Numéro spécial STICEF
Collecte, visualisation et usage de données éducatives
Les données éducatives sont des informations numériques relatives aux activités, aux comportements, aux performances et aux interactions des apprenant.e.s, des enseignant.e.s et des formateur.trice.s dans des environnements d'apprentissage. Elles peuvent être issues de différentes sources, telles que les traces d'usage des plateformes numériques, les résultats d'évaluation, les questionnaires, les entretiens, les observations, etc. Ces données sont de plus en plus nombreuses, variées et accessibles, grâce aux progrès des technologies de l'information et de la communication. Cette grande quantité de données, associée aux dernières avancées en matière de techniques d'analyse de données et d’apprentissage automatique, offre de nouvelles opportunités pour analyser, comprendre, améliorer et personnaliser les processus et les dispositifs d'apprentissage. Pour les étudiant.e.s, les données éducatives recueillies peuvent servir à soutenir la réflexion sur leur apprentissage ou leur collaboration avec d'autres. Pour les enseignant.e.s, elles peuvent servir à suivre leurs étudiants à l’aide de tableaux de bord, par exemple. Pour les décideur.e.s, ces données peuvent servir à définir des stratégies éducatives à grande échelle. Pour les chercheur.e.s, ces données peuvent être utilisées pour découvrir de nouveaux comportements et proposer de nouvelles théories sur l'apprentissage. Enfin, les données peuvent également être utilisées par les systèmes pour s'adapter à l'apprenant.e et à son profil.
La richesse actuelle des données éducatives offre de nombreuses possibilités de recherche dans le domaine des TIC pour l'éducation et la formation, mais pose également de nouveaux défis. Nous devons réfléchir à ces défis dans une perspective large et interdisciplinaire, afin d'enrichir le débat scientifique actuel sur l'utilisation des données éducatives et de contribuer à faire progresser le domaine en proposant de nouvelles méthodes, théories et études de cas.
Ce numéro spécial vise à rassembler des contributions de recherche portant sur les différentes étapes du cycle de vie des données éducatives, de leur collecte à leur visualisation et leur usage, en passant par leur traitement, leur analyse, leur interprétation et leur restitution. Les études de cas et les expériences illustrant ces processus, ainsi que les technologies développées pour la collecte de données et l'intervention dans les processus éducatifs utilisant ces données sont également les bienvenues. Les articles pourront aborder des problématiques théoriques, méthodologiques, techniques ou applicatives, telles que :
- Quels sont les méthodes et les outils pour collecter, stocker, gérer et partager les données éducationnelles de manière éthique, sécurisée et respectueuse de la vie privée et des normes ?
- Comment traiter les données afin de les interpréter et de leur donner une signification pédagogique ?
- Quels sont les défis et les limites de l'utilisation des données éducatives, notamment en termes de validité, de fiabilité, de représentativité, de généralisabilité, de causalité, d'éthique, etc. ?
- Quels cadres théoriques et méthodologiques utilisons-nous pour interpréter ces données et pour faciliter la reproductibilité des méthodes d'analyse utilisées ?
- Comment exploiter ces données pour expliquer les théories existantes ou pour construire de nouvelles théories ?
- Comment les données peuvent-elles aider les chercheur.e.s et les enseignant.e.s à construire un modèle de l’apprenant.e, de ses comportements et de ses besoins.
- Comment rendre plus “explicables” aux chercheur.e.s, aux enseignant.e.s et aux apprenant.e.s les résultats des analyses et des méthodes qui sous-tendent les solutions technologiques éducatives développées dans la communauté ?
- Quels sont les modèles et techniques pour traiter, analyser, modéliser et exploiter les données éducationnelles, en utilisant par exemple des approches statistiques, de fouille de données, d'intelligence artificielle, de visualisation de données, etc. ?
- Comment utiliser les données éducatives pour les modèles génératifs. Quel est le rôle des modèles génératifs pour la génération des données éducatives?
- Quels sont les finalités et les bénéfices de l'utilisation des données éducationnelles pour les différent.e.s acteurs et actrices de l'éducation, tels que les apprenant.e.s, les enseignant.e.s, les formateur.trice.s, les concepteurs.trice.s, les chercheur.e.s, les décideur.e.s, etc. ? (Ex. réflexivité pour l’apprenant.e, suivi pédagogique pour l’enseignant.e, ou prise de décisions pour les décideur.e.s…)
- Quels sont les impacts des données éducatives sur les pratiques pédagogiques, les apprentissages, les évaluations, les scénarios, les environnements, les politiques éducatives, etc. ?
- Quelles caractéristiques les solutions technologiques qui explorent ces données devraient-elles avoir pour aider les élèves, les enseignant.e.s ou les décideur.e.s ?
- Comment créer des applications pour les enseignant.e.s et les étudiant.e.s qui présentent ces données de manière explicable ?
- Quel est l'impact des solutions technologiques sur l'apprentissage ou les politiques éducatives institutionnelles dans des environnements d'apprentissage réels ?
Les contributions attendues pour ce numéro spécial peuvent concerner différents niveaux d'éducation (primaire, secondaire, supérieur, professionnel, etc.), différents types d'apprentissage (formel, informel, non formel, etc.), différents domaines disciplinaires (mathématiques, langues, sciences, etc.) et différents contextes d'application (salle de classe, apprentissage à distance, laboratoire, entreprise, musée, etc.).
Dates importantes et instructions
15 Mars : envoi résumé (intention)
25 Mars : réponse au résumé
31 Mai : soumission article
15 Septembre : réponse aux auteurs
Décembre 2024 : publication des articles acceptés
Les auteur.e.s intéressé.e.s par ce numéro spécial sont invité.e.s à soumettre un résumé de leur article (une page maximum) d’ici le 15 mars 2024, par courriel aux coordinateurs et coordinatrices du numéro. Les articles complets devront être soumis sur le site https://soumission.sticef.org/ avant le 31 mai 2024. Les articles de recherche comprennent entre 15 et 30 pages et les rubriques entre 10 et 15 pages. Les auteur.e.s trouveront sur le site de la revue des précisions sur le format des soumissions et sur la politique éditoriale de la revue. Les articles seront évalués par deux relecteur.trice.s anonymes selon les critères habituels de la revue. La parution du numéro spécial est prévue pour la fin de l'année 2024 ou le début de 2025.
Résumé pour le 15 mars
Le résumé à soumettre vise à fournir un retour rapide aux auteurs quant à l’acceptabilité de la soumission et certains commentaires généraux au besoin. Le résumé devrait :
- comporter 300 mots environ;
- préciser la nouveauté de la contribution;
- préciser le type de contribution (expérimentale, empirique, étude de cas, position, etc.);
- fournir quelques détails de la méthodologie de recherche.
Coordinateurs du numéro spécial
- Franck AMADIEU, Université Toulouse II - Jean Jaurès, Laboratoire Cognition, Languages, Language, Ergonomics (CLEE), franck.amadieu@univ-tlse2.fr
- Michel DESMARAIS, Polytechnique Montréal, michel.desmarais@polymtl.ca
- Mar PÉREZ-SANAGUSTÍN, Université Toulouse III - Paul Sabatier, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), mar.perez-sanagustin@irit.fr