Association des Technologies de l’Information pour l’Education et la Formation

La finalité de la Recherche en Informatique Centrée Humain (RICH) est la construction et l’évaluation d’instruments par et pour l’humain. Par RICH, nous entendons les recherches en informatique qui nécessitent de prendre en compte les activités humaines pour élaborer et évaluer une proposition de recherche [11] . Il peut s’agir d’un modèle conceptuel, d’un langage, d’une application, d’une interface, etc. C’est le cas de la recherche en EIAH qui va élaborer des modèles, des langages, et des dispositifs numériques supports à l’activité d’enseignement et d’apprentissage. Par exemple, un modèle d’apprenant en chirurgie, modélisé par un réseau bayésien, permet de construire un simulateur d’apprentissage (ANR Teleos 2008) [9] .

Cette recherche en EIAH nécessite souvent des données produites sur le terrain en intégrant l’humain à certains moments de la conception et lors de l’évaluation de cette recherche [18] . Cette démarche de terrain est complexe car elle doit également tenir compte du contexte dans lequel l’humain apprend ou enseigne. Il s’agit d’une approche systémique. Intégrer l’humain et son contexte pour construire des connaissances scientifiques et des outils n’est pas simple [8] . Ce constat n’est pas nouveau, et de nombreux travaux ont été conduits pour faciliter la conception participative, proposer des démarches centrées utilisateurs, systémiques, et/ou articuler conception
et recherche [16][5][13] . Les méthodes de production de données, qualitatives ou quantitatives, pour construire et évaluer ces outils sont également nombreuses [4][3][6][14][7][15] . Ces contributions démontrent l’intérêt de procéder par étapes, de proposer des méthodologies mixtes (qualitatives et quantitatives) et de produire des instruments de mesure réutilisables. En revanche, l’organisation de ces différentes étapes et les indicateurs qui permettent de contrôler la qualité des résultats produits à chaque étape ne sont généralement pas décrits.

Ces questions d’ordre méthodologique qui se posent pour la conduite de la recherche en EIAH mettent en lumière des besoins de clarification de ses fondements épistémologiques. Ce qui signifie se poser la question de la posture épistémologique du chercheur en EIAH et de la manière dont une connaissance peut être évaluée et validée dans le cadre de la recherche en EIAH.

Ainsi, les travaux du groupe s’articuleront autour de questions :

• Epistémologiques : quelle posture épistémologique pour le chercheur ? Quels critères de validité des connaissances produites ?
• Méthodologiques : Quelles méthodologies de conduite de la recherche pour prendre en compte la complexité des contextes étudiés ?
• Techniques : Concrètement, comment mettre en œuvre ces méthodes de conduite de la recherche en EIAH ? Quels instruments pour la production des données ? Comment mettre en place un processus qualité ?

Notre objectif et notre démarche sont pragmatiques : utiliser les travaux existant sur les Sciences de l’Artificiel [17] , sur les postures épistémologiques [2][1] , sur le Design Based Research [19] , sur la Recherche Orientée Conception RoC [16] et sur le modèle THEDRE [10] et ses outils [11] [12] pour proposer un cadre et des outils opérationnels pour le travail pluridisciplinaire de la recherche en EIAH.

[1]    Marie-José Avenier and Catherine Thomas. 2015. Finding one’s way around various methodological guidelines for doing rigorous case studies: A comparison of four epistemological frameworks. Systèmes d’information & management 20, 1 (2015), 61–98.

[2]    Marie-José Avenier. 2010. Shaping a Constructivist View of Organizational Design Science. Organization Studies 31, 9–10 (September 2010), 1229–1255.

[3]    Michelene  Chi. 1997. Quantifying qualitative analyses of verbal data: A practical guide. The journal of the learning sciences 6, 3 (1997), 271–315.

[4]    John W. Creswell. 2013. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications.

 [6]   Elsevier. 2016. Some guidance on conducting and reporting qualitative studies. Computers & Education, A1–A9.

[7]    D. C. Howell, M. Rogier, V. Yzerbyt, and Y. Bestgen. 2007. Statistical Methods in Human Sciences. De Boeck (2007).

[8]    Francis Jambon, Nadine Mandran, Brigitte Meillon, and Christian Perrot. 2008. Évaluation des systèmes mobiles et ubiquitaires : proposition de méthodologie et retours d’expérience. In Ergo-IA’08 “L’humain au coeur des systèmes et de leur développement,” 107–116.

[9]    Vanda Luengo, Aurélie Larcher, and Jérôme Tonetti. Design and implementation of a visual  and haptic simulator in a platform for a TEL system in percutaneuos orthopedic  surgery. Studies In Health Technology And Informatics. Special Issue Medicine  Meets Virtual Reality 2011 .

[10]  Nadine Mandran. 2018. Traceable Human Experiment Design Research (ISTE ltd ed.). Vol 9.

[11]  Nadine Mandran and Dupuy-Chessa. 2017. THEDRE: a Traceable Process for High Quality in Human Centred Computer Science Research.

[12]  Nadine Mandran and Sophie Dupuy-Chessa. 2018. Supporting experimental methods in Information System research. In 12th IEEE International Conference on Research Challenges in Information Science RCIS’2018. Retrieved from https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01903302

[13]  Nadine Mandran, Sophie Dupuy-Chessa, Agnès Front, and Dominique Rieu. 2013. Démarche centrée utilisateur pour une ingénierie des langages de modélisation de qualité. Ingénierie des systèmes d’information 18, 3 (June 2013), 65–93. DOI:https://doi.org/10.3166/isi.18.3.65-93

[14]  Pierre Paille and Alex Mucchielli. 2011. L’analyse qualitative en sciences humaine et sociales (2ème ed.). Armand Colin.

