Le défi de l`analytique de l`apprentissage : une culture de données

Le défi de l’analytique de
l’apprentissage :
une culture de données
ou une culture de
données probantes?
2012
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D’une existence tranquille à une vie sous pression
Les établissements d’enseignement postsecondaire ont été décrits comme étant des
« collectifs aimables, anarchiques et autocorrecteurs d’érudits encadrés par un petit
contingent de dignes administrateurs chargés des aspects commerciaux inéluctables » [Keller,
1983]. Qui plus est, ces institutions postsecondaires sont reconnues pour « leurs objectifs
problématiques, leur technologie obscure et leur participation fluide » [Cohen et March, 1974].
Bien que ces remarques semblent empreintes d’une vérité quelque peu nostalgique, elles ne
reflètent plus exactement le climat politique et économique, nos obligations ou nos leaders
actuels.
De nos jours, l’exploitation des établissements d’enseignement postsecondaire se fait avec
des budgets serrés et sous haute surveillance. Désormais, les mots d’ordre sont donc plutôt
l’accessibilité, l’abordabilité et la responsabilité. Nous ne pouvons plus dorénavant tenir pour
acquis notre financement. De plus, ces institutions sont devenues complexes et assujetties
à une myriade de réglementations. Nos étudiantes et étudiants sont des adultes habilités,
qui recherchent des connaissances, des qualifications, des emplois et, aussi, un bon rapport
qualité-prix.
Dans le monde complexe d’aujourd’hui, les institutions postsecondaires sont soumises à des
pressions exercées par leurs concurrents, leur clientèle et les autorités de réglementation afin
de rendre compte de leur rendement d’entreprise, de leur contribution aux collectivités servies,
de leur productivité en recherche et, surtout, de la réussite de leurs étudiantes et étudiants.
Nous avons raison d’être fiers que le Canada se situe près du sommet parmi les 70 pays
développés dans les classements de l’OCDE sur le rendement scolaire des jeunes de 15 ans
[CBC News, décembre 2010]. Bien sûr, un tel succès relève la barre pour les intervenants
chargés de mettre en œuvre les prochaines étapes du cheminement éducatif. En outre, les
établissements d’enseignement fonctionnent maintenant dans un monde où les gens peuvent
s’attendre à connaître jusqu’à sept changements de carrière. Alors que les personnes passent
périodiquement d’une carrière à l’autre selon ce nouveau scénario, le secteur de l’éducation
postsecondaire doit être responsable du recyclage professionnel et de la formation d’appoint
pour la majorité de la main-d’œuvre.
Un déluge de données
Or, pendant que le climat politique, réglementaire et de financement dans l’éducation
postsecondaire a changé, les technologies de l’information ont évolué elles aussi. Se servant
de l’exploration de données, du profilage, de l’analytique et de techniques de modélisation
prédictive, des entreprises comme Amazon, LL Bean, Google et les banques utilisent des
données sur leurs clients actuels et éventuels pour adapter d’après les goûts de ces derniers
les sollicitations qu’ils envoient à la clientèle. Ainsi, Amazon peut proposer des livres en se
basant sur les achats déjà effectués par les clients. D’autres fournisseurs recommandent
des bouteilles de porto pour accompagner les cigares ou, encore, des chaussures qui
s’harmonisent à nos voitures! Dans un avenir prochain, des puces d’identification par
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radiofréquence (IRF) permettront à des appareils de magasins de nous reconnaître, de
se souvenir de nos préférences et de nous informer à la volée de spéciaux offerts, qui
sont personnalisés selon nos goûts! Les entreprises commerciales utilisent également des
données provenant de systèmes d’information disparates pour les aider à mieux comprendre
les processus de déroulement critiques, l’efficacité de leurs stratégies ou des modèles de
gestion, ou la disponibilité d’aptitudes et de compétences parmi leurs effectifs. En facilitant la
répartition dynamique des personnes, des lieux, de l’équipement, du matériel et des autres
ressources, ces capacités permettent aux grandes entreprises de détecter les changements
des conditions et d’y réagir.
