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== Résumé ==
Les situations d’apprentissages sont de plus en plus supportées par des environnements numériques appelés EIAH, les traces d’usages laissées par les utilisateurs sont au centre de la démarche de conception.

== Introduction ==
Aujourd’hui les situations d’apprentissages supportées par un environnement numériques sont de plus en plus utilisées.  On parle alors d’EIAH pour « environnement informatique d’apprentissage humain ». Tchoukinine (Tchounikinine 2002 cité p169 par Tchounikine & Tricot) les définit comme des environnements intégrant des agents humains et artificiels, et leur offrant des conditions d’interactions ou encore des conditions d’accès à des ressources formatives -humaines & ou médiatisée- locales ou distribuées.  Dans le cadre de leur conception, dans une démarche centrée sur l’apprenant il est nécessaire de prendre en considération les traces. Les systèmes tutoriaux intelligent, définis par Graesser (Cité par Mayer 2010 p193) comme un des dix types d’EIAH, reposent par exemple sur l’analyse de ces traces laissées par l’apprenant.

== Développement ==
La démarche de conception d’un système de tutorat intelligent est supportée par le concept que la connaissance émerge des interactions de l’apprenant et de son environnement. Le tuteur intelligent a pour objectif, de renforcer l’autorégulation de l’apprenant, et de mobiliser un processus réflexif reposant sur des outils métacognitifs. La conception de ces tuteurs est construite sur un diagnostic des connaissances de l’apprenant, puis sur une évaluation de la proposition d’aide en considération du besoin. L’effet du tuteur se manifeste par une action d’aide, de remédiation. On parle de diagnostique métacognitif. C’est donc l’interactivité qui est relevée sous la forme des traces. L’utilisation des traces dans ces systèmes ouverts fait partie du processus d’apprentissage et par la même du processus de conception de l’outil. Elles permettent aussi à l’enseignant un suivi et un encadrement de l’apprenant.

La conception de ces outils se fait donc dans une démarche collaborative avec les enseignants, ils ne sont pas simplement utilisateurs, mais parfois amenés à concevoir directement l’outil. Les traces permettent donc de constater si l’activité s’est réalisée correctement, si les objectifs d’apprentissage sont atteints, si l’outil a été utilisé correctement. On peut alors parler de l’appropriation de l’outil : le système est adapté, adaptable et adaptatif. Dans la conception même de l’outil, ces traces sont aussi un support pour d’éventuelles modifications, elles permettent un processus dynamique de coévolutions possibles entre les utilisateurs et le système. 

Les traces peuvent aussi relever des problématiques et être support de recherche. Car elles offrent des modélisations de comportement. Par exemple dans le cadre des tuteurs intelligents, la manière dont est donné le message à un impact sur la réalisation de l’action. Mulet, Sakdavong, Huet ont travaillé sur cette problématique en lien avec le constat que les apprenants utilisent peu ou mal (par des comportements d’évitement ou d’abus d’aide que les traces ont permis de relever) l’aide qui leur est proposé. Cet abus ou évitement est un manque d’autorégulation, en effet la recherche d’aide lorsqu’elle est limitée aux besoins de l’apprenant est une stratégie d’autorégulation. Il résulte de leurs travaux que selon la formulation utilisée dans les incitations des tuteurs métacognitifs pour soutenir la recherche d’aide, le coût affectivo-motivationnel perçu dans l’acte de recherche d’aide peut être réduit. Dans ces contextes d’études, la capitalisation des traces offre des ouvertures réflexives sur la conception des environnements.

== Conclusion ==
La prise en considération des traces intervient donc à tous les niveaux de conception d’un EIAH : du moment où il est inventé, ou on pense et imagine l’environnement dans son contexte, son utilisation attendue. Mais aussi dans ses spécifications, sa réalisation, son expérimentation et son évolution. Le recueil des traces se fait sous plusieurs formes, des learning analytics fournis par les environnements numériques aux observations, interviews et questionnaires. Chacun de ces recueils ayant ses propres limites et inconvénients (coûts, temps, inadaptation, subjectivité) il est parfois nécessaire d’utiliser plusieurs supports d’analyse.

== Bibliographie ==
* George, S., Michel, C., & Ollagnier-Beldame, M. (2013). Usages réflexifs des traces dans les environnements informatiques pour l’apprentissage humain. ''Intellectica. Revue de l’Association pour la Recherche Cognitive'', ''59''(1), 205‑241.
* Mayer, R. E. (2010). Apprentissage et technologie. ''Comment apprend-on ?'', 191‑211.
* Mulet, J., Sakdavong, J.-C., & Huet, N. (2017). Quels tuteurs informatisés pour réduire les comportements d’évitement de la recherche d’aides des apprenants ? ''Distances et médiations des savoirs'', ''19''(19), 1‑17.
* Pierre Tchounikine, André Tricot. Environnements informatiques et apprentissages humains. Catherine Garbay, Daniel Kayser. Informatique et sciences cognitives : Influences ou confluences ?, OPHRYS / MSH, pp.153-186, 2011, Cogniprisme.

== Sitographie ==
'''Capsules Vidéo'''
* Capsule 1 [https://www.youtube.com/watch?v=iiN3Axy5a9c&feature=emb_logo La recherche orientée par la conception], Eric Sanchez
* Capsule 2 : [https://www.youtube.com/watch?v=aQMnhcq4HBM&feature=emb_logo L’analyse de traces : les objectifs de traçage], Thibault Caron
* Capsule 3 [https://www.youtube.com/watch?v=9soVe48UClo&feature=youtu.be Analyser l’appropriation pour analyser l’adaptation]. Christine Michel.

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