Incubateurs Recherche

Pilotage dane :

• FRANCOIS Christine, DAN
• CIKMAZKARA Kadriye, DAN Adjointe

Pôle recherche et innovation_dane :

• BILLON Alexandra, Chef projet recherche et innovation numériques

Intervenants :

• CIMELLI Claudio, Directeur de projet, Numerilab, Direction du numérique pour l’éducation.
• NOMINÉ Brigitte, Vice-présidente de l’université de Lorraine, chargée du numérique
• SCHNEIDER Fabien, Directeur de l’ESPÉ de Lorraine
• FLECK Stéphanie, Chercheuse en IHM pour l’apprentissage et ingénierie pédagogique (PERSEUS), Université de Lorraine, porteuse du projet e-TAC
• BRUN Armelle, Maître de conférence, membre de l’équipe KIWI,  LORIA-Laboratoire lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications, université de Lorraine, projets e-Fran Metal et Numérilab PEACE
• TAZOUTI Youssef, Professeur des Universités, 2LPN -Laboratoire lorrain de psychologie et neurosciences de la dynamique des comportements, université de Lorraine,  porteur du projet e-Fran Linumen
• BROISIN Julien, Maître de conférences, IRIT- Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, université Paul Sabatier III Toulouse, porteur du projet Numérilab B4MATIVE
• SILVESTRE Franck, Maître de conférences, IRIT- Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, université Paul Sabatier I Toulouse, co-fondateur Ticetime, projet Numérilab B4MATIVE
• BAUCHET Capucine, Doctorante, 2LPN -Laboratoire lorrain de psychologie et neurosciences de la dynamique des comportements,  université de Lorraine, projet UN&LEM
• PALLEZ Pascal, principal, collège Paul Valéry, Metz
• TISSIER Maria, Chargée de mission, professeur d’allemand, lycée André Malraux, Remiremont
• JASKULA Fabrice, Professeur de technologie, collège Paul Valéry, Metz
• LAY Patrick, Professeur de technologie, collège Jean de la Fontaine, Saint Avold
• TONNELIER Jennifer, Professeur des écoles, école Jeanne d’Arc, Saint Avold

1. e-FRAN

Conçue dans le cadre de la mission interministérielle confiée au recteur Monteil, l’action e-FRAN est financée par le Programme d’investissements d’avenir et opérée par la Caisse des Dépôts. Dans un contexte où le numérique est omniprésent, l’appel à projet e-FRAN doit contribuer à identifier les effets, positifs et négatifs, de l’utilisation du numérique dans les pratiques d’enseignement et d’apprentissage, afin d’enrichir le clavier de réponses de l’enseignant pour augmenter sa liberté de praticien.

Les projets e-FRAN induisent une méthodologie de recueil d’usages, de collecte éthique et responsable des données de connexion, d’accompagnement des enseignants à la mise en œuvre de nouvelles modalités pédagogiques liées au numérique, de différenciation, de comparaison entre groupe expérimental et groupe contrôle, de suivi de cohortes ainsi que d’évaluation de l’impact de ces technologies sur les apprentissages.

• METAL : Modélisation Et Traces au service de l’Apprentissage des Langues
• LINUMEN : LIttératie et NUMératie Emergentes par le Numérique
• E-TAC : Environnement Tangible, Augmenté et Collaboratif

2. INCUBATEUR – Numérilab

La mission d’incubation des projets Numerilab est : « Explorer pour mieux généraliser ».

Incubateur académique, mise en synergie et en réseau d’équipes de partenaires (établissements, collectivités, chercheurs, entrepreneurs) par le délégué académique au numérique pour relever des défis : appels à projets numériques, expérimentations…

Ces projets de recherche en e-éducation permettent d’intensifier les rapports qu’entretiennent les chercheurs et les praticiens. Les 3 projets Numerilab reposent sur des expérimentations innovantes, répondant à des besoins d’évaluation de projets ambitieux, tels que les lycées 4.0.

• B4MATIVE (beformative) : L’évaluation formative à l’ère du BYOD au sein de l’École numérique
• PEACE : Personnalisation des e-manuels par Analyse de la Consommation des Élèves
• PROJET « UN&LEM » : Usages Numériques & Liens École-Maison

• Présentation du projet :

Rappel : projet e-FRAN porté par l’Université de Lorraine et  mené par l’équipe interdisciplinaire PErSEUs (Psychologie Ergonomique et Sociale pour l’Expérience utilisateurs), en lien avec les chercheurs du CREM de METZ (Centre de Recherche sur les Médiations) et l’équipe-projet POTIOC du laboratoire INRIA de Bordeaux.

Durée : quatre ans (janvier 2017 –  janvier 2022).

Public visé : Niveau école primaire (cycle 3) / collège (cycle 4 – 5e)

Objectif : Concevoir et évaluer des Interfaces Tangibles et Augmentées (ITA) favorisant les apprentissages collaboratifs de connaissances et de compétences disciplinaires, mais aussi psychosociales et faciliter les pratiques enseignantes associées : collaborations entre enseignants, projets interdisciplinaires, intégration des technologies dans les pratiques pédagogiques.