Un domaine maintenant appelé « analytique de l’apprentissage » est le point d’intersection
le plus irrésistible des technologies de l’information (TI) et des changements du climat
externe dans le secteur de l’enseignement postsecondaire. L’analytique de l’apprentissage
a été définie par les organisateurs de la première conférence internationale sur l’analytique
de l’apprentissage et les connaissances comme suit : « la mesure, la cueillette, l’analyse et
la déclaration de données sur les apprenantes et apprenants et leurs contextes, à des fins
de compréhension et d’optimisation de l’apprentissage et des environnements où cela a
lieu » (voir https://tekri.athabascau.ca/analytics/). Cette intersection représente l’application
logique de ces technologies évolutives au contexte éducatif. Autrement dit, les apprenantes
et apprenants constituent la clientèle, et leurs connaissances et leur aptitude à apprendre
sont des produits. La différence entre ce que l’apprenante ou apprenant savait avant d’entrer
en classe et ce qu’il sait maintenant est la valeur éducative que le personnel de formation,
les classes, les laboratoires informatiques, les bibliothèques et les collectivités ont ajoutée.
Le désir des établissements d’enseignement de mettre en place une capacité d’analytique de
l’apprentissage est tout aussi naturel que celui des entreprises commerciales de comprendre
leurs clients et le rendement de leurs processus de base.
Un arrimage naturel?
Les établissements d’enseignement postsecondaires devraient avoir un avantage naturel
en ce qui a trait à l’analytique de l’apprentissage. En effet, ils sont d’abord et avant tout des
organismes analytiques en raison de leur nature et ils soumettent systématiquement tout ce
qui nous entoure à une investigation critique. De plus, ils ont un appétit insatiable pour les
données, une capacité étendue en matière d’analyse rigoureuse et un grand respect envers le
savoir et la vérité. Il semble donc que l’analytique de l’apprentissage soit faite sur mesure pour
l’éducation postsecondaire.
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Mais est-ce bien le cas?
Bien sûr, la réalité de l’éducation postsecondaire est presque toujours plus complexe que ne
l’envisagent souvent les gens extra-muros. Donc, quoiqu’il soit vrai que les établissements
d’enseignement vénèrent et récompensent une « culture de données probantes », c’est
précisément cette culture qui engendre le scepticisme envers tout, y compris l’analytique
de l’apprentissage. En outre, plusieurs facteurs concourent à faire de l’analytique de
l’apprentissage un véritable défi :
1. Les données ne sont pas des connaissances. Le personnel enseignant comprend à fond
ce concept. Mais il est possible que le milieu des fournisseurs faisant la promotion de
l’analytique de l’apprentissage ne comprenne pas ce concept ou, très probablement,
choisisse de ne pas s’en préoccuper. Le défaut chez nombre des fournisseurs actuels
de « solutions » d’analytique de l’apprentissage de faire cette distinction risque d’inonder de données les institutions postsecondaires, tout en ne satisfaisant pas leur soif
de connaissances. Dans le cas de l’apprentissage, les connaissances impliquent, à tout
le moins, la clarté et la conformité disciplinaire quant aux choses de base comme les
définitions de ce qui constitue une unité de connaissance du sujet ou un niveau de
maîtrise du sujet. Hormis des disciplines très ciblées comme la comptabilité ou le génie
qui doivent rendre des comptes à des autorités externes, les normes partagées dans
les autres disciplines pour exprimer l’acquisition de connaissances théoriques sont très
rudimentaires ou, même, inexistantes. C’est pourquoi il est si difficile de nos jours pour
les établissements d’enseignement de créer des équivalences, qui facilitent la reconnaissance des crédits de cours entre ces institutions et au sein de chacune d’elles.
2. L’apprentissage est complexe. Les normes à l’égard des connaissances théoriques
acquises sont rudimentaires tout simplement parce que le contenu des cours est complexe, tout autant que l’est l’apprentissage d’ailleurs. Bien qu’il soit possible de créer
une culture de testing, les données sont assez équivoques au sujet de l’efficacité de
l’enseignement et de l’apprentissage ou des cultures de testing, notamment le protocole « No Child Left Behind » mis en œuvre aux États-Unis. Comprendre l’apprentissage
exige une compréhension du contexte de l’apprentissage, du contexte des apprenantes
et apprenants, et du contexte de la discipline étudiée. Ces derniers sont, dans une très
grande mesure, des contextes culturels et comportementaux. Aujourd’hui, les solutions
d’analytique de l’apprentissage sont largement des solutions techniques, qui produisent
des données désincarnées. Pour leur donner une signification, le personnel enseignant
a besoin de cadres et de modèles d’apprentissage.
