies en éducaOon
1
17-11-28
Complément d’informaOon Webinaire 1
MigraOon d’un ENA à un autre en hTp://mfeldstein.com/instructurecon-2017-culture-
Amérique du Nord 2015-2017 compeOOve-weapon/
MigraOon d’un ENA à un autre en hTp://mfeldstein.com/previous-lms-schools-moving-
Amérique du Nord 2011 à 2016 canvas-us-canada/
ConjoncOon de systèmes hTp://listedtech.com/learning-management-
d’informaOon étudiant et d’ENA systems-lms-student-informaOon-systems-sis-used-
dans 4072 insOtuOons conjuncOon/
d’enseignement supérieur
Contexte Stratégie infonuagique hTps://news.elearninginside.com/schoology-
conOnues-make-inroads-lms-market/
InsOtuOons rencontrées
Universités Année
ENA actuel ENA précédent
Québécoises implanta3on
HEC Montréal Sakai (SL) 2011 Sites Web et OuOls
Université Laval Maison 2007 WebCT (C)
Université McGill Brightspace (C) 2012 WebCT Vista (C)
Université Concordia * Moodle (SL) 2005 WebCT (C)
Université de Montréal Moodle (SL) 2011 WebCT (C)
Polytechnique Moodle (SL) 2009 WebCT (C)
Université de Sherbrooke Moodle (SL) 2008 WebCT (C)
UQAM Moodle (SL) 2007 WebCT (C)
UQTR Maison et Moodle (SL) * 2017 Maison
Universités et Année
ENA actuel ENA précédent
collèges canadiens implanta3on
La cité collégiale Brightspace (C) 2012 BlackboardLearn (C)
Collège Communautaire Brightspace (C) * 2017-2018 BlackboardLearn (C)
du Nouveau Brunswick
Université d’OQawa Brightspace (C) 2017 BlackboardLearn (C)
Bishop’s, ENAP, ETS, INRS, TELUQ, UQAC, UQAR, UQAT, UQO : Moodle
2
17-11-28
Principaux constats
• Pas de projet de changement d’ENA
d’ici 5 ans
• ENA, système mature et criOque
– Porte d’entrée pour les étudiants
– GesOon de l’enseignement
– Peu de personnalisaOon pédagogique
– GesOon par l’informaOque d’une version
« vanille »
– Besoin d’experOse TI dans l’équipe
pédagogique
Principaux constats
• Énergies ailleurs que sur l’ENA
– Pédagogie
– Espaces physiques pour l’apprenOssage
acOf et expérienOel
– Développement de cours hybrides
– ModernisaOon de l’architecture
– Refonte de système d’informaOon
étudiant
• Défi
– Connaître les besoins des professeurs
– ProfessionnalisaOon des professeurs
– Contenu et format de la formaOon
3
17-11-28
Technologies et tendances
émergentes
• Mobilité • Infonuagique : non –
Autres universités logiciel libre sur site
• Interopérabilité : oui
• Badge numérique : non mais non
parfois avec les MOOC • Ressource éducaOve
• MOOC : stratégie markeOng, libre (REL) : non
mai 2015 - iniOaOve • Analyse de
l’apprenOssage : à
venir pour certains
Analyse de l'apprenOssage
L’analyse de l’apprenOssage Dans l’ENA : collecte des traces
concerne la mesure, la collecte, des interacOons des étudiants
avec l’ENA :
l’analyse et la présentaOon de
– Nombre de visionnements
rapports basés sur des données d’une vidéo, heure et durée
des apprenants en contexte de connexion à l’ENA,
d’apprenOssage dans le but de nombre de messages sur un
comprendre et d’opOmiser forum, pages accédées dans
le glossaire, réponses à des
l’apprenOssage et les quesOons de tests, durée de
environnements dans lesquels ils rédacOon ou de sélecOon de
ont lieu réponse, etc.
Georges Siemens, 2011
Autres données
4
17-11-28
Les différentes AnalyOques
Objec3fs
Pour l’étudiant
Pour l’enseignant
Pour l’ins3tu3on
Plusieurs
programmes dans
une université
Analyse académique
Plusieurs cours ObjecOfs de gesOon
dans une année Décideurs/administrateurs
académique
Un cours dans un
programme
Analyse de l’appren3ssage
ObjecOfs d’apprenOssage
Enseignants/apprenants
Une acOvité dans
un cours
Analyse de l’apprenOssage et
intelligence arOficielle
Moteur d’analyse et
algorithmes Trouver les bons indicateurs
Modèles
« risque d’appren3ssage »
Données démographique « risque de décrochage »
Données de l’historique « mo3va3on »
académique Tableaux de bord
Ac3vités de l’ENA
etc. Ac3on /
Observa3ons Interven3on
Profil d’apprenants
etc.