Objet de l’étude :

• faciliter la mise en place d’approches pédagogiques mobilisatrices d’apprentissages collaboratifs supportés par le numérique, et ce au sein même de la classe ;
• Concevoir un e-TAC qui réponde aux besoins des apprenants et des enseignants et qui favorise les apprentissages par mobilisation d’interactions à plusieurs dans la classe
• explorer les potentialités des technologies hybrides que sont les interfaces tangibles et augmentées, alternatives aux écrans/claviers/souris.
• replacer les interactions nécessaires aux apprentissages directement dans l’environnement physique et social de la classe. ;
• évaluer l’impact de l’équipement numérique sur les apprentissages, les pratiques professionnelles et sur les relations sociales chez l’enfant ainsi que l’importance de cet impact lorsque le professeur est co-concepteur de l’outil ;
• Former pour faciliter les pratiques enseignantes associées.

Démarche scientifique

• Définition d’un profil de pratiques et d’enseignants à partir du recueil des pratiques collaboratives, des besoins et des représentations des enseignants afin de proposer des recommandations de conception design pour les ITA du projet et des critères de transférabilité pour disséminer les pratiques de travail collectif en contexte scolaire ;
• Conception participative et co-design en Living Lab impliquant chercheurs, ingénieurs, élèves de cycles 3 et 4 et enseignants du 1^er et 2^nd degrés de Saint-Avold et de METZ.

Protocole

Les élèves, en groupes de 5, sélectionnent puis trient des informations augmentées de façon collaborative autour d’une table classique transformée en interface augmentée par un système de vidéo-projection. Chaque élève interagit directement dans la classe à l’aide de cubes (interfaces tangibles) avec les données créées informatiquement par la réalité augmentée. Ces technologies offrent ainsi des possibilités nouvelles pour soutenir l’attention, l’explicitation, étayer l’apprentissage (ajout de guides visuels en trois dimensions dynamiques, feedback d’auto-évaluation, etc.)

Evaluation

• Etude de l’impact de la machine sur l’ambiance de la classe, les interactions entre l’homme et la machine pour l’apprentissage humain et les relations sociales (co-construire des connaissances et développer des interactions sociales) via l’analyse des captations vidéo (individu, relations interpersonnelles, relations intra et inter-groupes).
• Evaluation sous forme de pré et de post-tests pour mesurer l’apport de ces interfaces sur les apprentissages et les pratiques professionnelles (tests sur la spatialisation, le repérage dans le temps, les cartes mentales) sur un suivi de cohortes du cycle 3 au cycle 4.
• Valorisation de l’étude, formation et dissémination du dispositif.

Panel : Groupe expérimental, concepteur (3 écoles + 1 collège) / Groupe expérimental non concepteur (1 collège)

• Place de la donnée dans le projet e-TAC :
• Grandes variétés de données collectées au travers de ce projets recherche, notamment :
• données dans les apprentissages, issues des supports que distribuent les professeurs à leurs élèves au cours des activités pédagogiques.
• données comportementales à partir d’objets tangibles : objets qui aident l’enfant à prendre la décision.

Ces données comportementales sont des données produites : issue de la recherche comme l’enregistrement des pattern de tâches, les données comportementales.

• La conception des outils pédagogiques permettant la collecte des données est co-réalisée avec les enseignants.
• Les enfants participent également à la conception des outils aidant à la conception des activités.

Questions posées autour de la donnée dans ce projet :

• Pour récupérer les données comportementales :
• une école pilote sera comparée à une autre école non concernée
• des captures vidéo sont réalisées dans les établissements pour récupérer les données comportementales
• de plus des capteurs sont présents sur les objets connectés è Données pattern de déplacement d’objets tangibles.
• En collaboration avec Canopé 57 : réalisation de tests utilisateurs avec des capteurs prototypes comme eye tracker.
• L’aspect Collaboratif  s’étend à l’ensemble du projet : approche participative entre les différents partenaires et à différents niveaux : dans la mise en œuvre, au niveau des activités proposées aux élèves…
• Ce qui peut être implémenté dans le système scolaire grâce à ce projet recherche : l’enseignement entre pairs.

• Présentation du projet :

Rappel : projet e-FRAN porté par l’Université de Lorraine et  mené par l’équipe de recherche Kiwi du LORIA (Laboratoire lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications).

Durée : Quatre ans (octobre 2016 –  décembre 2020).

Public visé : collège et lycée professionnel

Objectif : Accompagner la transformation numérique des établissements scolaires français par la conception et l’expérimentation de nouveaux outils fondés sur l’intelligence artificielle pour l’aide à l’apprentissage des langues vivantes ou la mise en place des Learning Analytics.

Contexte éducatif 

L’apprentissage des langues joue un rôle crucial dans la réussite scolaire, l’insertion professionnelle et sociale des jeunes, l’enrichissement de la personnalité et l’ouverture au monde.

La maîtrise de la langue et l’apprentissage des langues vivantes constituent un enjeu majeur en collège et en lycée professionnel.

