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Lesenvironnementsnumériquesd’appren3ssage(ENA):
étatdeslieux
PascaleBlancConseillèretechnopédagogique
LaboVTÉ,Étape2Webinaire,le28novembre2017
ENAdans5ans• EnquêteorientéeAmériqueduNord
– Entrevuesavecdesuniversitairesetexperts– RechercheWeb
• Webinaire1:MoodleetsesconcurrentsdanslesmarchésdesENAnord-américaineteuropéen
• Webinaire2:LesENAactuelsdesuniversitésquébécoisesetlesévoluOonsprévuesd’ici5ans
• Webinaire3:Écologied’apprenOssage:quelsusagesfutursdetechnologiesenéducaOon
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Complémentd’informaOonWebinaire1
MigraOond’unENAàunautreenAmériqueduNord2015-2017
hTp://mfeldstein.com/instructurecon-2017-culture-compeOOve-weapon/
MigraOond’unENAàunautreenAmériqueduNord2011à2016
hTp://mfeldstein.com/previous-lms-schools-moving-canvas-us-canada/
ConjoncOondesystèmesd’informaOonétudiantetd’ENAdans4072insOtuOonsd’enseignementsupérieur
hTp://listedtech.com/learning-management-systems-lms-student-informaOon-systems-sis-used-conjuncOon/
ContexteStratégieinfonuagique hTps://news.elearninginside.com/schoology-conOnues-make-inroads-lms-market/
InsOtuOonsrencontréesUniversitésQuébécoises ENAactuel Année
implanta3on ENAprécédent
HECMontréal Sakai(SL) 2011 SitesWebetOuOlsUniversitéLaval Maison 2007 WebCT(C)UniversitéMcGill Brightspace(C) 2012 WebCTVista(C)UniversitéConcordia* Moodle(SL) 2005 WebCT(C)UniversitédeMontréal Moodle(SL) 2011 WebCT(C)Polytechnique Moodle(SL) 2009 WebCT(C)UniversitédeSherbrooke Moodle(SL) 2008 WebCT(C)
UQAM Moodle(SL) 2007 WebCT(C)UQTR MaisonetMoodle(SL)* 2017 Maison
Universitésetcollègescanadiens ENAactuel Année
implanta3on ENAprécédent
Lacitécollégiale Brightspace(C) 2012 BlackboardLearn(C)CollègeCommunautaireduNouveauBrunswick
Brightspace(C)* 2017-2018 BlackboardLearn(C)
Universitéd’OQawa Brightspace(C) 2017 BlackboardLearn(C)
Bishop’s,ENAP,ETS,INRS,TELUQ,UQAC,UQAR,UQAT,UQO:Moodle
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• Pasdeprojetdechangementd’ENAd’ici5ans
• ENA,systèmematureetcriOque
– Ported’entréepourlesétudiants– GesOondel’enseignement– PeudepersonnalisaOonpédagogique– GesOonparl’informaOqued’uneversion«vanille»
– Besoind’experOseTIdansl’équipepédagogique
Principauxconstats
• Énergiesailleursquesurl’ENA– Pédagogie– Espacesphysiquespourl’apprenOssageacOfetexpérienOel
– Développementdecourshybrides– ModernisaOondel’architecture– Refontedesystèmed’informaOonétudiant
• Défi– Connaîtrelesbesoinsdesprofesseurs– ProfessionnalisaOondesprofesseurs– ContenuetformatdelaformaOon
Principauxconstats
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Technologiesettendancesémergentes
• Mobilité
• Badgenumérique:nonparfoisaveclesMOOC
• MOOC:stratégiemarkeOng,mai2015-iniOaOve
• Infonuagique:non–logiciellibresursite
• Interopérabilité:ouimaisnon
• RessourceéducaOvelibre(REL):non
• Analysedel’apprenOssage:àvenirpourcertains
Autresuniversités
L’analysedel’apprenOssageconcernelamesure,lacollecte,l’analyseetlaprésentaOonderapportsbaséssurdesdonnéesdesapprenantsencontexted’apprenOssagedanslebutdecomprendreetd’opOmiserl’apprenOssageetlesenvironnementsdanslesquelsilsontlieu
Analysedel'apprenOssage
GeorgesSiemens,2011
Dansl’ENA:collectedestracesdesinteracOonsdesétudiantsavecl’ENA:
– Nombredevisionnementsd’unevidéo,heureetduréedeconnexionàl’ENA,nombredemessagessurunforum,pagesaccédéesdansleglossaire,réponsesàdesquesOonsdetests,duréederédacOonoudesélecOonderéponse,etc.
Autresdonnées
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LesdifférentesAnalyOques
Plusieursprogrammesdansuneuniversité
Plusieurscoursdansuneannéeacadémique
Uncoursdansunprogramme
UneacOvitédansuncours
AnalyseacadémiqueObjecOfsdegesOonDécideurs/administrateurs
Analysedel’appren3ssageObjecOfsd’apprenOssageEnseignants/apprenants
Objec3fsPourl’étudiantPourl’enseignantPourl’ins3tu3on
Analysedel’apprenOssageetintelligencearOficielle
DonnéesdémographiqueDonnéesdel’historiqueacadémiqueAc3vitésdel’ENAObserva3onsetc.
