Quelques mots sur les learning analytics et sur le partage de données éducatives

DiplomaJe me propose de revenir dans ce billet sur deux éléments d’importance dans les recherches actuelles sur l’éducation : d’une part, les traces d’interaction, ou learning analytics, et d’autre part la nécessité d’une meilleure collaboration entre chercheurs et pouvoirs publics quant à l’analyse des données collectées par ces derniers.

Quelques rappels sur les learning analytics

Les recherches basées sur l’analyse des traces d’interaction prennent actuellement leur essor (Romero, Ventura, Pechenizkiy, & Baker, 2010) parallèlement à la multiplication des dispositifs numériques susceptibles de les collecter : Environnements Numériques de Travail (ENT),  MOOC (Cisel & Bruillard, 2013), jeux sérieux, etc. Une communauté scientifique s’est peu à peu constituée autour de revues et conférences internationales anglophones consacrées à la question, comme Educational Data Mining (EDM) ou Learning Analytics (Siemens & Baker, 2012). Si l’analyse de ces traces soulève un certain nombre de problèmes légaux et éthiques, elle constitue une voie riche d’enseignements dès lors que l’on s’intéresse aux utilisations qui sont faites de ces dispositifs.

Dans le cadre de projets atteignant une certaine audience, l’analyse de ces utilisations peut contribuer au pilotage de politiques publiques, en contribuant à mesurer et à interpréter les usages. Aussi bien les méthodes issues de l’informatique, avec les Big Data, que les méthodes issues des sciences humaines, comme les méthodes mixtes (Creswell, 2009), peuvent contribuer à informer les décideurs. Lorsque les traces d’interaction sont combinées avec des modèles, psychométriques (Embretson & Reise, 2013) ou issus des sciences cognitives (Anderson, 1996), on peut chercher à inférer, à partir des actions réalisées au sein du dispositif, les connaissances et compétences de l’utilisateur.

Cette démarche de diagnostic automatisé des connaissances (Balacheff, 1994) ouvre la voie à une personnalisation des parcours d’enseignement, et à ce que l’on nomme l’apprentissage adaptatif. Si les recherches effectuées dans ce domaine ont connu un creux relatif au cours de la dernière décennie, le secteur privé s’intéresse à la question de manière croissante, ce qui laisse présager une démocratisation de ce type de technologies dans les années à venir. Dans le monde francophone, la question des traces d’interaction relève des chercheurs travaillant sur Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH), un domaine pluridisciplinaire qui rassemble informaticiens et chercheurs en sciences humaines.

Au sein de la communauté EIAH, un certain nombre de chercheurs se penchent sur la question des traces d’interactions, mais la production académique française reste encore sous-représentée dans les revues anglophones de référence (Computers & Education, etc.) et dans les conférences internationales comme EDM. Ce type de recherches occupent a fortiori une place limitée dans le pilotage des politiques publiques. Une des solutions que l’on peut envisager est la plus grande collaboration entre les pouvoirs publics et la recherche pour l’analyse de ces données. Mon propos dépasse néanmoins ici la seule question des traces d’interaction récoltées par des dispositifs informatiques, car j’ai pu échanger avec pas mal de collègues qui travaillent sur tous types de données, et concerne toutes les données issues du service public.

De la nécessité d’un meilleure collaboration autour des données

Le système éducatif français récolte des quantités importantes de données de nature variée qui peuvent être mobilisées par des chercheurs une fois anonymisées : données administratives, comme la base SISE répertoriant l’ensemble des étudiants (Moulin, Flacher, & Harari-Kermadec, 2016), traces d’interaction, via des dispositifs numériques comme les ENT ou les plates-formes de MOOC, mais aussi des données d’orientation (Hiller & Tercieux, 2014), etc. Leur analyse peut éclairer les politiques publiques par les analyses quantitatives qu’elles suscitent. Il y a donc déjà des liens étroits entre recherche et pouvoirs publics, et c’est très bien. Mais on peut toujours s’améliorer, cela va de soi. Je propose deux pistes relatives à l’amélioration des collaborations de cette nature. La première porte sur la facilitation de la mise à disposition de ces données à la communauté de recherche, tandis que la seconde porte sur la mise en place de procédures d’analyse répondant aux besoins du pilotage des politiques publiques.

Le risque de déanonymisation, accru par la sensibilité des données afférentes, interdit souvent un partage de ces données au grand public, selon la démarche d’Open Data qui sous-tend par exemple Etalab. Néanmoins, les collaborations entre pouvoirs publics et laboratoires peuvent être renforcées par un certain nombre de mesures : création d’un catalogue des données publiques disponibles en matière d’éducation, mise en place de procédures normalisées permettant leur mise à disposition aux chercheurs qui en feraient la demande, contrôle qualité systématique des données, etc.

Néanmoins, cela doit aller dans les deux sens, et l’analyse des données doit être profitable aux pouvoirs publics, sans quoi ceux-ci risquent de ne pas voir l’intérêt du rapprochement avec les laboratoires. Soyons honnêtes, certaines des analyses présentant un intérêt pour le pilotage des politiques publiques ne sauraient coïncider avec les préoccupations des laboratoires de recherche. Dans ce cas, on pourra proposer un panel de mesures facilitant leur exploitation, comme la mise en place de services dédiés exclusivement à la réalisation d’analyses quantitatives de ces données en complément des travaux réalisés par les laboratoires de recherche.

Voilà, je n’en dirai pas plus. Je ne fais ici que partager le sentiment qui m’habite après avoir évolué dans ce milieu ces quatre dernières années. Comme d’habitude, je dirais qu’il y a un grand potentiel en France – entre vastes jeux de données et chercheurs qualifiés – qui ne demande qu’à se réaliser. Il faut « juste » trouver la bonne façon d’arranger les choses.

PS : la bibliographie associée à cet article est disponible à cette adresse

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