Objet de l’étude

• Concevoir, développer et évaluer plusieurs outils de suivi pédagogique individualisé et multidisciplinaire destinés aux élèves ou aux enseignants (Learning Analytics) ;
• Concevoir et développer des technologies innovantes pour un apprentissage personnalisé des langues à l’écrit (grammaire française) et à l’oral (prononciation de langues vivantes) ;
• Etudier l’impact des dispositifs et outils développés.

Démarche scientifique

• Collecter et analyser les traces numériques d’apprentissage laissées par les apprenants à partir des bases de données de l’ENT (Learning Analytics) ;
• Concevoir, développer et évaluer des outils de suivi individualisé, destiné aux élèves (baromètre éducatif qui guide et motive les élèves dans leur apprentissage), et aux enseignants (tableau de bord de suivi de classe),
• Concevoir, développer des technologies innovantes  pour un apprentissage personnalisé des langues (génération semi-automatique d’exercices de grammaire française en fonction d’un but pédagogique, du niveau de l’apprenant, etc. avec feedback immédiat ; prononciation d’une langue vivante étrangère par une tête parlante virtuelle 3D et reconnaissance des prononciations de l’élève)

Évaluation de l’impact

Evaluation des usages du numérique éducatif et de leur influence sur la réussite des élèves au travers des learning analytics.

Un groupe d’enseignants participera à la conception des dispositifs, un deuxième groupe participera à l’expérimentation et à l’évaluation des outils.

• Mesure de l’acceptabilité par les enseignants du tableau de bord sur le suivi de la classe au travers d’expérimentations spécifiques, de questionnaires et d’entretiens.
• Mesure en lien avec le suivi individualisé et l’impact sur les méthodes pédagogiques.
• Une étude de l’impact des outils conçus sera réalisée sur les collèges (dans toute leur diversité, en termes de localisation, taille, appartenance à un REP ou  non) et les lycées professionnels.
• Le groupe expérimental bénéficiera de l’outil, le groupe témoin n’en bénéficiera pas. Réalisation d’une évaluation comparative (qualitative et quantitative) de l’impact de dispositifs innovants en situation réelle.
• Mesure des progrès réalisés grâce au système de recommandations par comparaison avec le groupe témoin.
• Mesures de l’acceptabilité par les élèves du baromètre éducatif sur la motivation des élèves et leur réussite scolaire au travers d’expérimentations spécifiques, de questionnaires et d’entretiens.
• Mesure de la satisfaction et de la pertinence des recommandations au travers de scénarios bien définis.

Panel : 5 collèges de METZ et environs ; 2 collèges (départ. 55 et 57) + 1 LP (départ. 54)

• Place de la donnée dans le projet METAL :

1^er axe : Les learnings analytics : analyse des traces d’apprentissages des élèves.

• Les données à collecter : traces élèves mais aussi données sous forme d’informations sur les élèves, les enseignants, des indicateurs sociaux, …
• Dans le cadre de ce projet recherche, un tableau de bord destiné aux enseignants est élaboré : cet outil est conçu pour suivre le travail de la classe, de l’élève : différentes représentations des données collectées sont proposées dans ce tableau de bord en fonction des compétences travaillées et aussi la façon de travailler des élèves. Les enseignants veulent des informations très simples, lisibles.

Cet outil est prêt à être implanté mais comme les données ne sont pas accessibles è cet outil ne peut pas être implanté.

Même démarche auprès des élèves è mais reporté car les chercheurs n’ont pas les données et ne savent les données qu’ils pourront avoir.

• Des problèmes émergents autour de la donnée:
• Problème de stockageè besoin d’un entrepôt, qui est actuellement pratiquement opérationnel
• Problèmes pour collecter les données ce qui engendre des problèmes d’exploitation de ces données.
• Le but de la collecte de ces données sera de développer des algorithmes pour préconiser des aides personnalisées aux élèves en fonction de leur profil.

2^ème axe : Concevoir et développer des technologies innovantes pour un apprentissage personnalisé des langues à l’écrit (grammaire française) et à l’oral (prononciation de langues vivantes) :

• grâce à des exerciseurs de français et donc les données collectées sont les textes de français proposés aux élèves.
• à l’aide d’une tête parlante : amélioration de l’apprentissage des langues étrangères à l’oral : remédiation pour avoir une bonne prononciation.

Ce 2^ème axe nécessite moins de données à collecter. Moins confronté aux freins liés au recueil de données, il avance plus vite.

• Présentation du projet :

Rappel : projet e-FRAN porté par l’Université de Lorraine et  mené par le 2LPN (Laboratoire Lorrain de Psychologie et Neurosciences de la dynamique des comportements).

Durée : Quatre ans (janvier 2017 –  décembre 2020).

Public visé : école maternelle, Moyenne et Grande Sections

Objectif : concevoir et tester l’efficacité d’un dispositif numérique destiné à soutenir l’action des enseignants de maternelle dans le développement des compétences des élèves en littératie et en numératie émergentes (LNE), compétences nécessaires à l’acquisition ultérieure de la lecture-écriture et des mathématiques.

