Analyse d’un usage efficace des traces avec le tuteur métacognitif et motivationnel

Résumé

Cet article a été créé dans le cadre du cours ADID 1. Il propose une synthèse sur le contenu de trois capsules vidéo concernant les Environnements informatiques pour l’apprentissage Humain (EIAH) tout en faisant un lien avec deux lectures sur ce même sujet.

Introduction

Selon Mabillot (2000), « Un dispositif (…) est interactif lorsque dans la relation homme-machine, on peut parler d’intelligence ajoutée » tel que le tuteur intelligent peut le faire. Ces derniers font partie intégrante des environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH) et permette de faire progresser l’apprenant dans son apprentissage. Cependant, un protocole rigoureux est mis en place afin d’avoir une expérience utilisateur positive, notamment avec l’enregistrement de traces. On peut se questionner sur la marche à suivre ainsi que sur les résultats obtenus appliqués au tuteurs intelligents. Nous allons commencer par mettre en lumière le lien entre les EIAH et le système de traces. Puis nous mettrons en lien les traces avec l’usage des tuteurs intelligents.

Développement

Avant de parler de tuteur informatisé, il est important de le remettre en contexte puisqu’il s’intègre complètement dans les EIAH. Ces derniers sont des environnements informatiques ayant pour finalité de susciter ou d’accompagner un apprentissage. Ils sont produits par des modèles qui modélise l’artefact réel développer, ces modèles sont eux même produit par des métamodèle explicites et formels.

Les EIAH

Pour que le tuteur informatisé soit efficace il faut donc en premier lieu avoir un EIAH qui ait une finalité définie, par exemple l’amélioration des performances d’apprentissage. Ces finalités devront s’adapter aux connaissances du domaines, des utilisateurs et du contexte concerner. L’EIAH est un outil de liens entre les enseignants et les apprenants puisqu’il permettra des interactions entre eux, afin d’utiliser ces échanges un système de traces à été développer. Ce système correspond à l’enregistrement d’interactions entre apprenant-apprenant ou apprenant-enseignant et le système, par le biais de plusieurs techniques utilisables (observation in situ, interview, questionnaire). Cependant, toutes ont des inconvénients comme : le biais de subjectivité, le coût financier et le temps accorder élevés, son côté inadapté car non spontané. De ce postulat, l’usage d’EIAH et l’enregistrement et analyses de traces semblent pertinent, toutefois il est de rigueur d’élaborer des critères d’évaluation des EIAH. Afin d’évaluer l’EIAH il est possible de collecter des données quantitatives, qualitatives qui seront prise en condition expérimentale (dans un laboratoire) ou écologique (dans un milieu naturel). L’évaluation se fera selon trois critères : l’utilisabilité, l’utilité et l’acceptabilité. Cette évaluation aura pour objectif d’être réutilisable et généricité pour les EIAH, il est important d’assurer la traçabilité entre la théorie, le modèle et l’artefact produit. Une bonne évaluation aura des bénéfices non négligeables tels que de permettre :  

• D’interpréter des phénomènes observables lors de l’utilisation de l’artefact ;
• D’enrichir la théorie sous-jacente (apprentissage constructiviste, socio-constructiviste, autorégulé, etc.) ;
• De construire des modèles de conception.

Collecte des traces par l'EIAH

Pour avoir des traces il faut : collecter des éléments d’interactions (actions effectuées par l’apprenant, feedbacks apportés par le système) faites à priori des interactions. Elles pourront être utiliser via une transformation les enregistrements collectés (transformations de type calcul machine pour permettre l’exploration des enregistrements pour extraire ensuite l’information rechercher ; transformations de type présentation afin de rendre accessible à l’utilisateurs les enregistrements en les présentant sur l’interface). Les traces seront exploitées lors d’actions sur et hors de l’environnement d’apprentissage, elles peuvent être exploiter pour des usages à fins pédagogiques tel que l’usage de traces par l’utilisateur pour le diriger vers d’autres actions, l’apprenant peut également recevoir des feedbacks basés sur les traces. Elles peuvent également être exploiter sans fins pédagogique avec des actions autonomes comme l’utilisateur édite, supprime et partager ces traces au cours de son usage. Les traces , en étant utilisé, ont un lien direct avec l’appropriation que l’apprenant peut avoir ou non le système en contexte. Un système adapté, adaptable et adaptatif permet de correspondre aux besoins de l’utilisateur, de faire en sorte que l’utilisateur adapte le système à ses besoins mais également que le système s’adapte aux évolutions de l’utilisateurs. L’appropriation selon J.Caroll, Haward, peck & Murphy (2003) correspond à la « manière dont les usages évaluent et adoptent, adaptent et intègrent une technologie dans les pratiques quotidiennes ». L’acceptation et l’appropriation d’un système est installés lorsqu’il y a eu une construction de schèmes d’utilisation c’est-à-dire d’usages par l’utilisateur.

