Atelier de pensée computationnelle

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Cette page a été créée dans le cadre du cours ADID par le groupe Ocarina.

Thème de la formation

Cet Atelier de Pensée Computationnelle Appliquée (APCA) a pour vocation d’initier des étudiants de niveau secondaire II à la pensée computationnelle appliquée, par l’intermédiaire d’un instrument abordable et facile d’acquisition, le Circuit Playground Express de Adafruit.

Analyse des besoins

Pourquoi cet atelier ?

Les organismes internationaux, tels l’OCDE et l’UNESCO, ont produit ces dernières années des référentiels de compétences essentielles au 21e siècle, qui devraient être enseignées dans les écoles référentiel OCDE. La majorité de ces référentiels s’accordent sur l’importance de maîtriser non seulement les Technologies de l’Information et de la Communication (TIC), mais aussi des compétences de créativité, de résolution de problème et de développement de produit de qualité. Il semble donc impératif que les écoliers d’aujourd’hui puissent se former à des techniques, mais surtout à une façon de penser.

Dans cette idée, la pensée computationnelle est un outil très puissant de résolution de problème complexe, qui est bénéfique dans pratiquement tous les domaines de la vie, particulièrement depuis l'avènement du numérique. C’est un processus de réflexion qui vise à conceptualiser les problèmes de manière à les traduire pour les rendre interprétable pour un système informatique. Notion relativement nouvelles, des cours de pensée computationnelle sont données à l’EPFL depuis 2013 pour fournir aux chercheurs une compétences considérée comme indispensable. Un cours d’introduction au niveau secondaire semble donc pertinent pour former les écoliers aux défis à venir.

Pourquoi le format hybride (blended learning)?

Le format hybride qui allie présentiel et distanciel permet d’équilibrer les phases d’acquisition, de partage et de projet. Parmi les avantages souvent cités, donner aux apprenants la liberté de se former quand ils le souhaitent, et peuvent, est un facteur qui favorise l’engagement dans la formation (Henrie et al, 2015). Une fois en présentiel, les apprenants ont déjà fait l’acquisition de connaissances, devraient en principe arrivés en cours avec une vision globale du contenu à étudier et les activités peuvent se concentrer sur la mise en pratique et les partages.

Dans notre contexte, cela soutient également l’autonomisation des apprenants en leur laissant le temps et l’espace de fournir des travaux individuels, tout en bénéficiant à distance d’un accompagnement pédagogique.

Public et contexte

Cet atelier est destiné aux étudiants de secondaire II (collégiens / gymnasiens) dans le cadre de cours à option libres. Il ne fait donc pas partie du cursus obligatoire et peut être librement choisi par les étudiants. Le profil des apprenants se motivés par le sujet, de 15 à 20 ans. Les groupes seront limités de minimum 9 à 18, afin d’avoir suffisamment d’étudiants pour former des groupes et pouvoir gérer les rendus et le tutorat à distance. Les prérequis sont des connaissances basique en TIC (utiliser un ordinateur, savoir se connecter sur un LMS et lancer un module e-learning). Cet atelier s’adresse en principe à des étudiants débutants en codage, mais peut tout à fait être ouvert à des personnes s’intéressant à l’application concrète de codage par CPX.

Environnement spatio-temporel

Dispositif pédagogique

Ce dispositif est élaboré en mettant en parallèle les scénarios d’apprentissage, médiatique et d'accompagnement qui interagissent en permanence. Nous les présentons dans des tableaux synthétiques, que nous détaillons plus bas.

Objectifs d’apprentissage généraux

A la fin de la formation, les étudiants seront capables de :

  • Définir ce qu’est la pensée computationnelle
  • Utiliser les différents composants d’un CPX Adafruit
  • Identifier les différents éléments du langage MakeCode
  • Constituer un code cohérent avec MakeCode
  • Analyser et évaluer un code existant
  • Créer un dispositif original complet avec un CPX Adafruit et les notions fondamentales de pensée computationnelle

Au regard de la taxonomie de Bloom (1956), il s’agit principalement d’objectifs de type cognitif, dont les niveaux augmentent au fur et à mesure de la progression de l’atelier. Par exemple, lors de la première phase à distance, les objectifs se situent sur les niveaux de base, tels que mémoriser la terminologie, comprendre les fonctionnalités de l’outil ou encore la notion de pensée computationnelle. Dès le premier présentiel, les apprenants sont encouragés à mettre en application et à discuter de leurs découvertes, jusqu’aux niveaux d’évaluation et de création des dernières sessions.