Contexte éducatif :

• compétences développées avant l’entrée à l’école primaire prédictives de la réussite ultérieure ;
• apparition précoce de fortes inégalités à l’école, qui nécessitent d’agir dès la maternelle pour les contrer ;
• absence de données scientifiques en France sur les effets du numérique sur les apprentissages premiers.

Objet de l’étude :

• proposer aux enseignants un dispositif qui intègre les résultats de la recherche sur les apprentissages des élèves et sur les pratiques enseignantes ;
• proposer des activités différenciées sur tablette pour développer les compétences des élèves de maternelle.

Buts :

• améliorer l’efficacité de l’Ecole maternelle auprès des élèves les plus faibles en ajustant les pratiques d’enseignement à leurs besoins individuels et collectifs ;
• réduire les inégalités cognitives liées à l’origine sociale ;
• favoriser un accrochage scolaire précoce ;
• accompagner les enseignants et faire évoluer leurs pratiques pédagogiques vers une meilleure adaptation à la progression de leurs élèves en LNE.

Spécificités du dispositif numérique

Le dispositif (applications sur tablette, spécialement conçues pour des enfants ne maitrisant pas encore la lecture) intègre plusieurs compétences en littératie et numératie émergentes les plus prédictives des compétences ultérieures et cherche à déterminer les interactions entre ces compétences (connaissance des lettres, conscience phonologique, vocabulaire, acuité numérique, représentation exacte des nombres, problèmes à histoire). Une mascotte accompagne et entretient un lien de confiance avec l’enfant. L’adulte instructeur aide à la passation du test.

Protocole d’évaluation (mesure de l’impact du dispositif numérique sur le développement de la LNE)

• réalisation d’une évaluation diagnostique des compétences des élèves de moyenne et de grandes sections en Littératie et Numératie. Accompagnement des enseignants lors de la mise en place du dispositif dans les classes, observation méthodique lors de son utilisation afin de tester la meilleure adaptation au fonctionnement d’une classe ordinaire et les meilleures conditions de son emploi ;
• Questionnaire sur les pratiques et croyances parentales en lien avec les LNE ;
• collecte éthique et responsable des traces numériques afin de proposer deux périodes de stimulations cognitives avec des activités différenciées via des applications numériques sur tablettes, ceci afin de favoriser l’entraînement et la consolidation personnalisés des compétences en LNE ;
• Questionnaire enseignants en lien avec les LNE ;
• réalisation d’une évaluation des performances après stimulations ;
• réalisation d’un suivi des élèves de la moyenne à la grande section afin de tester les effets immédiats et différés de ce dispositif sur les apprentissages des élèves et d’enrichir une base de données évolutive sur l’évolution des performances des élèves.

Panel : Un groupe contrôle et un groupe expérimental (environ 750 élèves)

• Place de la donnée dans le projet LiNumEN :

Conception d’un dispositif numérique avec deux applications : Linumen et AppLINOU

Phase de co-conception : enseignants-chercheurs et acteurs éducatifs (enseignants, conseillers pédagogiques et inspecteur).

Phase d’expérimentation : Echantillonnage de classes / Groupe expérimental : 19 écoles  / Groupe contrôle : 13 écoles

• Données collectées :
• Mesures sur les élèves : données collectées automatiquement par l’usage de la tablette : traces élèves récoltées.
• Questionnaires parents : données collectées auprès des familles via un formulaire obtenu par le rectorat et envoyé directement aux familles.
• Mesures sur les classes auprès des enseignants et acceptabilité des dispositifs au sein des classes.

La donnée sera de plus en plus importante au fur et à mesure de l’avancée du projet.

• Problèmes émergents autour de la donnée :
• La collecte de la donnée est compliquée : coûteux en temps sur terrain : 63 jours à passer dans les classes.
• 750 élèves (72 classes) : Perte d’effectif estimée à 30 %, mais l’échantillonnage restera important.

• Présentation du projet :

Rappel : projet Numerilab porté par l’Université de Lorraine et mené par l’équipe de recherche KIWI du LORIA (Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications).

L’équipe KIWI du laboratoire LORIA est spécialisée dans l’analyse des traces numériques, afin de modéliser le comportement des utilisateurs.

Les DAN des trois académies du Grand Est soutiennent ce projet incubateur.

Durée : Trois ans (1^er décembre 2018 – 1^er décembre 2021).

Public visé : Elèves du 2nd degré, notamment de lycées 4.0

Objectif : Etudier la consommation réelle de ressources éducatives numériques par les élèves, afin de l’analyser finement et de fournir des synthèses, à la fois :

• aux auteurs sur l’usage précis réel qui est fait des ressources produites et d’émettre des préconisations de conception ;
• aux enseignants afin de les doter d’indicateurs sur l’utilisation faite par les apprenants ;
• aux élèves pour modéliser leur comportement de consommateurs de ressources et les positionner relativement à leurs pairs, voire émettre des recommandations, …

Contexte éducatif :

Le projet lycée 4.0, lancé en janvier 2017 par un appel à projet émanant de la région Grand Est, vise à transformer tous les lycées dont elle a la charge en établissements entièrement numériques à l’horizon 2021. Pour la région Grand Est, le projet vise 111 établissements à la rentrée 2018.