L'analyse des traces par le tuteur intelligent

Les traces peuvent être utiliser et analyser pour les fins de système de tuteurs intelligents puisqu’avec des traces instantanées et sélectionner, ils deviennent de vrais système adaptatif et génératif. Ces tuteurs intelligents sont « utilisés par les systèmes informatiques pour savoir comment résoudre des problèmes et enseigner cette résolution ». Ce sont des systèmes fermés puisqu’ils sont créés pour un enseignement spécifique avec des activités tracés bien délimités. Certaines problématiques se révèle dans ce type de système, tel que l’usage des systèmes de tuteurs intelligents qui est sensé « comprendre ce que fait l’élève pour agir en conséquence » (Mulet & al. , 1954). Par cela, il utilise les traces que l’apprenant fait dans le but d’user des techniques de modélisation de l’apprenant. C’est une vision hypothétique obsolète qui montre que l’élève devrait avoir un niveau de connaissance proche d’un expert du domaine, ce qui n’est clairement pas avéré. Bruillard explique que « la prise en compte de tous ces aspects reste délicate et les résultats de ces systèmes ne sont pas toujours à la hauteur des espérances » . En parallèle un autre courant vise à concevoir des environnements informatiques plus ouverts en favorisant l’apprentissage par exploration, solitairement ou en groupe via le paradigme de l’apprentissage par la découverte et la théorie de l’apprentissage constructiviste.

Les tuteurs métacognitifs informatisés ont été utiliser dans le cadre des EIAH afin de comprendre les réels besoins des apprenants pour que l’EIAH les aider de manière adaptée. Pour cela les analysent des traces des apprenant ont étaient analyser par les tuteurs cognitifs dans le but de concevoir un diagnostic de leurs connaissances. Une faille a été perçu : l’évitement de la recherche d’aide par l’apprenant même lorsqu’il en aurait réellement besoin au cours de son apprentissage. Pour lui, l’aide peut être vu comme une menace pour l’apprenant en termes d’estime de soi, de besoin d’apprendre en autonomie. Une étude est née afin de contrer cet évitement avec l’aide d’un tuteur métacognitif et motivationnel. La finalité de cette étude montre que le tuteur n’a pas d’effet sur les comportements d’évitement car les causes sont multiples (motivationnels, absence de prise de conscience de difficultés qui nécessiterait de faire appel à de l’aide). Cependant cette étude montre que ce tuteur permet aux apprenants de moins percevoir l’acte de recherche d’aide comme une menace de leurs estimes de soi, de leurs compétences et de leurs autonomies.

Conclusion

De nos jours nous retrouvons énormément d’EIAH dans l’apprentissage, l’usage ce celle-ci dois être fait à bon escient pour ne pas être contre-productif pour l’apprenant. Une aide avec les tuteurs intelligent qui use des traces en les analysant permet de jogger quand agir ou non. Les protocoles utiliser afin de trier les traces et d’affiner l’action du tuteur intelligent à fait ces preuves avec le contournement les stratégies d’évitements de recherche d’aide chez l’apprenant avec un tuteur métacognitifs et motivationnel qui a su contrer les perceptions de menace de l’apprenant.

Références bibliographiques

• Caron, T. ATIEF (2018, décembre 18). Analyse de Traces : Objectifs de traçage. Capsule vidéo du MOOC d’introduction à la recherche sur les EIAH. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=aQMnhcq4HBM&feature=emb_title
• Michel, C. ATIEF (2018, décembre 15). Adaptation : Analyser l'appropriation pour analyser l'adaptation. Capsule vidéo du MOOC d’introduction à la recherche sur les EIAH. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=9soVe48UClo&feature=emb_title
• Sanchez, E. ATIEF (2018, décembre 14). Méthodes de conception : recherche orientée par la conception. Capsule vidéo du MOOC d’introduction à la recherche sur les EIAH. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=iiN3Axy5a9c&feature=emb_title
• Mulet Julie, Sakdavong Jean-Christophe et Huet Nathalie, « Quels tuteurs informatisés pour réduire les comportements d’évitement de la recherche d’aides des apprenants ? », Distances et médiations des savoirs URL : http://journals.openedition.org/dms/1954 ; DOI : 10.4000/dms.1954
• 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://tecfalms.unige.ch/moodle/pluginfile.php/37217/mod_resource/content/2/COMEL1_George_Usages%20r%C3%A9flexifs%20des%20traces%20dans%20les%20EIAH.pdf