3. L’enseignement est un art. De plus, la classe est le domaine exclusif de l’enseignante
ou enseignant! D’une part, le domaine de la recherche compte une méthode scientifique, des normes rigoureuses sur l’évaluation par des pairs et des siècles de consensus quant à la manière dont les données probantes peuvent être utilisées ou limitées,
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ainsi que la façon dont les chaines de données probantes doivent être construites et
les protocoles d’utilisation des sources primaires et secondaires doivent être employés.
Mais d’autre part, la classe est une expression individuelle du style de l’enseignant ou
enseignant, plutôt qu’une chose construite socialement par une discipline scolaire.
L’éducation professionnelle, notamment en droit, en administration des affaires et en
médecine, est une exception à cette règle générale. Il est rare également que des cours
d’enseignement au niveau postsecondaire soient offerts. Le résultat du jumelage de
l’approche d’artisanat individualisé et de l’absence de transmission officielle des techniques pédagogiques dans plusieurs disciplines est que la plupart des gens décrivent
l’enseignement en classe comme une « entreprise artisanale ». La nature artisanale de
l’enseignement postsecondaire rend difficile de mettre en place des techniques standardisées provenant d’un plan de match d’analytique de l’apprentissage. En gros, nombre
d’enseignantes et enseignants n’y croient pas et sont réticents à les adopter. Bref, peu
d’entre eux disposeraient des cadres et des rubriques pédagogiques nécessaires afin de
procurer des données au contexte pour l’évaluation des progrès et des résultats de l’apprentissage.
4. Les apprenantes et apprenants sont des individus. L’utilisation de données pour
construire des modèles complexes afin de prédire la réussite de l’apprentissage en est
encore à ses premiers balbutiements. L’hypothèse qui sous-tend ce mouvement ou
cette intention est solide, mais chaque enseignante ou enseignant est convaincu que
les apprenantes et apprenants sont d’abord et avant tout des individus. La réussite des
étudiantes et étudiants dépend d’un grand nombre de variables, qui sont hors de la
portée de ce que le personnel enseignant et les établissements d’enseignement sont
en mesure de recueillir et de comprendre. L’étudiante ou étudiant a-t-il eu un coup de
foudre? A-t-il décroché ou perdu un emploi récemment? A-t-il été obligé de faire beaucoup d’heures supplémentaires cette semaine? Y a-t-il eu un décès dans sa famille?
Tous ces aspects influent sur l’apprentissage et le rendement scolaire des étudiantes et
étudiants. Bien que des variables comme l’absentéisme et les notes obtenues dans des
quiz puissent être utilisées en tant que descripteurs fiables de la maîtrise acquise et en
tant que prédicteurs de la réussite future, ils ne sont encore jusqu’ici que des instruments peu précis.
5. Qui a le temps de le faire? Le mouvement vers l’adoption de l’analytique de l’apprentissage a été semé par ce secteur d’activité, fertilisé par des fondations philanthropiques
et des organismes gouvernementaux, et est en train d’être transplanté avec sincérité
par des chercheuses et chercheurs institutionnels, des agents d’évaluation et de la
qualité, des technologues et des concepteurs pédagogiques, et les rares membres du
personnel enseignant qui l’ont adopté. En somme, l’analytique de l’apprentissage a une
certaine influence à l’extérieur des organismes qui mobilisent les disciplines scolaires à
l’extérieur du niveau décanal de gestion scolaire, où la force des incitatifs scolaires est
la plus grande, ainsi qu’à l’extérieur des salles de classe. C’est une technologie qui exige
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à la fois un contexte disciplinaire scolaire et un changement de comportement chez
notre personnel enseignant. Ce sont de gros défis en tout temps, mais nous devons
tenir compte du fait que notre époque sort de l’ordinaire. Les données de sondages et
d’études démontrent que la charge de travail du personnel enseignant a augmenté au
fil des ans et que les niveaux de satisfaction sont au mieux équivoques (Welch, 2005).
