Publié le 19 juin 2017 Mis à jour le 19 juin 2017
Une observation attentive des traces et empreintes d'animaux dans la nature, un froissement de feuille ou du pli d'une branche, un sol foulé, révèlent des activités particulières. L'environnement nous parle de l'adaptation de l'animal à son milieu, de son comportement spécifique et in fine de ses apprentissages.
Il en est de même pour l'homme, dont les empreintes sont moins les ongles d'une patte dans un sol meuble et plus des indices de ses interactions et des marques de ses outils ou moyens d'écriture dans son milieu. Pourtant ce que l'homme a compris et qui est caché à l'intérieur de lui n'est pas forcément inscriptible ou visible.
Exhumer ses savoir-faire ou témoigner de sa mémoire sur ses connaissances nécessite une expression spécifique. Bien que des anthropologues dotés de caméras apprennent de nos déplacements et de nos interactions et que des ethnologues apprennent sur et avec nous en partageant des instants de vie, l'évaluation des comportements humains opère moins souvent par relevé de ses pas sur l'asphalte urbain que par l'organisation d'évaluations formelles.
Les traces de l'apprentissage individuel influencent la distribution sociale des individus entre les rôles et fonctions, elles sont donc essentielles à la vie en société, car elles garantissent qui sait quoi et quel crédit est accordé a priori à chacun. Celui qui sait s'en prévaloir dispose d'un avantage pour occuper une place prestigieuse. Traditionnellement les examens ou les rituels d'entretien professionnel sont des moments de création de ces traces.
Une reconnaissance des savoirs permet de valider ce que sait un individu. Même si l'on sait toujours plus que l'on ne sait dire (Karl Polanyi ), avec les learning analytics de nouvelles façons d'appréhender qui sait quoi s’organisent avec le numérique. Elles échappent aux organisations institutionnelles, jusqu'alors installées, pour reconnaître les connaissances des individus.
L'analyse du travail, la méthode du Sosie, sans oublier les journaux de bord, journal d'apprentissage, récit de vie à la façon de Marie Michele et Gaston Pineau, se sont intéressés aux traces d’apprentissage. Si l'analyse du récit de vie de Marie Michelle avait donné lieu à la création de graphe relationnel réalisé manuellement, par Gaston pineau, les graphes peuvent désormais être automatisés et prétendre d’une portée plus large.
En effet, avec un usage d'Internet renforcé, chacun laisse des traces de ses activités sans qu'un évaluateur professionnel ou un intermédiaire en jauge la qualité. Ce qu'il fait est directement visible par d'autres humains, utilisateurs, clients, employeurs potentiellement intéressés par les idées, services ou propositions visibles. Les « traces numériques d’interaction » se définissent comme « une suite temporellement située d’observés, qui relève soit d’une interaction entre humains, médiatisée et médiée de diverses façons par ordinateur soit d’une suite d’actions et réactions entre un humain et un ordinateur ».(Liris CNRS)
Dans la théorie des traces mnésiques, les conséquences de chaque essai, impriment une représentation d’eux-mêmes dans la mémoire perceptive. Capter ces essais permet alors de comprendre où l’apprentissage se produit ou quand il ne se produit pas. Plusieurs formes de traces sont désormais disponibles qui rendent tangibles les apprentissages.
Les traces de l'apprendre sont aussi disponibles grâce au analyse de données de nos activités en ligne. Google analytics permet de regarder attentivement les données sur des activités précises en identifiant des statistiques par page.
Le learning data analytics est l’ensemble des statistiques pédagogiques qu’il est possible de construire à partir des traces de consultation ou d’interaction sur des sites. Les algorithmes de learning data analytics seront peut-être les héritiers des évaluateurs ou contrôleurs d'examen de l'ancien monde.
Les traces d'apprentissage sont repérables dans des dispositifs d'apprentissage institutionnel comme les MOOC ou les plates formes LMS les temps de connexion et les durées pour répondre à des QCM renseignent sur la façon dont l'apprentissage est restituée et a été vécu
Rien n'empêche d'imaginer que de nouvelles générations de logiciels produiront une analyse automatisée des relations et des discours, ce qui est déjà le cas avec les méthodes d'analyse sémantique, des données via les algorithmes de recherche, ou des logiciels de statistiques textuelles de types Alceste permettront de faire parler tout ce qu'aura rendu visible en ligne un individu.
En résumé de la même façon que le savoir est de plus en plus accessible, les effets de la reconnaissance du savoir seront moins centralisés sur quelques autorités académiques définitives mais finalement plus liés à l'évaluation en continue des traces d'interaction et d'apprentissage.
Le fait d'être originaire d'une école prestigieuse à l’âge de 25 ans aurait ainsi moins d'impact sur la carrière que toutes les traces qui vont s'accumuler et montrer des réalisations effectives et pas seulement le prestige ou les promesses d'un diplôme. En rendant plus visible les interactions de chacun, internet affaiblit le poids et les rôles d'évaluateur professionnels dont les effets pouvaient être parfois de coller des étiquettes définitives sur des individus.
Même les compétences comportementales pourraient être tracées via les blockchains, chacun pouvant à loisir anticiper les réactions d'un inconnu. Chacun en mesure de créer ses propres traces est désormais en position de faire valoir seul ses savoir-faire et de se faire connaître et reconnaître à sa juste valeur.
Sources :
Wikipédia – Karl Polanyi - https://fr.wikipedia.org/wiki/Karl_Polanyi
Histoire des théories d’apprentissage – Université de Lille 2 – 2009 http://staps.univ-lille2.fr/fileadmin/user_upload/ressources_peda/Licence/doc_com_lic/2008_09/app_mot_potdevin.pdf
Graphes d’apprentissage en réseau social https://dms.revues.org/137
Modèles de génération et d'analyse des traces pédagogiques - Kelis
https://www.kelis.fr/co/sujet.html
Y a t-il une place pour le métier de data-scientist de l'apprentissage ? - Denis Cristol - Thot cursus
http://cursus.edu/article/28302/une-place-pour-metier-data-scientist
Datalyse http://www.datalyse.fr/6852-analyse-reseau.htm
MOOC : croiser questionnaires et traces d’activité – le Classico de la recherche - Matthieu Cisel
https://numpedago.hypotheses.org/36
Logiciel Alceste – statistiques textuelles - http://www.image-zafar.com/Logiciel.html
L'Archéologie du savoir - Foucault
https://fr.wikipedia.org/wiki/L%27Arch%C3%A9ologie_du_savoir
Les traces d'apprentissage en stage
http://desmgidf.fr/page/les-traces-d-apprentissage-en-stage
Learning analytics : promesses et réalités - Conférences en e-Education
http://www.sup-numerique.gouv.fr/cid94948/learning-analytics-promesses-et-realites.html
MOOC ABC Gestion de projet - https://docs.google.com/presentation/d/1IDL8DHoMNiP5JpUJpBvhhTAhBwslYVO4n0z4miartbU/edit#slide=id.p9
Université de Lyon 1 – 14 exemples d’usage de la trace https://mooc.univ-lyon1.fr/icap_lesson/view/14/exemples-d-usage-de-la-trace
Traces, traces d'interactions, traces d'apprentissages: définitions, modèles
informatiques, structurations, traitements et usages - Kris Lund, Alain Mille - Liris CNRS
http://liris.cnrs.fr/Documents/Liris-3967.pdf
Learning analytics entre promesses et réalités – Institut Mine Telecom
https://www.innovation-pedagogique.fr/article1500.html
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