Colloque scientifique – 03.07.2024
Abondance, pertinence, éthique
Questionnement sur les données en recherche, en enseignement - apprentissage, en formation et dans les politiques éducatives
Aujourdâhui, les donnĂ©es sont partout. Le constat est clair : ces dix derniĂšres annĂ©es, les donnĂ©es, de toutes natures, ont gagnĂ© en importance parce quâelles sont produites en quantitĂ© de plus en plus grande, parce quâelles sont associĂ©es Ă de plus en plus de situations de la vie courante, parce quâelles sont de plus en plus facilement accessibles et parce quâelles ont de plus en plus de valeur marchande. Un·e chercheur·euse peut traiter des milliers de rĂ©ponses Ă des questionnaires, des dizaines dâentretiens de recherche; un·e enseignant·e peut disposer de traces nombreuses des activitĂ©s de ses Ă©lĂšves; un·e formateur·trice peut accĂ©der Ă des donnĂ©es vidĂ©os variĂ©es de situations professionnelles ou encore Ă des entretiens de formation qui constituent un prĂ©cieux corpus Ă exploiter pour soutenir le dĂ©veloppement professionnel; enfin pour rĂ©guler les systĂšmes dont ils·elles sont responsables, les dĂ©cideur·euse·s sâappuient sur de nombreuses statistiques, des tableaux de bord prĂ©sentant des indices, des indicateurs ou encore des tendances.
Produites massivement et collectĂ©es de maniĂšre intentionnelle ou automatique, traitĂ©es de façon de plus en plus sophistiquĂ©e par le biais de logiciels ou de lâintelligence artificielle, il importe de se (re)questionner aujourdâhui sur le rapport que nous entretenons avec les donnĂ©es en raison des problĂ©matiques plurielles quâelles soulĂšvent, parmi lesquels : comment sont-elles produites, dâoĂč viennent-elles, qui les produit ? Sont-elles valides, crĂ©dibles, fiables ? Comment sont-elles traitĂ©es, transformĂ©es, analysĂ©es ? Dans quelle mesure sont-elles protĂ©gĂ©es, partagĂ©es, diffusĂ©es ? Comment sont-elles exploitĂ©es, utilisĂ©es, restituĂ©es ? Par quels processus produisent-elles du sens pour les diffĂ©rent·e·s acteur·rice·s ou permettent-elles dâagir et de dĂ©cider ? Lâenjeu de ce colloque scientifique adossĂ© aux symposiums du REF est dâaborder ces diffĂ©rentes questions en les adressant aux chercheur·euse·s, aux enseignant·e·s, aux formateur·rice·s ou encore aux dĂ©cideur·euse·s.
ProgrammeÂ
08:15
Accueil et enregistrement
UniversitĂ© de Fribourg – Campus de PĂ©rolles – PER 21 – Salle Joseph Deiss
08:45
Ouverture
09:00

ConfĂ©rence dâouverture
Plongée en mer de données, à la recherche de trésors enfouis
Depuis toujours, l’Ă©valuation est un processus consistant Ă recueillir des donnĂ©es sur lesquelles des jugements sont portĂ©s afin de prendre des dĂ©cisions. Jusqu’Ă rĂ©cemment, c’Ă©tait l’humain, avec ses forces et ses faiblesses, qui Ă©tait au cĆur de cette dĂ©marche. Les dĂ©cisions, rarement binaires, Ă©taient le fruit de discussions, de confrontations de points de vue, voire de l’autoritĂ© d’un dĂ©cideur investi de la responsabilitĂ© directe quant Ă la dĂ©cision prise et garant moral de celle-ci, conscient qu’une Ă©ventuelle erreur pouvait amener Ă une dĂ©libĂ©ration sur sa propre lĂ©gitimitĂ©.
Aujourd’hui, l’Ăšre numĂ©rique nous submerge de donnĂ©es sur nos Ă©tudiants, nos pratiques pĂ©dagogiques, et nos systĂšmes Ă©ducatifs. Ces donnĂ©es peuvent ĂȘtre traitĂ©es par des algorithmes dont la logique nâest pas apparente, pour nous proposer ou nous imposer des dĂ©cisions qui parfois Ă©chappent Ă la rationalitĂ© humaine. Si cette « algorithmocratie » peut effrayer, elle peut aussi, dans certains cas, rĂ©vĂ©ler des processus jusqu’alors invisibles. Entre menace et opportunitĂ©s, les donnĂ©es et leurs usages seront au cĆur de cette confĂ©rence inaugurale.