Bref, la vie des enseignantes et enseignants est accaparée par des responsabilités
croissantes touchant l’enseignement, le counselling, la recherche et le travail au sein
de comités. L’usage effectif de l’analytique de l’apprentissage dépendra du personnel
enseignant « sur le terrain ». Qui a le temps de le faire? Qui récompensera le personnel
enseignant pour avoir utilisé les données de cette façon?
6. Les étudiantes et étudiants récoltent des avantages, au détriment de la confidentialité. Les impacts de l’analytique commerciale sont spectaculaires et nous en faisons
l’expérience quotidiennement de façon subtile ou brutale. Les moteurs de recherche
ratissent les méthodes de recherche documentaire afin d’imiter les modes d’interrogation. Ils scannent les courriels et traquent les visites aux sites Web pour confirmer
les goûts en matière d’aliments, de destinations de voyage, de loisirs et de lectures.
Appliquée à des activités scolaires, l’analytique de l’apprentissage produira un trésor
d’aperçus perspicaces sur les habitudes d’étude, les styles d’apprentissage, les forces et
les défis cognitifs, et la capacité de progrès et de réussite des étudiantes et étudiants.
L’analytique de l’apprentissage devrait, et devra, déclencher un débat majeur sur les
politiques institutionnelles et publiques à l’égard de la gouvernance et de l’utilisation
de ces renseignements. Les agents de l’admission requerront de tels renseignements,
tout comme les employeurs et beaucoup d’autres intervenants. La validité des machines
analytiques sous-jacentes devra être scrutée soigneusement, et il faudra prendre des
décisions importantes concernant l’accès aux données analytiques et leurs utilisations
appropriées, ainsi que les droits des étudiantes et étudiants en matière de données
analytiques.
La voie de l’avenir
L’analytique de l’apprentissage est bien réelle. C’est vraiment une percée décisive, qui
servira probablement aux apprenantes et apprenants. Le personnel enseignant du niveau
postsecondaire dispose maintenant de tonnes de données, qui résident dans les systèmes
informatiques de renseignements sur les étudiantes et étudiants, les systèmes de gestion
de l’apprentissage, les registres Internet et de courrier électronique, et ailleurs. Il existe
des technologies et des techniques matures pour l’exploration et l’extraction de données
provenant de sources disparates (incluant des sources extérieures), l’analyse de ces données
et leur utilisation afin d’identifier les divers groupes d’étudiantes et étudiants : ceux qui
sont à risque, ceux qui sont de futurs superformants et ceux qui pourraient bénéficier d’une
intervention. Quand les étudiantes et étudiants montrent des aspects prometteurs ou risqués,
les établissements d’enseignement ont aussi la capacité d’utiliser ces nouvelles connaissances
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pour alerter le personnel enseignant et de counselling, ainsi que les étudiantes et étudiants. Il
en découle une certaine puissance.
Il nous faut remettre en contexte les données.
Afin de pouvoir s’en servir, l’information est organisée par l’analytique de l’apprentissage.
Toutefois, cette dernière ne prescrit pas des actions et ne prépare pas non plus les
membres du personnel de formation et de counselling ou d’autres à réagir aux données
présentées d’une façon cohérente et sanctionnée par l’établissement. La manière dont les
établissements d’enseignement utilisent cette nouvelle information constitue l’aspect culturel
et comportemental d’une culture de données probantes. Hors contexte, les données ne valent
pas grand-chose; mais des données contextualisées dans un cadre valent beaucoup plus :
entre les mains des étudiantes et étudiants et du personnel de formation et de counselling
pédagogique, elles deviennent très précieuses. En fait, mettre une telle ressource à la portée
des personnes, qui ont été formées en vue de les utiliser et sont récompensées pour le faire,
n’a pas de prix. La voie de l’avenir pour glaner les avantages de l’analytique de l’apprentissage
est abrupte et ardue.
Cessons de blâmer la technologie ou les données : c’est le comportement qui pose un défi.