Moteurd’analyseetalgorithmes
Modèles
«risqued’appren3ssage»«risquededécrochage»«mo3va3on»etc.
Profild’apprenants
HandicapPréférenced’appren3ssageetc.
Tableauxdebord
Ac3on/Interven3on
Outrelacomplexitédesalgorithmes,ledéfidel’ingénieriepédagogiqueetdelaprotec3ondesdonnéespersonnellesestdetaille
Trouverlesbonsindicateurs
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Exempledesuccès• Enseignement
– Suividesétudiants:tableaudebordSavoir– Feuxaveccommentairesdesprofesseurs:carnetdenotes
• RétroacOonqualitaOvebaséesurl’observaOon:bonindicateurdutauxdesuccèsoud’échec– àlasemaine3:50%dechanced’échec– àlasemaine3:91%dechancedesuccès
• GesOoninsOtuOonnelle– AnalyseprédicOveavecTableau:portraitinsOtuOonneldel’engagementetdelapersévérancedesétudiants
– Planderéussite
hTps://www.d2l.com/success-stories/la-cite/
Cequedisentlesexperts
• ENAidéal– Simpleetfacileàapprendre– Interopérable– Personnalisable– SouOen
• InteracOonentreétudiants• RétroacOonduprofesseur
– Mobile
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Cequedisentlesexperts• ENAidéal
– StandardisaOondelaprésentaOondescours
– ContextualisaOonàla«Facebook»– AnnotaOoncollaboraOve– EspacepersonnelavecrétroacOondel’enseignant–>porrolio
– ExploitaOondel’analysedel’apprenOssagepourlapersonnalisaOon
– Àlamanièred’un«ouOldegesOondeprojet»etd’un«systèmeexpert»
Système expert – Écosystème
AnalyOquede l’apprenOssage
Occasionsd’apprenOssage Curriculum RéférenOeldecompétence Assurancequalité
Profilde l’apprenant
Écologied’apprenOssage ApprenOssageexpérienOel • Internetdesobjets • Réalitévirtuelle/augmentée
TestetévaluaOon Porrolionumérique Badgenumérique Diplômes(blockchain) Collecteurs
Accompagnement assistéparordinateur
Ingénierie pédagogique
Source:Pierre-JulienGuay,VTÉ
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Cequedisentlesexperts
• Technologiesdel’ENAidéal– Progressivewebapps– Plate-formeinfonuagiquenaOve– ExploitaOondedonnéesmassives–basededonnéesNoSQL
– ProducteuretconsommateurIMSLTI– Python,HTML5– >développéaprès2010
• Donnéesmassives,MOOC,intelligencearOficielle– Profild’apprenant– ÉvaluaOondeméthodesetressources– Pédagogiepilotéeparlesdonnées
• ApprenOssageadaptaOf,futurdelapersonnalisaOon– Parcoursd’apprenantquis’adapteentempsréelàsespréférences,connaissances,capacités
Tendancesémergentes
$$
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Défi
• ENA,contrainteàl’innovaOonpédagogique?• Professeurpasassezimpliqué/soutenu• Sous-uOlisaOondel’ENA• PrêtpourenseignementetapprenOssage2.0?• PasdecultureREL• Normesetstandard:IMSLTI,IMSCaliper/xAPI• Respectdelavieprivée
Respectdelavieprivée
• Loissurl’accèsauxdocumentsdesorganismespublicsetsurlaprotecOondesrenseignementspersonnels
• Différentdelasécurité,toucheàl’Éthique– Quellesdonnéescollecter,pourcombiendetemps,quipeutyaccéder,commentobtenirleconsentement,quefairesiunétudiantfaitunedemandedesuppression?
• Quelquesprincipes– Responsabilitédel’organisaOon– Consentementéclairédel’étudiant– LimitaOondanslacollecteetlesuOlisaOons– Droitd’accès,correcOon,retrait
Source:AdaptaOondePierre-JulienGuay,VTÉ
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Conclusion• SaOsfacOonautourdel’ENAactuel• ENAuOlisépourlagesOondel’enseignementplutôtque
pourl’apprenOssage• Velléitéd’allerplusloinquelaversion«vanille»
– ArchitectureLégoseraitunfacilitateur• Priseencomptedelamobilitévuecommeun
incontournable• Intérêtpourl’apprenOssageacOf,classeinversée,cours
hybrides• ModernisaOondesarchitectures• Peud’avancéespourl’analysedel’apprenOssage• PeudeprojecOonsurlestechnologiesd’ici5ans
MercipourvotreaTenOon!
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Systèmesdel’analysedel’apprenOssage
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