La logique du zapping dans l’apprentissage en ligne, une voie d’avenir ?

La vidéo pédagogique constitue un élément central de toute formation digitalisée, et certaines fonctionnalités peuvent favoriser l’autodirection (comprendre ici, le libre-arbitre, l’agentivité) des apprenants. J’aimerais discuter aujourd’hui de deux trois éléments intéressants. En premier lieu, les médias enrichis permettent d’interagir avec des éléments de la vidéo, et d’approfondir éventuellement certains points. En second lieu, les moteurs de recherche intra-vidéo permettent de se focaliser sur les seules sections qui seraient pertinentes pour l’apprenant.

Les vidéos interactives enrichies correspondent à la transposition de la logique de l’hyperlien au sein des vidéos visionnées, permettant à l’apprenant d’approfondir éventuellement des éléments d’une vidéo en mettant celle-ci en pause et en cliquant sur des composantes interactives. Cette approche est particulièrement utilisée dans le monde de la publicité, avec des entreprises comme Adways qui permettent, sans développement informatique particulier, d’intégrer différentes formes d’interactivité dans les vidéos. L’usage pédagogique de ce type de technologie a été discuté dans la littérature scientifique (tapez dans Google Scholar Benkada et Moccozet, 2017), mais la réflexion académique sur ce sujet reste à ce stade embryonnaire car ces technologies sont essentiellement mobilisées par le monde de la publicité à ce stade.

Le second point que j’aimerais aborder est celui de la recommandation de contenus vidéo. Tout utilisateur d’Internet connaît le phénomène. Les algorithmes de recommandation d’une entreprise comme Youtube visent déjà à proposer de nouvelles vidéos à consulter sur la base du comportement d’autres utilisateurs. Là où les choses bougent c’est que l’on commence à intervenir à un niveau infra-vidéo, c’est-à-dire à penser chaque vidéo comme une agrégation de séquences courtes. Vous avez dû voir cette évolution sur Youtube. On parle de plus en plus sur la plateforme de « temps forts » de la vidéo, et je suppute que l’identification de ces temps forts se fait automatiquement.

On pourra alors utiliser les moteurs de recherche dédiés aux vidéos pour ne plus considérer celles-ci comme une unité élémentaire, mais comme une agrégation de contenus. Dans cette perspective, l’apprenant peut n’être intéressé que par un segment d’une vidéo, qu’il convient de pouvoir trouver rapidement grâce au moteur de recherche, et non par l’intégralité de la vidéo. Sur le plan pédagogique, imaginez maintenant que sur un sujet donné, on ne s’intéresse qu’aux « temps forts » d’une grande diversité de vidéo, sur un sujet donné. On pourra éventuellement identifier des segments vidéo adéquats par rapport à un thème donné au sein d’un ensemble de vidéos, et les agréger de la manière la plus pertinente possible, sur le format du zapping. Un vrai changement de paradigme par rapport à la logique de l’hétéroformation où l’on force l’apprenant à suivre tout le contenu d’une vidéo.

S’agissant des moteurs de recherche qui permettent cette quête de segments de vidéo, ceux-ci se basent sur le traitement automatique du langage naturel (TALN), en recherche par similarité d’images, de texte, et d’analyse sonore. Ces moteurs peuvent se fonder sur des éléments relevant de l’analyse sémantique-textuelle (détection de concepts, d’entités nommées par analyse linguistique) sur la base des sous-titres éventuellement fournis avec les vidéos, sur de l’analyse automatique d’image (analyse de similarité par le contenu des images), ou sur de l’analyse de similarité de séquences, pour réaliser du vidéo tagging. Il convient néanmoins de noter que l’usage de moteurs de recherche fouillant à l’intérieur de vidéos reste encore un peu expérimental.

Est-ce l’avenir de l’apprentissage en ligne ? A voir. Si l’on se place dans une logique d’autodirection des apprenants, ne plus suivre une séquence linéaire, mais se constituer soi-même une séquence d’apprentissage me paraît en tout cas représenter une évolution prometteuse des potentialités du numérique. Une question qui demeure en suspens néanmoins est : sur quel ensemble de vidéo appliquer la démarche ?

Il convient notamment de déterminer si les vidéos présentées aux apprenants constituent un ensemble limité hébergé dans un environnement contrôlé par le formateur (condition nécessaire au fonctionnement des algorithmes ?), ou s’il est intéressant de capitaliser sur de larges quantités de vidéos, présentes notamment sur des sites comme Youtube (mais alors nous allons au devant de grands défis techniques, et je doute que quoi que ce soit se fasse sans l’impulsion de l’entreprise). L’avenir nous le dira.

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