Pascal Detroz, Université de LiÚge
Salle Joseph Deiss (PER 21)
10:15
Pause-cafĂ© et dĂ©placement (30′)
10:45
Conférences thématiques et discussion
matin
Le rapport aux donnĂ©es…
…dans lâapprentissage
Salle E 120 (PER21)
Le rapport aux donnĂ©es…
…dans la recherche
La quantification grĂące Ă la numĂ©risation, interroger lâencapacitation des enseignant·e·s
La numĂ©risation de lâĂ©ducation et de la formation invite certes au dĂ©ploiement dâinterfaces et de mĂ©diations multimodales, mais gĂ©nĂšre avant tout des donnĂ©es. Au-delĂ des mĂ©tadonnĂ©es que nos systĂšmes Ă©ducatifs offrent aux gĂ©ants de la tech, il y a aujourdâhui urgence dâinterroger comment le corps enseignant peut se servir de cette source dâinformation pour prendre des dĂ©cisions didactiques ou pĂ©dagogiques. Il y a eu le champ de recherche data-based/informed decision-making montrant des avantages certains, mais amenant concrĂštement des lourdeurs quotidiennes que les professionnel·le·s de lâenseignement ne pouvaient que rarement assumer. Arrive alors lâadaptive learning qui, thĂ©oriquement, permettrait de prendre en charge ces lourdeurs. Alors, comment concevoir un tel dispositif pĂ©dago-numĂ©rique pour rĂ©ellement encapaciter le corps enseignantâ? Cette communication prĂ©sentera les fondements thĂ©oriques qui sous-tendent la conception de GamesHUB, une plateforme intĂ©grant lâadaptive learning conçue avec une IA explicable, pensĂ©e pour aider les enseignant·e·s.
Lionel Alvarez
HEP de Fribourg
Les donnĂ©es dans la recherche en sciences humaines et sociales : un partage dâexpĂ©rience
Depuis quelques dĂ©cennies, la disponibilitĂ© de donnĂ©es numĂ©riques et les capacitĂ©s de traitement des ordinateurs ont impulsĂ© une forte Ă©volution mĂ©thodologique en recherche. Ainsi, la linguistique a dĂ©veloppĂ© lâusage des corpus pour dĂ©crire et modĂ©liser les langues, et plus largement les sciences humaines et sociales ont ouvert le champ des HumanitĂ©s numĂ©riques. Câest dans ces domaines que sâinscrit la rĂ©flexion prĂ©sentĂ©e ici, basĂ©e sur une expĂ©rience de recherche en textomĂ©trie et lâutilisation du logiciel open-source TXM pour lâanalyse de donnĂ©es textuelles en linguistique, littĂ©rature, gĂ©ographie comme histoire : Ćuvres poĂ©tiques, tĂ©moignages, entretiens semi-directifs sur le terrain, archive audiovisuelle. AprĂšs avoir illustrĂ© ces nouvelles pratiques de recherche, nous proposerons un rapport aux donnĂ©es Ă la fois critique (dĂ©nonçant les fausses Ă©vidences), philologique (attentif aux sources), hermĂ©neutique (soulignant le fonctionnement contextuel des textes et lâimplication du chercheur pour donner sens), et Ă©thique (en bonne intelligence avec les principes de la science ouverte).
Bénécite Pincemin
Ecole normale supérieure de Lyon
Lâadaptive learning Ă lâĂ©cole, le penser, le tester et documenter son impact
La plateforme GamesHub est un environnement informatique pour lâapprentissage humain pensĂ© pour des Ă©lĂšves de lâĂ©cole obligatoire selon :
- une interface Ă©lĂšve-machine qui favorise lâaccĂšs Ă lâactivitĂ© dans une perspective de conception universelle des apprentissages ;
- une interface enseignant-e-machine qui favorise la comprĂ©hension et lâagentivitĂ© de lâenseignant-e au fil des apprentissages et qui soutient lâenseignement ;
Elle est également conçue comme :
- un environnement ludifiĂ© pour soutenir lâengagement et la motivation des Ă©lĂšves ;
- un milieu didactique pluriel avec une progression didactique pour soutenir les apprentissages.
