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Lesenvironnementsnumériquesd’appren3ssage(ENA):

étatdeslieux

PascaleBlancConseillèretechnopédagogique

LaboVTÉ,Étape2Webinaire,le28novembre2017

ENAdans5ans•  EnquêteorientéeAmériqueduNord

–  Entrevuesavecdesuniversitairesetexperts–  RechercheWeb

•  Webinaire1:MoodleetsesconcurrentsdanslesmarchésdesENAnord-américaineteuropéen

•  Webinaire2:LesENAactuelsdesuniversitésquébécoisesetlesévoluOonsprévuesd’ici5ans

•  Webinaire3:Écologied’apprenOssage:quelsusagesfutursdetechnologiesenéducaOon

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Complémentd’informaOonWebinaire1

MigraOond’unENAàunautreenAmériqueduNord2015-2017

hTp://mfeldstein.com/instructurecon-2017-culture-compeOOve-weapon/

MigraOond’unENAàunautreenAmériqueduNord2011à2016

hTp://mfeldstein.com/previous-lms-schools-moving-canvas-us-canada/

ConjoncOondesystèmesd’informaOonétudiantetd’ENAdans4072insOtuOonsd’enseignementsupérieur

hTp://listedtech.com/learning-management-systems-lms-student-informaOon-systems-sis-used-conjuncOon/

ContexteStratégieinfonuagique hTps://news.elearninginside.com/schoology-conOnues-make-inroads-lms-market/

InsOtuOonsrencontréesUniversitésQuébécoises ENAactuel Année

implanta3on ENAprécédent

HECMontréal Sakai(SL) 2011 SitesWebetOuOlsUniversitéLaval Maison 2007 WebCT(C)UniversitéMcGill Brightspace(C) 2012 WebCTVista(C)UniversitéConcordia* Moodle(SL) 2005 WebCT(C)UniversitédeMontréal Moodle(SL) 2011 WebCT(C)Polytechnique Moodle(SL) 2009 WebCT(C)UniversitédeSherbrooke Moodle(SL) 2008 WebCT(C)

UQAM Moodle(SL) 2007 WebCT(C)UQTR MaisonetMoodle(SL)* 2017 Maison

Universitésetcollègescanadiens ENAactuel Année

implanta3on ENAprécédent

Lacitécollégiale Brightspace(C) 2012 BlackboardLearn(C)CollègeCommunautaireduNouveauBrunswick

Brightspace(C)* 2017-2018 BlackboardLearn(C)

Universitéd’OQawa Brightspace(C) 2017 BlackboardLearn(C)

Bishop’s,ENAP,ETS,INRS,TELUQ,UQAC,UQAR,UQAT,UQO:Moodle

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•  Pasdeprojetdechangementd’ENAd’ici5ans

•  ENA,systèmematureetcriOque

–  Ported’entréepourlesétudiants– GesOondel’enseignement–  PeudepersonnalisaOonpédagogique– GesOonparl’informaOqued’uneversion«vanille»

–  Besoind’experOseTIdansl’équipepédagogique

Principauxconstats

•  Énergiesailleursquesurl’ENA–  Pédagogie–  Espacesphysiquespourl’apprenOssageacOfetexpérienOel

–  Développementdecourshybrides–  ModernisaOondel’architecture–  Refontedesystèmed’informaOonétudiant

•  Défi–  Connaîtrelesbesoinsdesprofesseurs–  ProfessionnalisaOondesprofesseurs–  ContenuetformatdelaformaOon

Principauxconstats

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Technologiesettendancesémergentes

•  Mobilité

•  Badgenumérique:nonparfoisaveclesMOOC

•  MOOC:stratégiemarkeOng,mai2015-iniOaOve

•  Infonuagique:non–logiciellibresursite

•  Interopérabilité:ouimaisnon

•  RessourceéducaOvelibre(REL):non

•  Analysedel’apprenOssage:àvenirpourcertains

Autresuniversités

L’analysedel’apprenOssageconcernelamesure,lacollecte,l’analyseetlaprésentaOonderapportsbaséssurdesdonnéesdesapprenantsencontexted’apprenOssagedanslebutdecomprendreetd’opOmiserl’apprenOssageetlesenvironnementsdanslesquelsilsontlieu

Analysedel'apprenOssage

GeorgesSiemens,2011

Dansl’ENA:collectedestracesdesinteracOonsdesétudiantsavecl’ENA:

–  Nombredevisionnementsd’unevidéo,heureetduréedeconnexionàl’ENA,nombredemessagessurunforum,pagesaccédéesdansleglossaire,réponsesàdesquesOonsdetests,duréederédacOonoudesélecOonderéponse,etc.

Autresdonnées

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LesdifférentesAnalyOques

Plusieursprogrammesdansuneuniversité

Plusieurscoursdansuneannéeacadémique

Uncoursdansunprogramme

UneacOvitédansuncours

AnalyseacadémiqueObjecOfsdegesOonDécideurs/administrateurs

Analysedel’appren3ssageObjecOfsd’apprenOssageEnseignants/apprenants

Objec3fsPourl’étudiantPourl’enseignantPourl’ins3tu3on

Analysedel’apprenOssageetintelligencearOficielle

DonnéesdémographiqueDonnéesdel’historiqueacadémiqueAc3vitésdel’ENAObserva3onsetc.