Ces lycées vont expérimenter un écosystème numérique qui remplacera les manuels scolaires papiers. Bien plus qu’un livre numérique, il devra s’agir d’un ensemble d’outils et de ressources mis à disposition des élèves et des enseignants dans les établissements et à domicile.

Ce dispositif innovant doit être complété d’une dimension recherche par l’appui du laboratoire LORIA, notamment l’équipe KIWI, permettant l’évaluation, la remédiation, l’évolution des modalités développées au sein de ce dispositif ambitieux et de grande ampleur.

Objet de l’étude :

• Développer les outils informatiques nécessaires à l’identification des ressources utilisées et l’étude des activités élèves.
• Etudier la consommation réelle de ressources éducatives numériques par les élèves grâce aux outils informatiques développés, afin de l’analyser finement et de fournir des synthèses, à la fois :
  • aux auteurs sur l’usage précis réel qui est fait des ressources produites et d’émettre des préconisations de conception,
  • aux enseignants afin de les doter d’indicateurs sur l’utilisation faite par les apprenants,
  • aux élèves pour modéliser leur comportement de consommateurs de ressources et les positionner relativement à leurs pairs, voire émettre des recommandations, …

Démarche scientifique

La méthodologie de  « Recherche – Action » de ce projet, vise à :

• Mesurer la consommation réelle des ressources numériques pédagogiques par chaque élève, en considérant les grains fins de la ressource, qu’elle soit en pdf, audio, vidéo, format web, …, en s’appuyant sur un algorithme de mesure fine de la consommation réelle sur Internet, expérimenté afin de fournir des indicateurs précis dans le domaine de la publicité numérique ;
• Exploiter cette collection de mesures pour :
  • Modéliser le comportement d’apprentissage des apprenants ;
  • Formaliser des retours (préconisations) aux auteurs, aux enseignants et aux élèves,
  • Aller vers une personnalisation des ressources.

La modélisation, réalisée au travers d’algorithmes de machine learning (Intelligence Artificielle) ou fouille de données, permet une meilleure compréhension des phénomènes observés et une personnalisation accrue des services fournis. 

Buts de l’expérimentation :

• Fournir des tableaux de bord et des modèles de consommation fine des manuels scolaires et autres contenus scolaires ;
• Etablir une catégorisation des profils de consommation des apprenants.
• Partager avec le monde de l’édition scolaire des préconisations pour la conception de ressources et manuels numériques

Panel : Les 111 établissements retenus pour le projet lycée 4.0 au cours des vagues 1 et 2 de 2017 et 2108, et des lycées non 4.0. des 3 académies.

Cette expérience va concerner les lycéens en voie professionnelle, technologique ou générale, sur tous les niveaux (seconde, première et terminale), et pour toutes les disciplines.

• Place de la donnée dans le projet PEACE :
• Données collectées : usages pédagogiques des e-manuels au travers de l’ENT avec un retour fait :
• aux élèves
• aux enseignants
• aux concepteurs de manuels.

• Présentation du projet :

Rappel : projet Numerilab porté par l’Université Toulouse III Paul Sabatier et réalisé au sein du Laboratoire de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), sous la direction de M. Julien BROISIN.

Durée : Trois ans (1^er décembre 2018 –  1^er décembre 2021).

Public visé : Elèves des lycées professionnels participant au projet européen Numavenir et dont certains ont intégré le dispositif  lycées 4.0

Objectif : Le projet vise la conception, le déploiement et l’évaluation d’un environnement numérique innovant favorisant la conception d’évaluations formatives de qualité, à la fois des points de vue de l’apprenant et de l’enseignant.  L’un des livrables de ce projet est la conception d’un outil numérique innovant dédié à l’évaluation formative, indépendant de toute discipline et tout niveau scolaire.

Contexte éducatif 

Un des enjeux de l’école est de réduire le décrochage scolaire et susciter de l’ambition scolaire à la fois en proposant des situations plus motivantes, mais aussi en identifiant mieux les obstacles cognitifs.

Or, les formes d’évaluation actuellement mises en œuvre sont pour la plupart sommatives, c’est-à-dire qu’elles se déroulent après la phase d’apprentissage et visent seulement l’évaluation du niveau d’acquisition des connaissances chez les élèves.

Pourtant, une autre forme d’évaluation appelée évaluation formative, s’attache elle à identifier les difficultés cognitives rencontrées par les élèves pendant la phase d’apprentissage, et donc à permettre aux enseignants de prendre les mesures nécessaires pour combler les lacunes rencontrées par chacun des apprenants.

En lycées professionnels, nombreux sont les élèves en situation d’échec, souvent depuis l’école élémentaire. Ils vivent difficilement leur scolarité par un manque d’estime de soi renforcé lors des évaluations sommatives.

Hypothèse formulée au travers du projet de recherche B4MATIVE

Faire de l’évaluation une démarche, et non seulement une mesure, qui permettra aux élèves de se sentir valorisés et encouragés à prendre confiance en leurs capacités et ainsi progresser.