[15]  Giani Petri and Christiane Gresse von Wangenheim. 2017. How games for computing education are evaluated? A systematic literature review. Computers & Education 107, (April 2017), 68–90. DOI:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.01.004

[16]  Éric Sanchez and Réjane Monod-Ansaldi. 2015. Recherche collaborative orientée par la conception. Education & didactique 9, 2 (2015), 73–94.

[17]  Herbert A. Simon. 2004. Les Sciences de l’artificiel (Éd. rev. et complétée ed.). Folio, Paris.Traduction Jean-Louis Lemoigne.

[18]  André Tricot, Fabienne Plegat-Soutjis, Jean-Francois Camps, Alban Amiel, Gladys Lutz, and Agnès Morcillo. 2003. Utilité, utilisabilité, acceptabilité: interpréter les relations entre trois dimensions de l’évaluation des EIAH. In Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain 2003, 391–402.

[19]  Feng Wang and Michael J. Hannafin. 2005. Design-based research and technology-enhanced learning environments. Educational Technology Research and Development 53, 4 (2005), 5–23.

Les changements sont devenus et resteront permanents dans notre société. Il est donc nécessaire de nous préparer à devoir apprendre régulièrement tout au long de notre vie pour acquérir de nouvelles compétences, occuper de nouvelles fonctions, qui n’existaient pas auparavant ou poursuivre son développement personnel.

Ce paradigme d’évolution de l’Apprentissage Tout au Long de la Vie (ATLV) renouvelle et élargit les perspectives des EIAH. L’ATLV se produit dans des cadres formels, mais aussi dans des contextes non formels ou informels. Pour pouvoir tirer parti des nombreuses occasions d’apprentissage que les personnes rencontrent, il faut que celles-ci aient une capacité d’action, un pouvoir d’agir sur leurs environnements au sens de Gouédard et Rabardel (2012) ainsi qu’une capacité à autoréguler son projet de formation (Cosnefroy, 2011).

La notion de pouvoir d’agir doit être distinguée de celle de capacité d’agir.

Un sujet “capable” dispose de ressources personnelles (ressources au sens large, acquises en formation ou par expérience) qui lui confèrent un potentiel d’action et de réalisation. Pour autant, un sujet “capable” ne dispose pas systématiquement d’un pouvoir d’agir. Le pouvoir d’agir désigne ce qu’il lui est possible de faire effectivement, compte tenu des caractéristiques des situations dans lesquelles il est susceptible d’agir. Le pouvoir d’agir est, pour une part, dépendant de la capacité individuelle d’agir et surtout, d’autre part, des opportunités qu’il est possible de saisir en situation. Un sujet “capable” ne dispose donc pas ni d’un égal pouvoir d’agir ni des mêmes marges de manoeuvre face aux contraintes et aux exigences des situations.

Mettre à disposition des ressources adéquates et utilisables est une des conditions pour que les personnes apprenantes s’en saisissent pour augmenter leur pouvoir d’agir, c’est-à-dire qu’elles transforment leur environnement et, par voie de conséquence, se transforment elles-mêmes. Le but de ces opérations est la poursuite du développement cognitif, affectif et social des personnes. La perception de l’augmentation du pouvoir d’agir s’accompagne potentiellement d’un développement de l’auto-efficacité individuelle et/ou collective.  L’auto-efficacité est définie par Bandura (2003) comme la croyance en la capacité d’un individu d’organiser et d’exécuter la ligne de conduite requise pour produire des résultats souhaités.

Un autre aspect peut être abordé sous l’approche par compétences pour repérer les compétences nécessaires à un apprenant pour développer ce pouvoir d’agir, et donc, pouvoir décider de l’orientation de sa vie professionnelle. La notion de compétence, en référence au concept de schème (Vergnaud, 2002) au sein de la théorie de la conceptualisation dans l’action, est compatible avec une théorie du sujet capable et auto-efficace.

Problématiques étudiées :

Ce GT pluridisciplinaire a pour vocation d’explorer les différentes dimensions permettant d’apporter des réponses à la question : “Comment créer des environnements d’apprentissage formels, informels, non formels au service des apprenants pour accroître leur pouvoir d’agir ?”. Les caractéristiques sociales, didactiques et technologiques de ces dispositifs devant rencontrer les dispositions à apprendre des apprenants. Cet accroissement du pouvoir d’agir est ici vu comme une valeur clé à intégrer dans le développement des EIAH pour le développement de l’ATLV :

• Quels dispositifs renforcent le pouvoir d’agir de la personne et favorisent la prise de conscience ?
  • En mettant les apprenants en situation de réussite
  • En favorisant l’apprentissage avec et par les autres
  • En prenant en compte la dimension temporelle des apprentissages
  • En identifiant les manières d’apprendre et d’agir des personnes
  • En proposant des stratégies de soutien  
• Comment caractériser de tels dispositifs ?
• Comment concevoir ces dispositifs ?
• Quels services derrière ces dispositifs ?
• Quelle éthique pour l’ATLV ?
• Comment évaluer le pouvoir d’agir et les dispositifs ?