En termes affectif, il est également important de mentionner un objectif principal du cours, lié à une transformation, qu’on peut nommer : surmonter les freins vis-à-vis de la pensée computationnelle, grâce à une mise en pratique simple et ludique. En effet, de nombreux apprenants ressentent des peurs qui entravent leur apprentissage dans ce domaine.

Types de connaissances visées

Cet atelier se propose de travailler sur tous les types de connaissances : factuelles, conceptuelles, procédurales et métacognitive. Comme précisé précédemment, les étudiants débutent par acquérir des connaissances factuelles, qui sont utilisées par la suite pour mettre en oeuvre un projet (procédurale et conceptuelle) ainsi qu'à optimiser leur solution et évaluer des solutions par le feedback à d’autres étudiants (conceptuelles et métacognitive).

Storyboard du scénario d’apprentissage

Cette formation est conçue sur 4 semaines, dans un format hybride, sous forme de classe inversée. Le choix des 4 semaines s’expliquent par le contexte institutionnel dans lequel cet atelier s’inscrit. L’atelier aura lieu durant 3h, le mercredi après-midi, jour de congé des collégiens/gymnasiens. Les phases à distance sont également conçues pour prendre 2-3h de travail nécessaire. Le rythme d’une fois par semaine permet autant de laisser du temps aux étudiants pour réaliser les activités tout en maintenant leur engagement pour la formation. Espacer davantage les présentiels alors qu’ils ont relativement peu de travail à fournir risquerait de faire faiblir leur intérêt et donc motivation.

L’action de formation se présente sous 4 phases : un distanciel (avant), un présentiel (pendant), un deuxième distanciel (intersession) et un présentiel de clotûre. Le storyboard ci-dessous les présentent succinctement. Chaque phase est ensuite détaillé dans un tableau de scénarisation pédagogique qui intègre les trois dimensions (apprentissage, médiation, accompagnement).

Scénarisation du dispositif pédagogique


SESSION 1 : Distanciel 1

ID Séquence Timing Objectifs Rôle du formateur Rôle de l'étudiant Rôle du groupe Méthode Support
1 Prise de contact 5’ informer, motiver, créer un lien Pitch le programme en vidéo Prend connaissance des objectifs de l’atelier - Acquisition Mail avec un lien vidéo depuis LMS
2 Bases théoriques 5’ Acquérir la terminologie Donne du contenu dans un module e-learning Lit, regarde et interagit, prend des notes - Acquisition Module e-learning (RISE)
3 Démonstration 5’ Découvrir l'outil Présente la théorie et l’outil Regarde, prend des notes - Acquisition Vidéo (inclue dans le module)
4 Evaluation formative 5’ Evaluer les connaissances Prépare des questions Répond aux questions - Acquisition Quiz (inclu dans le module)
5 Recherche 1h Découvrir les utilisations possibles de l’outil Tutorat à distance si besoin Effectue des recherches, prépare un document à communiquer - Enquête Sources multiples
6 Mise en commun 1h Démarrer la création du groupe, motiver et faire prendre connaissance des applications possibles Lit les productions, modère le forum au besoin, tutorat si besoin Poste ses découvertes sur le forum, lit les partages des autres étudiants Partage Discussion Forum (LMS)


Bibliographie

21st century skills and competences for new millennium learners in oecd countries

Henrie, C., Bodily, R., Manwaring, K. & Graham, C. (2015). Exploring Intensive Longitudinal Measures of Student Engagement in Blended Learning. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 16(3), 131–155. https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i3.2015