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Analyser les apprentissages à partir des traces : Des opportunités aux enjeux éthiques

Résumé : L'analyse des traces d'apprentissage est un sujet de grande actualité qui suscite de nombreux travaux au sein de la communauté scientifique. Daniel Peraya (2019), dans son appel au débat « Les Learning Analytics en question » nous invite à comprendre ce phénomène tant du point de vue historique que de celui des enjeux actuels. D'une part, les usages des traces d'apprentissage médiatisé ouvrent de nouvelles potentialités pour le soutien et pour la personnalisation des apprentissages en contexte médiatisé ; d'autre part ces usages donnent aussi lieu à des questionnements critiques et éthiques. L'article de Peraya se conclut par une invitation au débat sur un ensemble de questions de recherche qui vont nécessiter le croisement de regards de collègues de plusieurs disciplines. Dans cette contribution au débat, je reprends ces questions pour y apporter à la fois un regard d'enseignante en formation à distance, de chercheure, mais aussi de conceptrice technopédagogique. Cette dernière expérience m'a permis de comprendre les enjeux des usages des traces numériques d'apprentissage dans des modules de formation à destination d'acteurs industriels suivant la norme SCORM. Les traces peuvent-elles être utilisées contre les apprenants ? Quel type d'inférences peut-on accepter de réaliser à partir des traces ? Dans cette rubrique, je traiterai donc parmi les questions soulevées par Peraya, celles liées à l'usage des traces et aux enjeux éthiques tant pour l'apprenant que pour les enseignants.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02903321
Contributor : Margarida Romero <>
Submitted on : Monday, July 20, 2020 - 11:23:10 PM
Last modification on : Saturday, August 22, 2020 - 4:58:01 AM

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2019 Romero-Analyserlesapprent...
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  • HAL Id : hal-02903321, version 1

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Margarida Romero. Analyser les apprentissages à partir des traces : Des opportunités aux enjeux éthiques. Distances et Médiations des Savoirs, CNED-Centre national d'enseignement à distance, 2019. ⟨hal-02903321⟩

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