Objet de l’étude

• Promouvoir la dissertation et l’argumentation des réponses émises par les apprenants afin de mettre l’élève dans une démarche réflexive de sa pensée, de sa capacité à la mettre en mots et à l’organiser.
• Accompagner chaque élève pour l’aider à se positionner individuellement et collectivement dans son apprentissage, et ainsi favoriser l’autorégulation de l’apprentissage chez les élèves et offrir l’opportunité aux enseignants de prendre des décisions d’adaptation individuelles et/ou collectives favorisant l’acquisition des connaissances délivrées.
• Accompagner les enseignants dans cette nouvelle pratique en leur fournissant les outils nécessaires à la formulation de questions de qualité du point de vue pédagogique.

La conception d’un outil numérique innovant dédié à l’évaluation formative, fondé sur les technologies du web actuelles, s’attachera à :

• Favoriser les interactions sociales pour que les élèves interagissent entre eux et avec le professeur. Le système qui sera conçu au cours de ce projet s’appuiera sur l’outil Tsaap-Notes (https://notes.tsaap.eu/tsaap-notes/) issu de travaux de recherche (Silvestre, 2015) menés au sein de l’IRIT, et conçu pour faciliter la mise en œuvre d’évaluations formatives.
• Développer une forte participation des élèves aux activités d’évaluation formative, et donc une acquisition des connaissances plus efficace permettant de réduire le décrochage scolaire ;
• Renforcer les pédagogies actives au sein de l’École qui participent à l’accroissement de l’engagement des élèves dans leur apprentissage et à leur autonomie ;
• Etablir un diagnostic individuel et collectif du savoir acquis par les apprenants.

Démarche scientifique

• Identifier, à travers l’étude de la littérature, les différents processus, paradigmes et informations nécessaires aux apprenants afin de les engager fortement dans ce processus d’évaluation tout en favorisant les interactions sociales au sein de la classe.
• Offrir de riches feedback aux apprenants et aux enseignants.
• Expérimenter l’outil résultant en contexte d’apprentissage réel avec des enseignants et élèves issus de lycées professionnels.
• Générer, stocker et partager des traces résultant des interactions entre les utilisateurs et l’outil d’évaluation formative (i.e., Tsaap-Notes), dans le respect de la vie privée qui représente aujourd’hui un enjeu majeur.
• Intégrer l’outil numérique B4MATIVE ! aux autres outils ou espaces numériques aujourd’hui déployés dans les établissements de l’enseignement secondaire, tels que les Environnement Numériques de Travail (ENT) ou les plates-formes d’apprentissage en ligne : Moodle, Claroline, Sakai.

Évaluation de l’impact

Grâce à la grande masse de données récoltée durant les expérimentations, la mesure de l’impact de ce projet portera sur :

• L’optimisation des stratégies d’apprentissage fondées sur l’instruction par les pairs dans les environnements numériques utilisés au sein de la classe.
• Les nouvelles perspectives proposées, dans le cadre de l’analyse de l’argumentation écrite ;
• La conception et le développement de nouvelles capacités d’adaptation et de personnalisation dédiées à l’évaluation formative.
• Le développement des habiletés d’autorégulation des apprenants ;
• Le renforcement et le maintien de la motivation des apprenants notamment par le biais de la mesure de la réduction du décrochage scolaire de manière significative.

Panel : les 37 lycées professionnels de l’académie de Nancy-Metz engagés dans le projet « Numavenir » et dont certains ont intégrés le dispositif Lycées 4.0 ; et des lycées professionnels non Numavenir et non 4.0.

• Place de la donnée dans le projet B4MATIVE :

Les données seront collectées à partir de l’utilisation de l’outil développé en ligne : Elaastic (application web), qui permet d’élaborer des évaluations formatives.

• Définition de l’évaluation formative : évaluation qui sert à former.

Phase 1 : poser des questions sous forme de QCM ou question ouverte et y répondre de manière argumentée ; même si c’est un QCM, le choix doit être argumenté. C’est un plus par rapport à un simple choix aléatoire type « boitier ».

Phase 2 : Présentation des réponses élèves de manière anonyme à toute la classe : confrontation des points de vue, des justifications proposées.

Phase 3 : L’enseignant partage les résultats à sa classe sous forme de tableau.

Deux piliers de l’apprentissage sont développés au travers de cet outil :

• l’engagement actif de l’élève : engager l’élève sur des tâches complexes
• le retour sur exécution (feedback) : l’outil Elaastic permet : à l’enseignant de comprendre ses erreurs, notamment dans la formulation et la qualité des questions et à l’élève d’apprendre à argumenter des choix et à avoir une vision de sa progression.

Question sur les résultats en termes d’apprentissage è Une mesure de l’impact de l’usage de cet outil est-elle effectuée ?

• Pas encore complétement mesuré, des indicateurs sont possibles mais pas encore élaborés, cependant une mesure en termes de comportement de l’élève est réalisée grâce à l’outil.

