Voir la source de Interview : Learning analytics (LA), traces et éthique. Analyse, intelligence, et interaction homme-machine au service de l’apprentissage.

== Développement == 

=== Introduction === 

Le domaine technologique fait aujourd’hui partie intégrante de la recherche dans le domaine des sciences de l’éducation. Parmi les sujets étudiés, on peut citer les learning analytics qui sont définis selon Peraya (2019) comme des traces multimodales qui sont recueillies de manière automatique par des dispositifs embarqués sur les plateformes d’apprentissage.<br>
Afin d’étudier ce domaine, comme notifié précédemment, il est parfois fait usage des traces. Les traces sont une source de retour sur activité et permettent de l’analyser (ici l’activité des apprenants). Selon Georges. S et al. (2013), l’utilisation des traces peut se faire de manière méthodique, « la trace est devenue un objet d’étude à part entière avec la volonté de partager et de capitaliser sur leur représentation et exploitation. » <br>
Nous avons interviewé Vanda Luengo, professeure au laboratoire de recherche en informatique (LIP6) au sujet de la place des traces dans les learning analytics. 
Cette dernière utilise les traces dans ses recherches en lien avec l’étude des learning analytics (Luengo et al., 2019;  Lebis et al., 2019 ; Lebis et al., 2016).

=== Les LA et les traces === 

Selon les réponses données dans l’interview, il existe au sein des LA, deux domaines très proches : l’educational data mining et les learning analytics. Ces deux domaines contiennent également plusieurs dimensions.<br>
On retrouve une certaine dualité dans entre le Data mining et les learning analytics. 
Vanda Luengo soutient que les données vont à la machine dans le cadre du data mining par exemple si l’on utilise des tuteurs intelligents qui dépendent d’une intelligence artificielle qui tentera de s’adapter à l’apprenant pour lui fournir du feedback. Pour ce qui est des LA, cette information est donnée à l’humain et ainsi nous pouvons visualiser l’information. L’intelligence est donc partagée. Il existe plusieurs dimensions, dont quatre types de statistiques (descriptives, diagnostics, prédictive et prescriptive). 
Chacune peut compter une présence plus ou moins forte d’une interaction des machines, mais les résultats sont ensuite présentés à l’humain qui prend la décision finale. 
“L’intelligence peut être des deux côtés, mais coté learning analytics, on est très centrés décision et c’est l’humain qui prend ici la décision”.<br>
“Les traces sont laissées de façon consciente ou inconsciente”. Des traces sont laissées et peuvent ensuite être analysées par l’humain afin de créer ensuite les changements nécessaires au travers de ses connaissances et de leur analyse. 
Des experts peuvent également combiner le qualitatif et le quantitatif, les traces ne sont ainsi pas auto-suffisantes dans le monde de la recherche et de la méthodologie scientifique mais représentent un outil avec du potentiel. 
“Les learning analytics ce n’est pas que de la statistique”. Il y a également des techniques informatiques qui ne font pas nécessairement appel aux statistiques. Ces algorithmes qui traiteront les données analyseront les informations de manière qualitative. 

=== Utilisation des traces dans les LA  et éthique === 

“Il faut avoir du recul sur l'utilisation des traces, ce ne sont que des données et des indicateurs, il faut faire attention à ne pas les sur- ou sous-interpréter, sans oublier les biais de données.”  Le contexte et le domaine de validité sont également à prendre en compte.<br>
L’interprofessionnalité permet de donner un réel sens aux  analyses en se basant sur différents modes de pensées, plusieurs compétences et modèles théoriques amenant à pouvoir comprendre au mieux les données auxquelles les chercheurs font face. <br>
La partie la plus sensible dans l’utilisation des lois n’est plus tellement dans le cadre légal de l’utilisation des données personnelles depuis l’apparition de lois comme les normes RGPD. Le problème se trouverait plus dans les analyses et leurs usages qui restent un problème éthique plus complexe à résoudre bien que l’utilisateur est maintenant en droit de réclamer la suppression des données le concernant. Par exemple , avoir pour but de prévenir le comportement d’un enfant turbulent et stigmatisé ainsi certains comportements en vient à être davantage questionné aujourd’hui que le sujet en question. <br>
En fin d’interview, nous avons également parlé d’appropriation des données dans la recherche et des décisions qui sont prises découlant des analyses. Leur utilisation n’est pas une chose encore très claire, il est aisé de sur- ou sous-interpréter encore une fois les informations, par exemple au travers d’un carnet de bord amenant des feedbacks aux étudiants et pouvant parfois les décourager selon ce qui est montré à l’apprenant. Ainsi, il est encore difficile de se positionner et de faire en sorte que les LA aient uniquement des effets bénéfiques sur les apprentissages.


