Atelier 3 (annulé)
S2C – Salles de classe sensibles au contexte : nouveaux espaces interdisciplinaires pour étudier l’enseignement et l’apprentissage
Organisateurs de l’atelier
- Dominique Vaufreydaz, MCF HDR, Université Grenoble Alpes, LIG
- Christine Michel, PR, Université Poitiers, Techné
- Philippe Dessus, PR, Université Grenoble Alpes, LaRAC
Mots clés
Salles de classe intelligentes, Apprentissage machine, Éthique, Traces
Site de l’atelier
https://www.m-psi.fr/atelier-eiah-2021/
Résumé
Les traces d’interaction produites par les enseignants et apprenants lors de formations instrumentées rendent possible une analyse assez précise des activités individuelles ou collectives réalisées avec les technologies utilisées, mais ne permettent pas de rendre compte des activités réalisées en dehors de l’EIAH. Elles restent de plus assez limitées pour interpréter les intentions des acteurs et les activités effectivement réalisées. Les données représentatives des activités en situation sont moins précises ou moins structurées (grille d’observation, enregistrement vidéo, entretien de remémoration, enquête), ou plus intrusives (oculométrie, observateur). L’usage pour analyser les EIAH consiste à employer des méthodologies mixtes de manière à tirer le meilleur profit de chacun des moyens d’observation. Néanmoins, parce que les équipements sont chers ou les méthodologies de traitement complexes, l’analyse de l’exploitation de l’espace physique (en opposition à l’espace virtuel), qu’il soit matériel ou social, reste négligée et encore peu comprise dans la recherche en éducation (Ellis & Goodyear, 2018) et en EIAH. Ce sujet est toutefois critique si l’on considère le développement des méthodes de formation hybrides. En effet, l’enseignement-apprentissage est profondément incarné dans l’espace, qu’il soit physique ou social.
Des salles intelligentes ou salles sensibles au contexte (2SC) ont ainsi été conçues et réalisées dans de nombreuses universités en combinant l’outillage présent sur les plateformes utilisées en psychologie, pour étudier la cognition et le comportement humains à travers les réponses physiologiques et psychologiques des participants (oculomètre, caméra, micro, traceur de position) et celui nécessaire aux situations de formation hybrides ou non (table, tableau, TBI, tablette, ordinateur). Équipées de ces outils, les 2SC permettent un recueil et une analyse multimodale des participants d’une situation d’éducation ou de formation (traces visuelles et acoustiques, comme les fixations attentionnelles du regard par oculomètre, les postures, la déictique, la charge cognitive, la position, les émotions, les interactions sociales directes ou à distance). Les récents progrès en apprentissage machine, notamment en apprentissage profond, soutiennent le développement d’algorithmes de capture et d’analyse des comportements humains mais ils ne sont pas encore liés aux problématiques de recherches propre aux domaines des EIAH.
Au-delà des perspectives d’analyse, ces salles offrent des perspectives de conception en intégrant des possibilités d’adaptation du dispositif aux comportements humains, ou des possibilités de supervision, régulation, autorégulation de l’activité. La recherche (voir Montebello, 2019, pour une synthèse) est ainsi partagée entre des moyens d’étendre leurs fonctionnalités pratiques (Abowd 1999), des moyens d’orchestration (Tissenbaum & Slotta, 2019), ou d’évaluation de certaines caractéristiques du climat de classe (Ramakrishnan et al., 2020). De plus, ces dispositifs sont source de défis en termes de traitement ou de collecte des données, par exemple d’un point de vue éthique, car pouvant entraîner une surveillance sans précédent (Laurent et al., 2020), avec un usage sous-jacent de nombreux paramètres biométriques.
Le propos de cet atelier est de réunir et de constituer de manière pérenne une communauté interdisciplinaire (informatique, sciences de l’éducation, SIC, psychologie, sciences du langage, etc.) autour des problématiques de conception, mise en œuvre, valorisation, évaluation des 2SC. Cet atelier s’intéressera donc (sans exclusivité) aux questions suivantes :
- quels types de traitements informatiques peuvent aider à mieux comprendre les événements d’enseignement apprentissage ?
- quelle validité ont les mesures (multimodales) obtenues par des moyens informatisés ?
- quelles utilisations pédagogiques et didactiques faire de ces salles (usage de tableaux de bord, de moyens de monitorer et de donner des rétroactions, formation professionnelle) ?
- quelles avancées les S2C peuvent-elles amener sur la compréhension des différences entre les enseignements présentiel, distanciel et hybride ?
- quels problèmes, notamment éthiques, sont soulevés par l’usage de telles salles ?
Références
Abowd, G. D. (1999). Classroom 2000: An experiment with the instrumentation of a living educational environment. IBM Systems Journal, 38(4), 508–530. doi: 10.1147/sj.384.0508
Ellis, R. A., & Goodyear, P. (Eds.). (2018). Spaces of teaching and learning. Cham: Springer.
Laurent, R., Vaufreydaz, D., & Dessus, P. (2020). Ethical teaching analytics in a Context-Aware Classroom: A manifesto. ERCIM News, 120, 39–40.
Montebello, M. (2019). The ambient intelligent classroom. Cham: Springer.
Ramakrishnan, A., Zylich, B., Ottmar, E., LoCasale-Crouch, J., & Whitehill, J. (2020). Toward Automated Classroom Observation: Multimodal Machine Learning to Estimate CLASS Positive Climate and Negative Climate. doi: arXiv:2005.09525
Simondon, G. (1958). Du mode d’existence des objets techniques. Paris: Aubier-Montaigne.
Tissenbaum, M., & Slotta, J. D. (2019). Developing a smart classroom infrastructure to support real-time student collaboration and inquiry: a 4-year design study. Instructional Science, 47(4), 423–462. doi: 10.1007/s11251-019-09486-1
ATELIER 4. Outil de Conception participative de tableaux de bord d’apprentissage
ATELIER 5. Simulation numérique et apprentissage humain : le rôle de la cognition incarnée
ATELIER 6. HUMANE – Humanités numériques, éducation et formation
ATELIER 8. Journée de travail du GT ATIEF “Adaptation et génération dans les EIAH”