Les questions éthiques soulevées par l’utilisation de learning analytics

Particulièrement vivace dans les recherches anglophones, la question éthique apparaît régulièrement dans la littérature francophone sur les learning analytics, comme en témoigne cet extrait de Cherigny et al. (2020) : « À la croisée des sciences sociales et de l’informatique, l’émergence des Learning Analytics conduit effectivement à reposer des questions classiques dans le contexte du Big Data : l’articulation des libertés individuelles et du progrès scientifique et technique, les impacts personnels, sociaux et culturels de l’analytique de l’apprentissage, les problèmes du respect des droits et libertés fondamentaux ». Dans le billet du jour, j’approfondis un peu les questions d’éthique associées au suivi à la trace des étudiants sur toutes sortes de plateforme d’enseignement.

La loi préserve les droits des apprenants via le RGPD. Lorsque celle-ci est respectée scrupuleusement, les risques de désanonymisation peuvent être largement limités d’une part, et les analyses (leur existence du moins) sont réalisées au vu et au su de tous, même si la nature exacte des traitements réalisés est rarement rendue publique. Dès lors qu’une plateforme utilise des traces pour proposer un indicateur à un administrateur, un chercheur ou un enseignant, cela signifie en principe que les apprenants ont donné leur consentement. Néanmoins, il y a fort à parier que les utilisateurs ne sachent pas précisément ce à qui ils consentent.

Même une lecture approfondie des CGU ne permet pas aisément d’anticiper la multiplicité des usages possibles des données. Ce n’est pas surprenant : même en tant que chercheur, nous n’avons pas toujours une connaissance exhaustive des traitements que nous réalisons sur les traces ; aussi demandons-nous généralement le droit de réaliser des analyses diverses, même si cela signifie que nous ne réalisons qu’une fraction de ce qui est annoncé. Comme le rappellent à nouveau Cherigny et al. (2020) « Certes, des limites fonctionnelles sont assignées par les prescriptions du RGPD, qui impliquent que les données personnelles soient collectées pour des finalités déterminées, explicites et légitimes et que seules les données strictement nécessaires pour atteindre ces finalités puissent être collectées et traitées. Mais, en matière de Learning Analytics, il est difficile de déterminer à l’avance quelles informations sur l’environnement et les résultats de l’apprentissage seront susceptibles de se révéler probantes ou, au contraire, anecdotiques. »

Au-delà de la seule question de la légalité, la signature des CGU autorisant à mener légalement des analyses ne permet pas de faire l’impasse sur les réflexions quant à la dimension éthique des traitements de données, considération qui n’a pas échappé à la communauté scientifique mobilisant traces et indicateurs. Les débats portant sur les questions éthiques soulevées par l’utilisation de l’analyse des traces se sont d’ailleurs considérablement enrichis au fur et à mesure que l’on prenait conscience de leurs applications potentielles.

Les membres du personnel de l’enseignement supérieur sont d’ailleurs probablement moins familiers que les chercheurs avec les risques associés à l’analyse débridée de traces, et il faut des formes de régulation. D’ailleurs, depuis quelques années, les codes de conduite pour l’analyse des données d’apprentissage fleurissent (on pourra aller voir celui du JISC au besoin). On y trouve des taxonomies de problèmes et des structures de gouvernance nécessaires pour les prévenir.

En parallèle de ces « manuels pratiques », les travaux de recherche se sont multipliés. Cela s’explique sans doute en partie par l’essor de la littérature et des technologies éducatives mobilisant des traces. Apprentissage adaptatif, algorithmes prédictifs, aide au diagnostic humain : la diversité des contextes rend l’investissement dans la recherche sur le sujet d’autant plus important que les questions éthiques se posent a priori de manière différente selon que l’on se positionne au niveau du système scolaire, de l’enseignement supérieur ou de la formation d’adultes. La marchandisation possible des traces constitue par ailleurs l’un des moteurs de la réflexion.

J’ai commencé à aborder dans mes propres travaux la dimension éthique de la mobilisation de traces, en maintenant la focale sur mon objet d’étude traditionnel – les MOOC. L’essor de ces cours en ligne au début des années 2010 a entraîné une forte augmentation des publications mettant en avant l’utilisation de l’analyse de l’apprentissage à une échelle sans précédent. Les premières études ont déjà traité de centaines de milliers d’apprenants, et il y existe un flux continu de recherches se concentrant parfois sur le comportement de millions d’inscrits répartis dans le monde entier. Bien que la discussion sur les problèmes éthiques associés à l’utilisation des traces dans le contexte spécifique des plateformes de MOOC ait émergé, l’une de ses caractéristiques saillantes semble avoir été négligée dans ces articles scientifiques : la grande majorité des apprenants n’ont aucun lien avec l’institution en charge des cours, ce qui signifie probablement qu’ils ont peu d’influence sur le processus de décision. Cela vaut d’ailleurs pour la plupart des projets relevant de l’open education, par définition.

Les inscrits aux MOOC ne paient pas de frais de scolarité car les cours sont gratuits et sont souvent situés sur différents continents. La déconnexion entre les apprenants et les institutions en charge de leurs données n’est qu’un des nombreux problèmes éthiques soulevés par l’essor de l’analyse de traces dans les plateformes de MOOC. Dans les semaines qui viennent, je vous proposerai de revenir plus précisément sur les points qui m’intéressent en particulier. Suspense …

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