Comme pour la plupart des changements dans la pratique qui ont émergé dans l’éducation
postsecondaire en tant que changements technologiques, l’aspect le plus critique ici est
l’adoption : autrement dit, le changement du comportement. Très souvent, nous faisons à
répétition l’expérience d’un vieux drame. Une nouvelle technologie rutilante est créée et fait
l’objet de toutes sortes d’excitation. Des personnes bien intentionnées dans les domaines
de la technologue, de la conception, de la recherche institutionnelle, de l’enseignement
de l’excellence et autres, qui désirent sincèrement transformer la prestation éducative,
font avancer ces technologies. Avec un déploiement d’efforts, et souvent de dépenses,
considérables, les nouvelles technologies sont acquises, installées et offertes librement.
Dans certains cas aussi, les nouvelles technologies (comme les systèmes de gestion de
l’apprentissage) redéfinissent en fait le paysage, mais non sans beaucoup de combats, de
protestations et de temps; et ce, souvent après une décennie d’efforts. Dans d’autres cas,
les nouvelles technologies sont ignorées. Les frais de maintien des logiciels sont payés, mais
ces derniers sont rarement utilisé et alors, trop souvent, en suscitant des protestations. Nous
blâmons la technologie ou nous blâmons les données, alors que c’est le comportement qui a
toujours posé le véritable défi.
Nous devons reconnaître le temps additionnel que requièrent ces nouvelles pratiques.
Ceux qui désirent exploiter le potentiel de l’analytique de l’apprentissage devront comprendre
que ces techniques et ces outils seront utilisés d’abord et avant tout par le personnel
enseignant, de formation et de counselling, ainsi que par les étudiantes et étudiants.
Accessoirement, les directions d’établissements et de facultés, les spécialistes de la
planification pédagogique, les registraires et d’autres s’en serviront pour la planification
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des revenus, la gestion des relations et la gestion de la persévérance scolaire. Il est donc
primordial de gagner l’acceptation par le personnel enseignant et de formation. Cette
acceptation, par la suite, sera liée aux éléments suivants : (1) les mesures incitatives, (2)
l’impact sur l’emploi du temps du personnel enseignant et de formation, et (3) la crédibilité
des techniques et des outils eux-mêmes. Par conséquent, la réussite de la mise en œuvre
dépendra de l’incorporation de l’usage efficace de l’analytique de l’apprentissage aux
récompenses du personnel enseignant. En outre, le succès remporté dépendra aussi de la
reconnaissance du temps additionnel qu’exigent ces outils et ces nouvelles pratiques, ainsi que
des efforts de bonne foi déployés pour compenser les impacts négatifs sur notre personnel
enseignant. Enfin, il dépendra également sur le lancement de discussions avec le personnel
enseignant et de formation aux fins de soumettre les techniques et les outils d’analytique
de l’apprentissage à un examen approprié. Si les techniques et les outils ne combinent pas
rigueur et convivialité, il est probable qu’ils seront rejetés.
Il faut harmoniser les objectifs du personnel enseignant et des directions de départements, de
facultés et d’établissements.
Une bonne partie de l’analytique de l’apprentissage passe par des conseils pédagogiques.
Qu’ils soient traités directement par le personnel enseignant et de formation ou par
l’intermédiaire de tiers formés spécialement, de bons renseignements mis entre les mains
de mauvais conseillers ne produiront pas de bons résultats. Dans ce cas-ci, le contexte
est essentiel. Quels sont les objectifs des divers membres du personnel enseignant et
de formation, et des directions de départements, de facultés et d’établissements? Sontils harmonisés? Est-ce que les difficultés éprouvées en calcul intégral par une étudiante
ou un étudiant déclenchent des conseils de reconsidérer la poursuite d’études techniques
ou scientifiques, ou déclenchent une offre de tutorat supplémentaire? L’établissement
d’enseignement fonctionne-t-il comme une pompe conçue pour augmenter le flux de
finissantes et finissants couronnés de succès ou comme un filtre conçu pour ne laisser
passer que la crème? Il n’y a pas ici de bonnes réponses. Mais ce qui constitue un problème,
c’est quand l’information fournie au moyen de l’analytique de l’apprentissage est appliquée
simultanément à des fins concurrentielles. Cela se produit lorsque les données et l’information
ne sont pas partagées dans le contexte institutionnel, et aussi dans les cultures se basant sur
de simples données plutôt que sur des données probantes.