Question sur l’existence d’une expérimentation sur l’impact de l’interface / de la plateforme sur les utilisateurs :

Mme Stéphanie Fleck propose une appli : Evalyzer pour réaliser la mesure de cet impact.

Question sur une réflexion de l’utilisation de l’outil de manière scénarisée : ce n’est pas un axe prioritaire du projet mais dès le début de la mise en œuvre du projet, la mise en place de processus des recensements des évaluations formatives a été réalisée.

• Présentation du projet :

Rappel : Projet Numeri’lab porté par l’Université de Lorraine et mené par le laboratoire 2LPN (Laboratoire Lorrain de Psychologie et Neurosciences de la dynamique des comportements)

Durée : Trois ans (1^er octobre 2018 – 30 septembre 2021)

Public visé : Élèves du second degré (lycéens de la 2nde à la terminale)

Objectif : Investiguer les liens entre les usages dans l’espace scolaire et les usages domestiques des équipements et ressources numériques chez les élèves, et les liens avec les facteurs environnementaux afin de comprendre comment ces usages dans deux contextes distincts s’interpénètrent et s’influencent réciproquement.

Objet de l’étude :

• Examiner les usages des équipements et des ressources numériques par les élèves (en classe et au domicile)
• Analyser et comprendre les liens entre les usages en classe et les usages domestiques des équipements individuels mobiles et, par extension, des autres dispositifs (smartphones, tablettes, ordinateurs, etc.)
• Analyser les interactions et les influences réciproques entre les facteurs familiaux des élèves (équipements et usages numériques des familles, culture numérique, etc.) et les usages des équipements et ressources numériques par les élèves
• Déterminer si l’équipement des élèves a des impacts sur les pratiques et usages domestiques
• Appréhender et comprendre l’évolution dynamique des pratiques, des usages et des représentations mentales liées aux équipements individuels mobiles numériques et, par extension, des autres dispositifs numériques, chez les élèves et leurs entourages (familial et éducatif)
• Analyser les effets des dispositifs numériques sur les liens école-famille

Protocole d’évaluation : Suivi longitudinal (sur 3 ans) de cohortes d’élèves

• Questionnaires et entretiens individuels auprès des élèves utilisateurs de dispositifs numériques mobiles, des équipes pédagogiques et de l’entourage familial des élèves (parent, fratrie),
• Observations in situ (dans les classes et aux domiciles) pour collecter et analyser les pratiques et usages réels
• Focus group avec des groupes composés d’élèves, de parents et d’enseignants afin de recueillir des idéations en nombre conséquent permettant de saisir l’évolution des représentations mentales,
• Conception de « persona » (utilisateur-type), permettant d’offrir une vision commune et partagée des utilisateurs, en insistant sur leurs buts, leurs attentes et leurs freins potentiels
• Comparaison entre les résultats de Lycées 4.0 et de ceux de Lycées non 4.0

Panel : plusieurs Lycées 4.0, plusieurs Lycées non 4.0. de l’académie de Nancy-Metz

Dans l’académie de Nancy-Metz, on compte 48 lycées 4.0 : 22 lycées en vague 1 (2017/2018) et 26 en vague 2 (2018/2019). Ils se répartissent comme suit :

• 42 lycées publics : 3 EREA, 11 Lycées Généraux et Technologiques, 23 Lycées Professionnels, 5 Lycées Polyvalents
• 6 lycées privés sous contrat d’association.

• Place de la donnée dans le projet UN&LEM :

Données collectées grâce à 3 questionnaires :

• Un pour les élèves
• Un pour les enseignants
• Un pour les parents
• Un pour les corps d’inspection et chefs d’établissement

Les questions portent notamment sur les types d’usages (fréquence, activités, etc), représentations mentales, sentiment d’auto-efficacité.

Utilisation d’un logiciel de traitement de données et de calculs statistiques.

Remarque : vigilance sur l’aspect éthique du type de données collectées au travers des questionnaires.

• Problèmes rencontrés dans l’accès aux données :
  • Les outils développés par les chercheurs sont prêts mais ne peuvent pas être implémentés car manque de données.
  • Travaux de recherche reportés car les équipes de recherche n’ont pas accès aux données et ne savent les données qu’ils pourront avoir.

Les chercheurs sont à la fois des capteurs de données et les utilisateurs de ces données.

• Dans le cadre de la collecte des données, les chercheurs doivent donc obtenir le consentement de l’utilisateur de l’outil inhérent au projet recherche et du responsable pour autoriser la collecte des données, ainsi un chef d’établissement doit autoriser la collecte de données.
• Dans le cadre du traitement des données, l’université est responsable de l’utilisation de ces données par les chercheurs.
• Pas de cadrage de la collecte de la donnée dans le cadre des travaux des enseignants, des chercheurs.
• Comment faciliter la collecte et le traitement des données ?
  • Mettre en place un guide de bonne conduite, mutualiser les pratiques, les documents existants pour établir ce guide de bonne conduite de collecte des données.
  • Etablir un réseau de personnes à contacter pour la collecte, la gestion, le devenir de la donnée dans les projets recherche, notamment : le DPO : garant du respect de la loi des données personnelles, …

Exemple : CPU a obtenu un accord avec la CNIL et réseaux à l’université pour essayer de régler ces problèmes de collecte de données.