Handicap
Préférence
d’appren3ssage
etc.
Outre la complexité des algorithmes, le défi de
l’ingénierie pédagogique et de la protec3on des
données personnelles est de taille
5
17-11-28
Exemple de succès
• Enseignement
– Suivi des étudiants : tableau de bord Savoir
– Feux avec commentaires des professeurs : carnet de notes
• RétroacOon qualitaOve basée sur l’observaOon : bon
indicateur du taux de succès ou d’échec
– à la semaine 3 : 50% de chance d’échec
– à la semaine 3 : 91% de chance de succès
• GesOon insOtuOonnelle
– Analyse prédicOve avec Tableau : portrait insOtuOonnel de
l’engagement et de la persévérance des étudiants
– Plan de réussite
hTps://www.d2l.com/success-stories/la-cite/
Ce que disent les experts
• ENA idéal
– Simple et facile à apprendre
– Interopérable
– Personnalisable
– SouOen
• InteracOon entre étudiants
• RétroacOon du professeur
– Mobile
6
17-11-28
Ce que disent les experts
• ENA idéal
– StandardisaOon de la présentaOon des
cours
– ContextualisaOon à la « Facebook »
– AnnotaOon collaboraOve
– Espace personnel avec rétroacOon de
l’enseignant – > porrolio
– ExploitaOon de l’analyse de
l’apprenOssage pour la personnalisaOon
– À la manière d’un « ouOl de gesOon de
projet » et d’un « système expert »
Système expert – Écosystème
Occasions d’apprenOssage
Curriculum
RéférenOel de compétence
Assurance qualité
Ingénierie
Profil de pédagogique
l’apprenant
Test et évaluaOon AnalyOque de
Porrolio numérique l’apprenOssage
Badge numérique
Diplômes (blockchain) Écologie d’apprenOssage
Collecteurs
ApprenOssage expérienOel
•Internet des objets
•Réalité virtuelle/augmentée
Accompagnement
assisté par ordinateur
Source : Pierre-Julien Guay, VTÉ
7
17-11-28
Ce que disent les experts
• Technologies de l’ENA idéal
– Progressive web apps
– Plate-forme infonuagique naOve
– ExploitaOon de données massives – base de
données NoSQL
– Producteur et consommateur IMS LTI
– Python, HTML5
– > développé après 2010
Tendances émergentes
• Données massives, MOOC, intelligence
arOficielle
– Profil d’apprenant
– ÉvaluaOon de méthodes et ressources
– Pédagogie pilotée par les données
• ApprenOssage adaptaOf, futur de la $$
personnalisaOon
– Parcours d’apprenant qui s’adapte en temps
réel à ses préférences, connaissances,
capacités
8
17-11-28
Défi
• ENA, contrainte à l’innovaOon pédagogique ?
• Professeur pas assez impliqué/soutenu
• Sous-uOlisaOon de l’ENA
• Prêt pour enseignement et apprenOssage 2.0 ?
• Pas de culture REL
• Normes et standard : IMS LTI, IMS Caliper/xAPI
• Respect de la vie privée
Respect de la vie privée
• Lois sur l’accès aux documents des organismes publics et
sur la protecOon des renseignements personnels
• Différent de la sécurité, touche à l’Éthique
– Quelles données collecter, pour combien de temps, qui peut
y accéder, comment obtenir le consentement, que faire si un
étudiant fait une demande de suppression ?
• Quelques principes
– Responsabilité de l’organisaOon
– Consentement éclairé de l’étudiant
– LimitaOon dans la collecte et les uOlisaOons
– Droit d’accès, correcOon, retrait
Source : AdaptaOon de Pierre-Julien Guay, VTÉ
9
17-11-28
Conclusion
• SaOsfacOon autour de l’ENA actuel
• ENA uOlisé pour la gesOon de l’enseignement plutôt que
pour l’apprenOssage
• Velléité d’aller plus loin que la version « vanille »
– Architecture Légo serait un facilitateur
• Prise en compte de la mobilité vue comme un
incontournable
• Intérêt pour l’apprenOssage acOf, classe inversée, cours
hybrides
• ModernisaOon des architectures
• Peu d’avancées pour l’analyse de l’apprenOssage
• Peu de projecOon sur les technologies d’ici 5 ans
Merci pour votre aTenOon !
1017-11-28
Systèmes de l’analyse de
l’apprenOssage
11Vous pouvez aussi lire