La prĂ©sentation explicitera ces enjeux de conception et de dĂ©veloppement, Ă lâinterface entre diffĂ©rentes disciplines, prĂ©sentera quelques rĂ©sultats intermĂ©diaires et le protocole de mise Ă lâĂ©preuve dans des classes de 5H-6H (3e et 4e primaire) dans le cadre du projet FNS DocTA2LE-FR (Documenter et Tester lâApprentissage Adaptatif Ă lâĂcole en FRançais).
Thierry Geoffre
HEP de Fribourg
Fouille de données complexes : attention aux biais !
L’avancĂ©e des mĂ©thodes de collectes et de fouilles des donnĂ©es permet maintenant d’analyser des donnĂ©es trĂšs complexes (enregistrement vidĂ©o, conversations audio, journal d’activitĂ©s …) d’un simple clic, sans besoin de connaissances mathĂ©matiques ou informatiques avancĂ©es.
Cela a permis de dĂ©mocratiser des outils au demeurant trĂšs prometteurs, mais cette facilitĂ© responsabilise plus que jamais lâutilisateur (chercheur, formateur âŠ). Quelles sont les forces, faiblesses et limites de ce qui peut ĂȘtre fait par ces outils ? A quoi faire particuliĂšrement attention ?
Cette prĂ©sentation propose d’amener quelques Ă©lĂ©ments de rĂ©ponses pour dĂ©buter une rĂ©flexion nĂ©cessaire sur ces questions.
Julien Audiffren
Université de Fribourg
12:15
Repas
13:45
Conférences thématiques et discussion
aprĂšs-midi
Le rapport aux donnĂ©es…
…dans la formation
Salle E 120 (PER21)
Le rapport aux donnĂ©es…
…dans les politiques de lâĂ©ducation
Les données produites par OURA2 : leviers de réflexivité et de développement professionnel
Les données produites par OURA2 : leviers de réflexivité et de développement professionnel ?
LâidĂ©e de dĂ©velopper les capacitĂ©s rĂ©flexives des personnes en formation nâest pas nouvelle. Dans le monde de la formation Ă lâenseignement, la compĂ©tence rĂ©flexive occupe une place importante dans les rĂ©fĂ©rentiels de compĂ©tences. Son dĂ©veloppement renvoie immĂ©diatement aux âdonnĂ©esâ sur lesquelles la personne en formation peut sâappuyer pour rĂ©flĂ©chir. Sâagit-il de ses propres perceptions des situations vĂ©cues, des traces factuelles du travail des Ă©lĂšves, des enregistrements de moment de classe, etc. ? La prĂ©sentation va sâattacher au rĂŽle des donnĂ©es subjectives – encore peu prises en compte – produites par les Ă©lĂšves eux-mĂȘmes Ă lâissue dâexpĂ©riences dâapprentissage. Ces donnĂ©es sont collectĂ©es via la plateforme OURA2 au moyen de micro-questionnaires touchant de nombreuses dimensions (utilitĂ© des tĂąches, attrait, soutien perçu, sentiment de compĂ©tence âŠ). Son usage sâinsĂšre de maniĂšre trĂšs fluide dans les leçons et permet un traitement immĂ©diat des donnĂ©es, avec production de feed-back sous forme de graphiques. La contribution permettra dâinterroger le rapport que les enseignants entretiennent avec ce type de donnĂ©es (pertinence, utilitĂ©, aspects Ă©thiques) ? Quel intĂ©rĂȘt et quel impact ont-elles pour questionner et dĂ©velopper leur rĂ©flexivitĂ© ? Plus gĂ©nĂ©ralement, elle questionnera lâusage de donnĂ©es issues du regard des Ă©lĂšves pour le dĂ©veloppement professionnel ?
HEP de Fribourg
Pierre-François Coen
Université de Fribourg
Le systĂšme LABB dans le pilotage du systĂšme de formation
De tout temps, des donnĂ©es ont Ă©tĂ© utilisĂ©es pour aider au pilotage du systĂšme de formation. Ces derniĂšre annĂ©es, lâintroduction du numĂ©ro unique dâassurance sociale en Suisse (NAVS13) a fait exploser les possibilitĂ©s dâanalyses, ainsi que la demande.
