Les EIAH et les tuteurs intelligents motivants: une solution pour l'apprentissage individualisé?

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Larissa Santos Vieira - Volée Baldur

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 entre plusieurs lectures en lien avec ce même sujet.

Introduction

« La recherche sur les environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH) est un domaine de recherche pluridisciplinaire » (Tchounikine, 2007) proposant différents outils d’aide à l’apprentissage pour les apprenants ; les EIAH sont aujourd’hui essentiels pour la progression dans l’apprentissage et l’enseignement. Lorsqu'on se focalise sur l'individualité de chacun, il est important que l’apprenant puisse s’auto-réguler et qu’il dispose d’un système adapté correspondant à ses besoins. Pour analyser l'efficacité d’un EIAH auprès des apprenants, les concepteurs utilisent les traces. Elles permettent aux concepteurs d’obtenir un retour sur l’activité des utilisateurs et comprendre ce qui a fonctionné, ce qui nécessite une amélioration ou encore ce qui ne fonctionne pas.

Développement

Tout d’abord, lorsque qu’il s’agit de concevoir un EIAH, il est important « d’adopter une démarche centrée sur l’apprenant […] et considérer la technologie comme simple support » (Mayer, 2010). Il s’agit, par la suite de concevoir une situation d’enseignement où l’apprenant doit accomplir des tâches, dans un certain contexte définissant un temps, un lieu et des artefacts, permettant l’élaboration d’une nouvelle connaissance par l’apprenant (Tchounikine et Tricot, 2011). Finalement, l’EIAH est considéré comme réussi lorsque son usage persiste dans le temps par un apprenant et qu'il s'approprie de celle-ci.

Selon Leroux (2017) les technologies aujourd’hui visent à individualiser et différencier les parcours d’enseignement afin de répondre à l’hétérogénéité des publics. Lorsqu’il s’agit d’un apprentissage individuel, les concepteurs des EIAH doivent proposer des outils d’apprentissage, s’appuyant sur différentes modalités de communication, pouvant être auprès d’un enseignant, des forums ou encore à travers un système d’aide informatisé (Mulet et al., 2019). Cependant, les apprenants utilisent peu ce type d’aide et cela à cause de leur perception de la recherche d’aide comme une menace pour l’image qu’ils se font de leurs compétences et/ou leur autonomie (Mulet et al., 2019). Cette perception peut être notamment liée aux parcours scolaires et aux réussites et échecs des élèves. Selon Leroux (2017) les succès et les échecs des apprenants nourrissent avec le temps des représentations de soi susceptibles à leur tour d’influencer les performances. Ce sont ces raisons qui font qu’aujourd’hui les concepteurs des EIAH pourraient être amenés à travailler sur des dispositifs motivants et adaptatifs, qui pourraient autoriser non seulement les parcours individualisés mais aussi la gestion de feedback de réussite et d’échec (Leroux, 2017). En effet, les recherches de Mulet et al. (2017) montrent que la perception des menaces pour l’autonomie diminue de manière significative lorsque les apprenants bénéficient d’un tuteur motivant et il en est de même pour la perception de menaces pour leurs compétences. Il serait donc intéressant d’approfondir les études concernant les tuteurs intelligents motivants pour un apprentissage autonome et motivant, car il semblerait que c’est une bonne manière de permettre aux apprenants d’apprendre à leur rythme sans ressentir ces menaces qui peuvent influencer leur apprentissage.

Toutefois, il ne faut pas négliger le fait que les EIAH tournés vers les tuteurs intelligents sont un vrai problème pour leurs concepteurs. En effet, comme nous l’expliquent Tchounikine et Tricot (2011), le tuteur intelligent doit être capable de repérer les erreurs produites par l’apprenant, les diagnostiquer et proposer une réponse adaptée à cette erreur, ce qui reste encore aujourd’hui extrêmement difficile. De plus, cela impliquerait que les tuteurs intelligents soient capables de décrire l’ensemble d’actions, des réponses et des erreurs de l’ensemble des apprenants, tout en étant capable de décrire la raison de ces actions, réponses et erreurs (Tchounikine et Tricot, 2011). Sans oublier que s’agissant de tuteur intelligent motivant, il serait nécessaire que ses feedbacks aux apprenants ne soient pas seulement neutres, mais qu’ils motivent les apprenants à les utiliser de manière plus récurrente, sans crainte de leur perception d'autonomie et de compétences.

Pour les concepteurs des EIAH avec des tuteurs intelligents motivants, il faudrait capturer et collecter les traces d’interaction l’entre l’apprenant et le tuteur à travers plusieurs méthodes comme : des interviews ou encore des questionnaires après l’interaction afin de savoir comment l’apprenant s’est senti et s’il a acquis des nouvelles connaissances, en collectant les traces numériques laissées par les apprenants avec le tuteur et les analyser une par une. En bref, nous pouvons voir qu’il s’agit des méthodes extrêmement coûteuses où les concepteurs devraient consacrer beaucoup de temps à posteriori pour trouver les informations pertinentes avant de pouvoir réadapter l’EIAH et qu’aujourd’hui ce type d’analyse de traces à posteriori n’est plus adapté, étant donné le besoin d’avoir des retours instantanés afin de régler les erreurs le plus rapidement possible.

Conclusion

Les EIAH sont devenus une partie intégrante de l’apprentissage aujourd’hui, permettant aux enseignants d’offrir à ses apprenants des manières innovantes pour mieux assimiler un sujet. Proposant de plus en plus de variétés pour s’adapter aux besoins hétérogènes de chacun, les EIAH semblent être la solution. Cependant, encore aujourd’hui les EIAH rencontrent des obstacles liés à leur analyse et leur appropriation vis-à-vis des apprenants. Il s’agit notamment des tuteurs intelligents motivants, qui en théorie pourraient offrir une aide importante, mais qui se retrouvent à être souvent « incomplets », puisque pour ses concepteurs, il est très coûteux et voir impossible à l’heure actuelle de créer un tuteur intelligent motivant qui puisse prendre en compte chaque caractéristique différente de chaque utilisateur afin de s’adapter au mieux.

Références

  • Leroux, G., Monteil, J. & Huguet, P. (2017). Apprentissages scolaires et technologies numériques : une revue critique des méta-analyses. L’Année psychologique, vol. 117(4), 433-465.
  • Tchounikine, Pierre & Tricot, André. (2011). Environnements informatiques et apprentissages humains
  • 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
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