Moteurd’analyseetalgorithmes

Modèles

«risqued’appren3ssage»«risquededécrochage»«mo3va3on»etc.

Profild’apprenants

HandicapPréférenced’appren3ssageetc.

Tableauxdebord

Ac3on/Interven3on

Outrelacomplexitédesalgorithmes,ledéfidel’ingénieriepédagogiqueetdelaprotec3ondesdonnéespersonnellesestdetaille

Trouverlesbonsindicateurs

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Exempledesuccès•  Enseignement

–  Suividesétudiants:tableaudebordSavoir–  Feuxaveccommentairesdesprofesseurs:carnetdenotes

•  RétroacOonqualitaOvebaséesurl’observaOon:bonindicateurdutauxdesuccèsoud’échec–  àlasemaine3:50%dechanced’échec–  àlasemaine3:91%dechancedesuccès

•  GesOoninsOtuOonnelle–  AnalyseprédicOveavecTableau:portraitinsOtuOonneldel’engagementetdelapersévérancedesétudiants

–  Planderéussite

hTps://www.d2l.com/success-stories/la-cite/

Cequedisentlesexperts

•  ENAidéal– Simpleetfacileàapprendre–  Interopérable– Personnalisable– SouOen

•  InteracOonentreétudiants•  RétroacOonduprofesseur

– Mobile

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Cequedisentlesexperts•  ENAidéal

–  StandardisaOondelaprésentaOondescours

–  ContextualisaOonàla«Facebook»– AnnotaOoncollaboraOve–  EspacepersonnelavecrétroacOondel’enseignant–>porrolio

–  ExploitaOondel’analysedel’apprenOssagepourlapersonnalisaOon

– Àlamanièred’un«ouOldegesOondeprojet»etd’un«systèmeexpert»

Système expert – Écosystème

AnalyOquede l’apprenOssage

Occasionsd’apprenOssage Curriculum RéférenOeldecompétence Assurancequalité

Profilde l’apprenant

Écologied’apprenOssage ApprenOssageexpérienOel • Internetdesobjets • Réalitévirtuelle/augmentée

TestetévaluaOon Porrolionumérique Badgenumérique Diplômes(blockchain) Collecteurs

Accompagnement assistéparordinateur

Ingénierie pédagogique

Source:Pierre-JulienGuay,VTÉ

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Cequedisentlesexperts

•  Technologiesdel’ENAidéal– Progressivewebapps– Plate-formeinfonuagiquenaOve– ExploitaOondedonnéesmassives–basededonnéesNoSQL

– ProducteuretconsommateurIMSLTI– Python,HTML5– >développéaprès2010

•  Donnéesmassives,MOOC,intelligencearOficielle–  Profild’apprenant–  ÉvaluaOondeméthodesetressources–  Pédagogiepilotéeparlesdonnées

•  ApprenOssageadaptaOf,futurdelapersonnalisaOon–  Parcoursd’apprenantquis’adapteentempsréelàsespréférences,connaissances,capacités

Tendancesémergentes

$$

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Défi

•  ENA,contrainteàl’innovaOonpédagogique?•  Professeurpasassezimpliqué/soutenu•  Sous-uOlisaOondel’ENA•  PrêtpourenseignementetapprenOssage2.0?•  PasdecultureREL•  Normesetstandard:IMSLTI,IMSCaliper/xAPI•  Respectdelavieprivée

Respectdelavieprivée

•  Loissurl’accèsauxdocumentsdesorganismespublicsetsurlaprotecOondesrenseignementspersonnels

•  Différentdelasécurité,toucheàl’Éthique–  Quellesdonnéescollecter,pourcombiendetemps,quipeutyaccéder,commentobtenirleconsentement,quefairesiunétudiantfaitunedemandedesuppression?

•  Quelquesprincipes–  Responsabilitédel’organisaOon–  Consentementéclairédel’étudiant–  LimitaOondanslacollecteetlesuOlisaOons–  Droitd’accès,correcOon,retrait

Source:AdaptaOondePierre-JulienGuay,VTÉ

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Conclusion•  SaOsfacOonautourdel’ENAactuel•  ENAuOlisépourlagesOondel’enseignementplutôtque

pourl’apprenOssage•  Velléitéd’allerplusloinquelaversion«vanille»

–  ArchitectureLégoseraitunfacilitateur•  Priseencomptedelamobilitévuecommeun

incontournable•  Intérêtpourl’apprenOssageacOf,classeinversée,cours

hybrides•  ModernisaOondesarchitectures•  Peud’avancéespourl’analysedel’apprenOssage•  PeudeprojecOonsurlestechnologiesd’ici5ans

MercipourvotreaTenOon!

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Systèmesdel’analysedel’apprenOssage