Finalement, il y a de plus en plus de données probantes, qui appuient l’idée que l’analytique de
l’apprentissage peut être mise en œuvre d’une façon remarquablement légère. Cette stratégie
met à profit le fait que les étudiantes et étudiants eux-mêmes, armés d’une information
significative et opportune, peuvent effectuer des mesures de correction sans autre intervention
ou, encore, recourir à l’intervention qui convient le mieux à leur situation. Une étudiante ou un
étudiant, dont les résultats scolaires ont chuté à cause du décès d’un membre de sa famille,
pourrait avoir besoin de tutorat additionnel. Dans un tel cas, cet individu pourrait nécessiter
aussi encore plus un counselling pour personne en deuil. Le fonctionnement presque en libreservice de l’analytique de l’apprentissage exige un environnement transparent vis-à-vis de ces
services offerts à nos apprenantes et apprenants. La création de tels environnements pour un
grand nombre d’individus pourrait se faire assez aisément.
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Nous devons mobiliser le personnel et les étudiantes et étudiants.
En somme, l’analytique de l’apprentissage constitue une occasion véritable pour les
établissements d’enseignement de passer des cultures d’intuition et d’empathie à des cultures
véritables de données probantes. Comme c’est le cas pour la plupart des développements
technologiques prometteurs, le succès ne dépendra que partiellement des technologies
elles-mêmes. Car il existe aussi dans ce cas-ci un important corpus de techniques, et il faut
également tenir compte de la question primordiale que représente la volonté institutionnelle.
L’éducation postsecondaire n’a pas besoin d’une nouvelle strate de bureaucrates bien
intentionnés et armés de tonnes de données provenant de systèmes d’analytique de
l’apprentissage. La puissance de ces nouveaux outils et techniques est celle qui leur permet
d’habiliter le changement dans le processus institutionnel le plus fondamental. Pour que
l’analytique de l’apprentissage puisse influer sur la réussite des étudiantes et étudiants,
améliorer l’expérience d’apprentissage, favoriser un rehaussement de la persistance et du
rendement des cours, et mener à une plus grande persévérance scolaire, il est obligatoire
que le personnel enseignant, de formation et de soutien, et les étudiantes et étudiants soient
mobilisés. Il est possible d’y arriver, mais seulement avec l’engagement et la mobilisation de
notre leadership pédagogique.
Voilà le travail qu’il nous faut accomplir. Le sort des étudiantes et étudiants et des
établissements d’enseignement pourrait en dépendre.
Joignez-vous à la discussion
Quand vous aurez lu le document de consultation, nous vous invitons à nous faire part de vos
pensées et de vos idées dans le cadre d’un dialogue sur l’analytique de l’apprentissage au sein
de l’éducation postsecondaire. Veuillez prendre en considération les questions suivantes :
1) Comment l’analytique de l’apprentissage peut-elle être utilisée dans l’éducation
postsecondaire?
2) Quels sont les avantages éventuels pour les étudiantes et étudiants?
3) Quels sont les risques pour les étudiantes et étudiants?
4) De quelle manière devrions-nous gérer les risques?
5) Quels domaines précis de l’analytique de l’apprentissage faudrait-il explorer?
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Bibliographie
Bialik, Carl (2010). « A Lifetime of Career Changes », Wall Street Journal Online, 3 septembre
2010. [En ligne] http://blogs.wsj.com/numbersguy/a-lifetime-of-career-changes-988/.
Boyer, Ernst (1990). Scholarship Reconsidered: Priorities of the Professoriate, Jossey-Bass, San
Francisco.
Cohen, Michael D. et James G. March (1974). Leadership and Ambiguity: The American
College President, McGraw Hill, New York.
CBC News (2010). « Canadian Education Ranked Among World’s Best », 7décembre 2010. [En
ligne] http://www.cbc.ca/news/technology/story/2010/12/07/tech-education-oecd-rank.html.
Keller, George (1983) Academic Strategy: The Management Revolution in Higher Education,
Johns Hopkins University Press, Baltimore.
Welch, Anthony (2005). The Professoriate, Springer, Pays-Bas.
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