Il est indispensable d’établir une liste de personnes en charge du respect des données personnelles aux chercheurs car c’est un point important pour l’avancée de leur projet recherche.

• Sans oublier le respect du droit à l’oubli après la collecte des données.
• La collecte des données serait très difficile en cas de refus des parents pour leurs enfants de participer aux expérimentations en e-éducation incluant du travail collaboratif.

Dans ce cas, le RGPD s’oppose au devoir de scolarité è Cette Question pourrait être remontée au Conseil interministériel. Cette question doit être clairement formalisée car elle se pose dans la mise en œuvre des différents projets recherche.

Ce qui peut nous amener à formaliser un modèle de recherche pour l’éducation è Institut de recherche en e éducation

A qui faire appel dans ce cas de figure ?

• Comité d’éthique
• Peut-être France expérimentation : éléments de simplification de la loi è idée pour essayer de surpasser ce problème ? https://www.entreprises.gouv.fr/politique-et-enjeux/france-experimentation

Les enseignants expérimentateurs témoignent d’un vif intérêt de découvrir ces expérimentations en e-éducation, leur donnant accès le plus souvent à de nouvelles technologies, des questionnements et des compléments pédagogiques.

Cependant, comment impliquer les autres enseignants qui n’ont pas forcément cette appétence pour ces expérimentations ?

Le problème est que dans le cadre des expérimentations, on a besoin de volontaires, et donc de professeurs impliqués, cela peut créer un biais.

• Problème de la soutenabilité des expérimentations par les enseignants.

Comment valoriser la participation des enseignants à des travaux de recherche ?

Les enseignants sont formés par et à la recherche… cela doit pouvoir s’inscrire dans la formation continue des professeurs.

Ces expérimentations doivent figurer comme éléments de carrière d’un enseignant. Ce qui est le cas lors d’une démarche de dossier de reconnaissance des acquis de l’expérience professionnelle (RAEP).

• Missions d’incubation de la DNE :

http://eduscol.education.fr/cid93919/la-mission-d-incubation-de-la-dne.html

Mission, notamment :

• De soutien,
• De mise en synergie,
• D’accompagnement des incubateurs académiques en y associant un travail de réflexion et de médiation scientifique. Proposition d’éléments, de documents permettant l’accompagnement.

Existence d’env. 10 GT Num (groupes thématiques numériques) de la mission d’incubation de la DNE :

http://eduscol.education.fr/cid127612/les-groupes-thematiques-numeriques-mission-incubation-dne-gtnum.html

Pour faire émerger une question qui pourrait être une thématique d’un GTnum : prendre contact avec M. CImelli.

• Quelques données sur les incubateurs académiques :

Appels à projet : financement des thésards sur les projets AAP

• AAP 2016 : 13 projets
• AAP 2017 : 17 projets
• soit 24 thèses financées

Valoriser les données d’éducation è Feuille de route du Ministre à Ludovia :

• 4 possibilités :
  • aider les enseignants à identifier les difficultés précises de leurs élèves ;
  • les aider à leur proposer des contenus adaptés …
  • aider les enseignants à constituer des groupes d’élèves, selon la stratégie, la pédagogie qu’ils souhaitent mettre en œuvre.
  • présélectionner les contenus les plus adaptés

Valorisation de la donnée et utilisation de l’IA : aller dans le sens de la prédiction et de la prescription

Sans omettre les problèmes éthiques et de sécurisation : car e-éducation, partage de données le plus souvent à caractère personnel, donc nécessité d’organiser le recueil de données dans de bonnes conditions.

Pour que la recherche accède aux données, il faut permettre un recueil des données dans un cadre éthique et sécurisé.

• La protection des données : en plus du délégué ministériel à la protection des données : DPD et des DPDA, mise en place d’un chief data officer au sein du ministère afin de :
  • Mettre en place un cadre structurant conforme au RGPD
  • Faire connaitre les exigences du ministère au travers des marchés et des différents appels à projets : cadre, référentiels et cahiers des charges
• Une doctrine d’hébergement des services et des données dans le CLOUD par l’état : Secnumcloud, comme dans le domaine de la santé : faire émerger un nouveau concept international : celui de la données scolaires et de ses spécificités.
• Enjeux éthiques et stratégiques des projets recherche en e éducation : peut-être à penser dès la conception des travaux de recherche, au travers notamment de la commission éthique qui est en train de se mettre en place.
• La responsabilisation, l’éducation des citoyens est un autre aspect à aborder également : les programmes scolaires vont dans ce sens dès la seconde et éducation aux enfants dès le plus jeune âge.
• Projet LOLA : Laboratoire Ouvert en learning Analytics en partenariat avec le Loria
  • Entrepôt de données à l’échelle nationale en éducation.
  • Idée : infrastructure regroupant des données accessibles aux chercheurs de tout laboratoire : dispositif ouvert à tout le monde en dépôt et en accès.