Adopte ton EIAH

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Auteur: Kenneth Rioja, volée Baldur/Concordia pour le cours ADID, Automne 2022

Objectif du travail à rendre

Une note de synthèse (< 1000 mots) dont la visée est de mettre en relation les trois vidéos suivantes :

Cette note de synthèse doit aussi inclure au moins deux lectures proposées dans la période du cours :

  • Tchounikine, P., & Tricot, A. (2011). Environnements informatiques et apprentissages humains. Informatique et sciences cognitives: influences ou confluence, 167-200. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00742999
  • Mayer, R. E. (2010). Chapitre 8 Apprentissage et technologie. Comment apprend-on, 191.
  • Tricot, A. (2021). Le numérique permet-il des apprentissages scolaires moins contraints ? Une revue de la littérature. Éducation et sociétés, 45(1), 37–56. https://doi.org/10.3917/es.045.0037
  • 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. https://doi.org/10.3406/intel.2013.1091
  • Fleck, S., Baraudon, C., Frey, J., Lainé, T., & Hachet, M. (2017). “ Teegi, il est trop beau ”: Exemple d’évaluation du potentiel pédagogique d’une interface tangible interactive pour enfants en contexte scolaire. In AFIHM (Ed.), 29ème conférence francophone sur l’Interaction Homme-Machine (p. 12 p.). ACM. https://doi.org/10.1145/3132129.3132143
  • 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. Distance and Mediation of Knowledge, 19(19), Article 19. https://doi.org/10.4000/dms.1954
  • Sangin, M., Molinari, G., Nüssli, M.-A., & Dillenbourg, P. (2011). Facilitating peer knowledge modeling: Effects of a knowledge awareness tool on collaborative learning outcomes and processes. Computers in Human Behavior, 27(3), 1059–1067. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.05.032
  • Fiorella, L., & Mayer, R. E. (2018). What works and doesn’t work with instructional video. Computers in Human Behavior, 89, 465–470. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.07.015

Résumé

L’inclusion et l’utilisation d’un Environnement Informatique pour l’Apprentissage (EIAH) en classe est souvent perçu comme augmentant la charge de travail des enseignant·e·s (Codreanu et al., 2017). Comment permettre une intégration plus fluide et quels seraient les bénéfices pour l’enseignant·e d’adopter un EIAH au sein de sa classe ? Cette fiche donne des pistes sur la prise en compte des besoins de l’enseignant·e, l’adaptation du système à ces besoins par l’enseignant·e et par le système. Ce qui donnerait lieu à un système adapté/adaptable/adaptatif (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018a) afin de permettre de réduire cette charge de travail et finalement d’avoir un EIAH comme partenaire dans le travail.

Introduction

Un Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain (EIAH, ou en anglais Intelligent Tutoring System, ITS) est un « programme destiné à être utilisé par les apprenants impliqués dans une situations d'enseignement et à accompagner ou susciter leur apprentissage » (Tchounikine & Tricot, 2011). Selon ces auteurs, cette définition s’ancre dans une approche constructiviste, elle postule que l’apprentissage est une adaptation de la capacité à réaliser une tâche sous l’effet d’une interaction avec l’environnement. La technologie est centrée sur l’apprenant qui est considéré comme la finalité (technologie centrée sur les apprenants, Mayer, 2010), mais le moyen humain de transmission du savoir est l’enseignant·e – et le moyen tangible, dans une classe acceptant cette technologie, est l’EIAH. L’acceptation d’un EIAH relève d’une contrainte essentielle qui est de savoir si cet EIAH sera en ligne avec l’intention didactique dans un contexte pédagogique particulier (Tchounikine & Tricot, 2011). En tant qu’ingérieur·e·s techno-pédagogique (ITP), un des objectifs est l’appropriation et, in fine, l’adoption de cet outil par l’enseignant·e en conditions ‘écologiques’, c’est-à-dire, en dehors de laboratoires ou d’instituts de recherche où ces outils y sont réfléchis et conçus. Les ITP doivent donc prendre en compte ce premier écart de réalité entre deux différents ‘life-world’, celui du/de la chercheur·euse et de l’enseignant·e (Sloane, 2017).