== Liste des questions ==

# Comment définiriez-vous les learning analytics ? 
# L’objet d’étude des LA est la collecte, l’analyse et l’utilisation intelligentes de données produites par l’apprenant. En quoi diriez-vous que leur utilisation est intelligente ?
# Dans le cadre des learning analytics, vous utilisez visiblement les traces en guise d’outils, pourquoi ne pas utiliser des méthodes plus conventionnelles d’un point de vue méthodologie scientifique comme du qualitatif ou du quantitatif ? (des abus de langage sont ici fait afin de rendre les propos simples et explicites mais auraient pu être bien plus rigoureux)
# Au sein des LA, lorsque l’on utilise les traces, faut-il avoir un certain recul vis-à-vis de leur utilisation, et, d’après votre expérience, parvenez-vous à percevoir certaines limites à l’utilisation des traces dans les LA ?
# Selon Margarida Romero (2019), il est souhaitable d’encourager la coopération entre chercheurs en sciences de l’éducation et en sciences du numérique afin de tendre vers un regard multidisciplinaire qui pourrait donner lieu à de meilleurs modèles d’analyse de traces d’apprentissage. Partagez-vous également cet avis ? 
# Pensez-vous qu’il est possible qu’au travers de l’utilisation des traces d’un point de vue éthique on puisse toucher aux libertés individuelles de chacun ? Quelle est votre vision ?
# Pensez-vous que les traces sont toujours utilisées au bénéfice de l’apprenant ?
# Pensez vous qu’en lien avec le domaine des learning analytics, les traces représentent un outil d’avenir ou deviendront-elles rapidement obsolètes ?

== Interview ==

L'entretien s'est déroulé via Zoom le mercredi 19 Mai 2021.

La vidéo de l'entretien est disponible via le lien : http://tecfaetu.unige.ch/etu-maltt/aegir/ismailg0/methodo/interview/VandaLuengo.mp4

== Bibliographie ==
* George, S., Michel, C., & Ollagnier-Beldame, M. (2013). Usages réflexifs des traces dans les environnements informatiques pour l’apprentissage humain. Intellectica, 59(1), 205-241.
* Lebis, A., Lefevre, M., Luengo, V., & Guin, N. (2016, September). Towards a capitalization of processes analyzing learning interaction traces. In European Conference on Technology Enhanced Learning (pp. 397-403). Springer, Cham.
* Lebis, A., Lefevre, M., Luengo, V., & Guin, N. (2019, July). Recherche intelligente de processus d'analyse de traces d'e-learning via des inférences sémantiques. In Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC).
* Luengo, V., Guin, N., Bouhineau, D., Daubias, P., Bruillard, E., Iksal, S., ... & Kuzniak, R. (2019). Hubble, un observatoire des analyses des traces (Doctoral dissertation, ANR (Agence Nationale de la Recherche-France)).
* Peraya, D. (2019). Les learning analytics en question. Distances et médiations des savoirs, 25, 19.
* Peraya, D., & Luengo, V. (2019). Les Learning Analytics vus par Vanda Luengo. Entretien. Distances et médiations des savoirs. Distance and Mediation of Knowledge, (27).

== Références pour aller plus loin ==
* Peraya, D. (2019). Les Learning analytics en question. Panorama, limites, enjeux et visions d’avenir. Distances et médiations des savoirs. Distance and Mediation of Knowledge, (25).
* Peraya, D., & Luengo, V. (2019). Les Learning Analytics vus par Vanda Luengo. Entretien. Distances et médiations des savoirs. Distance and Mediation of Knowledge, (27).
* Romero, M. (2019). Analyser les apprentissages à partir des traces. Des opportunités aux enjeux éthiques. Distances et médiations des savoirs. Distance and Mediation of Knowledge, (26).