Le systĂšme LABB de lâOFS est un systĂšme harmonisĂ© construit sur la base de lâappariement nombreuses bases de donnĂ©es, quâelles proviennent ou non du domaine de la formation. Ce systĂšme permet de notamment de suivre les trajectoires de formation du jardin dâenfants au doctorat et de sâintĂ©resser aussi bien Ă lâintĂ©gration sur le machĂ© du travail quâau contexte dans lequel Ă©volue lâenfant (familial, social, scolaire, etc.). Comme LABB est orientĂ© aussi comme un service pour la recherche et peut ĂȘtre pluggĂ© Ă dâautres sources, il est devenu une colonne vertĂ©brale pour la recherche ainsi quâun outil important pour le pilotage du systĂšme de formation. Il est amenĂ© Ă encore se dĂ©velopper car une partie importante du potentiel est encore inexploitĂ©.
Jacque Babel
Office fédéral de la statistique
LâoculomĂ©trie et la vision professionnelle des enseignants: opportunitĂ©, dĂ©fis et utilisation Ă©thique des donnĂ©es
En sciences de l’Ă©ducation, l’oculomĂ©trie est de plus en plus utilisĂ©e et l’intĂ©rĂȘt de la communautĂ© Ă son sujet grandit en consĂ©quence. Tenant compte des derniers progrĂšs technologiques, notre intervention vise Ă encourager un dialogue continu sur les avantages, les dĂ©fis, et les opportunitĂ©s offerts par lâoculomĂ©trie, fixe et mobile, tout en soulignant l’importance d’une approche Ă©thique et informĂ©e. Plus prĂ©cisĂ©ment, cette intervention explore principalement le potentiel de lâoculomĂ©trie comme technologie avancĂ©e pour enrichir notre comprĂ©hension de la vision professionnelle des enseignants, avec une attention particuliĂšre sur les considĂ©rations pratiques. La communication souligne ensuite l’impĂ©ratif d’une utilisation Ă©thique et responsable de ces donnĂ©es, en tenant compte de leur nature biomĂ©trique sensible et de l’augmentation significative de l’usage des lunettes dâoculomĂ©trie dans des contextes rĂ©els de classe ces cinq derniĂšres annĂ©es.
Valérie Duviver
Université de Mons
Des collaborations recherche-pratique au service de l'école
Cette intervention mettra en lumiĂšre la collaboration enrichissante entre les chercheuses et chercheurs et le DĂ©partement de l’Instruction Publique genevois, visant Ă transformer les donnĂ©es de recherche en leviers d’amĂ©lioration pour l’Ă©cole. Ă travers des exemples concrets de projets (rĂ©ponse Ă l’intervention, Ă©ducation numĂ©rique, recherches action), nous explorerons comment cette synergie permet de dĂ©velopper des approches innovantes en matiĂšre d’Ă©ducation, en s’appuyant sur une comprĂ©hension approfondie des besoins Ă©ducatifs actuels. Nous discuterons des mĂ©thodologies de co-construction, oĂč chercheurs et acteurs de l’instruction publique travaillent main dans la main pour concevoir, tester et implĂ©menter des stratĂ©gies pĂ©dagogiques qui rĂ©pondent aux dĂ©fis contemporains de l’Ă©ducation. Cette collaboration, basĂ©e sur un Ă©change constant et une mutualisation des savoirs, illustre l’importance de la collaboration recherche-pratique pour une Ă©volution adaptative et rĂ©active du systĂšme Ă©ducatif.
Isabelle Vuillemin
Direction gĂ©nĂ©rale de l’enseignement obligatoire du canton de GenĂšve
15:15
Pause-cafĂ© et dĂ©placement (30′)
15:45

Conférence de clÎture
IA génératives : un séisme social, culturel et civilisationnel
Eric Sadin, écrivain et philosophe
Salle Joseph Deiss (PER 21)
17:00
ClĂŽture du colloque
&
Apéritif
Lieu
Université de Fribourg
Campus de Pérolles (PER 21)
Salle Joseph Deiss
Trajet depuis gare de Fribourg
1,1 kilomĂštre
Bus 7 min
Pied 13 min
Trajet en bus
ArrĂȘt : Fribourg, Charmettes
Bus n° : 1, 3, 7, 8, 9