De plus, une des finalités de l’EIAH est de faciliter le suivi et l’individualisation par l’enseignant·e (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018c). Inclure un EIAH au sein d’une classe demande un certain investissement du côté de l’enseignant·e. En effet, l’implémentation d’un EIAH au sein d’une classe relève d’une certaine négociation avec les plans d’étude. Ces outils utilisés par les enseignant·e·s doivent aussi avoir une sorte de retour sur investissement. Un EIAH se doit de donner des traces et pistes pour améliorer le travail des enseignant·e·s.

Avant de penser à l’apprentissage (finalité), il faut être sûr que l’enseigant·e (moyen) veuille bien utiliser la technologie (intention d’usage / acceptabilité influencée par la perception de l’utilité, appropriation) et l’utilise de manière concrète (usage effectif / acceptabilité, acceptation, adoption). De plus, cet EIAH se doit de donner les traces adéquates et utiles à une meilleure individualisation par l’enseignant·e·s (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018c). La question qui guidera la réflexion dans cette page est :

Comment permettre une adoption de l’EIAH par l’enseignant ?

Selon Christine Michel (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018a), les objectifs d'un système adapté/adaptable/adaptatif sont :

1. Correspondance aux besoins des utilisateur·trice·s

2. Adaptation du système aux besoins de l’utilisateur·trice par lui-/elle-même

3. Adaptation du système aux évolutions de l’utilisateur·trice

Développement

Définitions

L’appropriation est « la manière dont les usagers évaluent et adoptent, adaptent et intègrent une technologie dans les pratiques quotidiennes » (Carroll et al., 2003, cité par ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018a). Plus précisément, il s’agit du « processus graduel à travers lequel les participants deviennent de plus en plus performants dans l’utilisation d’un outil » (p. 11, Jonsson, 2007, cité par Codreanu et al., 2017).

L’acceptation est définie « comme la façon dont un individu, mais aussi un collectif, une organisation, perçoivent au gré des situations quotidiennes les enjeux liés à ces technologies (atouts, bénéfices, risques, opportunités) et y réagissent (favorablement ou non) » (p. 362, Bobillier-Chaumon, 2016, cité par Codreanu et al., 2017)

Enfin, l’adoption d’une technologie est le niveau selon lequel l’usager·e utilise de manière effective le système, selon Codreanu et al., (2017), « l’adoption d’une technologie s’inscrirait sur un continuum allant des représentations a priori d’un système jusqu’à des formes d’acceptation construites sur la base des usages réalisés ».

Correspondance aux besoins des utilisateur·trice·s

Ces trois définitions peuvent être retrouvées dans la Technology Acceptance Model 3 (Venkatesh & Bala, 2008), respectivement sous les termes ‘Attitude envers l’utilisation’ (avec la perception de l’utilité et de l’utilisabilité), ‘Intention d’usage’ (ou ‘Acceptabilité’) et ‘Utilisation du système’ (ou ‘Usage effectif’). Carroll (2004, cité par ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018a) décrit trois moments clés dans les cycles des usages d’une technologie :

  • l’adoption, c’est-à-dire le choix d’utiliser ou non la technologie,
  • l’utilisation, c’est-à-dire l’exploration et adaptation des fonctionnalités de la technologie aux contextes d’utilisation et
  • l’appropriation effective qui est la construction de schèmes d’utilisation correspondant à des séquences d’utilisation régulières et stabilisées.

En effet, la perception de l’utilité est le facteur le plus important dans l’utilisation concrète d’un objet (Venkatesh & Bala 2008). La recherche orientée par la conception (Design-based research) permet une conceptualisation théorique basée sur des modèles scientifiquement validés (p.ex. Technology Acceptance Model 3 de Venkatesh & Bala, 2008, le questionnaire Attrakdiff de Lallemand et al., 2015) et l’implémentation du produit en conditions naturelles. Ceci permet de « tester la validation écologique de la théorie et de générer de manière itérative des apports des théories existantes ou nouvelles théories » (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018c). Cependant, il faut être conscient que l’évaluation de l’efficacité pédagogique d’une technologie en contexte de classe reste très rare et donc ne permet pas de comparaison avec d’autres contextes et conditions identiques (Fleck et al., 2017)

Adaptation du système aux besoins de l’utilisateur·trice par lui-/elle-même

Selon l’étude de Codreanu et al. (2017) la formation et l’accompagnement sont insuffisants et peuvent être des freins à l’utilisation et l’exploitation des EIAH à l’école primaire. Ce manque d’accompagnement pourrait être pallié par la conception participative ou co-conception (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018c). Dans cette vidéo, Elise Lavoué discute d’impliquer l’utilisateur·trice final·e dans la conception à chaque étape du développement afin de répondre à leurs besoins et attentes dans un environnement qui leur est spécifique. Les idées et demandes sont ainsi directement intégrées à la conception. Pour aller plus loin encore, des méthodes comme le méta-design (Fischer et al., 2004) permettent de donner aux utilisateur·trice·s finaux·les plus d’empowerment dans le cycle de conception en leur donnant les outils et les occasions de concevoir et en les incluant personnellement dans l’équipe de conception. Ces méthodes pourraient d’une part, augmenter la perception d’utilité car les enseignant·e·s eux-/elles-mêmes adapteraient le système directement selon leurs besoins. Ainsi, la co-conception s’affranchirait des interviews ou tests utilisateur·trice·s qui seraient une perte de ressources d’une part, et de l’autre, pourraient être biaisées car passant par la perception et l’analyse du / de la chercheur·euse.

Adaptation du système aux évolutions de l'utilisateur·trice

Un EIAH peut permettre la collecte automatique des informations concernant les interactions qui se passent lors de son utilisation. Ces informations sont appelées traces et leur analyse provient du domaine des learning analytics (voir Romero & Ventura, 2020). L’utilisation et l’analyse de ces traces permettent d’avoir un retour sur l’activité, importante pour l’enseignant·e afin de quantifier l’apport de son enseignement. L’adaptation du système aux évolutions de l’utilisateur·trice pourraient se faire notamment par l’analyse de traces objectives des processus d’apprentissage en classe par l’EIAH.

« Les outils d’analyse automatique de l’usage d’une application logicielle sont souvent définis par des statisticiens et des informaticiens. Afin de faciliter l’appropriation, la compréhension et l’interprétation des résultats, nous pensons que les concepteurs enseignants qui sont les acteurs principaux du processus de développement d’un EIAH et les mieux à mêmes d’interpréter les usages d’un point de vue pédagogique, devraient être étroitement associés à cette phase d’analyse, qu’elle soit automatique ou non. » (Choquet & Iksal, 2007)

Le problème de ces traces est qu’elles doivent être transformées de leur état ‘brut’ à un état ‘compréhensible par l’utilisateur·trice’. Ces traces ‘brutes’ sont souvent inadaptées car le besoin des enseignant·e·s est d’avoir un retour instantané compréhensible (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018b). Des outils comme les tableaux de bord présentant les données à partir de visualisations (George et al., 2013 ; Schwendimann et al., 2017) peuvent répondre à cette problématique.

« La réingénierie à des fins d’amélioration de la qualité pédagogique d’un EIAH se pratique, par définition, après observation et analyse des utilisations antérieures » Choquet, 2007, cité par George et al., 2013

De plus, ces traces permettent aussi de re-concevoir le système mis en place pour répondre aux évolutions de l’enseignement. En plus d’autres informations obtenues de l’observation de l’enseignant·e par exemple, ces traces permettent de les compléter et participent à une démarche itérative et participative de conception des systèmes informatiques (George et al., 2013).

Conclusion

Adopter un EIAH est possible en ayant ces trois objectifs en tête. Premièrement, ce système doit correspondre aux besoins des utilisateur·trice·s, connaître les besoins est une première étape importante mais peut être incluse directement si on adopte une recherche orientée par la conception (design-based research, ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018c). En effet, ce type de recherche pourrait faciliter la mise en place du deuxième objectif : l’adaptation du système aux besoins de l’utilisateur·trice par lui-/elle-même. On peut penser à des méthodes comme le meta-design qui permet de considérer l’enseignant·e comme actif·ve dans la conception du système et ainsi pourra adapter directement le système selon ses besoins. Enfin, les traces enregistrées automatiquement par le système peut aussi permettre au système lui-même de s’adapter selon les besoins de l’utilisateur·trice, permettant ainsi un retour sur investissement du temps passé à l’apprentissage et à l’utilisation du système (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018b). Finalement, ces trois objectifs développés précédemment sont atteints lorsque l’utilisateur·trice s'approprie effectivement le système en contexte (ATIEF : Ressources sur les EIAH, 2018a).

Références

ATIEF : Ressources sur les EIAH. (2018a). Adaptation: Analyser l’appropriation pour analyser l’adaptation. [Vidéo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=9soVe48UClo

ATIEF : Ressources sur les EIAH. (2018b). Analyse de Traces: Objectifs de traçage. [Vidéo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=aQMnhcq4HBM

ATIEF : Ressources sur les EIAH. (2018c). Méthodes de conception: Introduction à la conception des EIAH. [Vidéo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=mZe0bRwrRzs&t=242s.

Choquet, C., & Iksal, S. (2007). Modélisation et construction de traces d'utilisation d'une activité d'apprentissage: une approche langage pour la réingénierie d'un EIAH. STICEF (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation), 14, 24-pages. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00696351

Codreanu, E., Michel, C., Bobillier-Chaumond, M.-E., & Vigneau, O. (2017). L’acceptation et l’appropriation des ENT (Espaces Numériques de Travail) par les enseignants du primaire. 24(1), 39p. https://doi.org/10.23709/sticef.24.1.1

Fischer, G., Giaccardi, E., Ye, Y., Sutcliffe, A., & Mehandjiev, N. (2004). Meta-Design : A manifesto for End-User Development. Commun. ACM, 47, 33‑37. https://doi.org/10.1145/1015864.1015884

Fleck, S., Baraudon, C., Frey, J., Lainé, T., & Hachet, M. (2017). “ Teegi, il est trop beau ”: Exemple d’évaluation du potentiel pédagogique d’une interface tangible interactive pour enfants en contexte scolaire. In AFIHM (Ed.), 29ème conférence francophone sur l’Interaction Homme-Machine (p. 12 p.). ACM. https://doi.org/10.1145/3132129.3132143

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. https://doi.org/10.3406/intel.2013.1091

Lallemand, C., Koenig, V., Gronier, G., & Martin, R. (2015). Création et validation d’une version française du questionnaire AttrakDiff pour l’évaluation de l’expérience utilisateur des systèmes interactifs. European Review of Applied Psychology, 65(5), 239–252. https://doi.org/10.1016/j.erap.2015.08.002

Mayer, R. E. (2010). Chapitre 8 Apprentissage et technologie. Comment apprend-on, 191.

Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning analytics: An updated survey. Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery, 10 (3). https://doi.org/10.1002/widm.1355

Schwendimann, B. A., Rodríguez-Triana, M. J., Vozniuk, A., Prieto, L. P., Boroujeni, M. S., Holzer, A., Gillet, D., & Dillenbourg, P. (2017). Perceiving Learning at a Glance: A Systematic Literature Review of Learning Dashboard Research. IEEE Transactions on Learning Technologies, 10 (1), 30–41. https://doi.org/10.1109/TLT.2016.2599522

Sloane, P. F. E. (2017). ‘Where no man has gone before!’ – Exploring new knowledge in design-based research projects: A treatise on phenomenology in design studies. EDeR. Educational Design Research, 1(1). https://doi.org/10.15460/eder.1.1.1026

Tchounikine, P., & Tricot, A. (2011). Environnements informatiques et apprentissages humains. In D. K. Catherine Garbay (Ed.), Informatique et sciences cognitives: Influences ou confluence ? (pp. 153–186). OPHRYS / MSH. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00742999

Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x

Kenneth Rioja (discussion) 12 décembre 2022 à 12:04 (CET)

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