Les environnements d’apprentissage collaboratif

Avec l’émergence des technologies de l’information et de la communication appliquées à l’éducation, les technologies d’apprentissage humain ont conduit à de nouveaux paradigmes d’éducation, tels que : l’apprentissage centré sur l’élève, les communautés de pratique, la cognition distribuée et le constructivisme en général (Brown, 2005). Aujourd’hui, l’éducation ne signifie plus la même chose qu’avant, mais signifie les communautés, la coopération avec les autres, faire des projets, communiquer, partager des idées avec des pairs et apprendre à soutenir les objectifs personnels (Prensky, 2007 ; Zhang et al., 2012 ; Zhang et al., 2014). Comme conséquence de l’émergence des nouveaux paradigmes d’apprentissage et afin de répondre aux différents styles d’apprentissage des apprenants, de nouvelles formes d’apprentissage sont apparues : l’apprentissage continu, l’apprentissage orienté compétences, l’apprentissage au travail, l’apprentissage en ligne, et l’apprentissage collaboratif. L’apprentissage collaboratif assisté par ordinateur (en anglais Computer Supported Collaborative Learning : CSCL) est parmi les formes d’apprentissage qui présentent toujours des défis, sa valeur et ses limites sont toujours en cours de recherche (Othman & Hussain, 2013 ; Chikh & Berkani, 2010).

Dans les environnements d’apprentissage collaboratif assisté par ordinateur, deux ou plusieurs apprenants interagissent pour apprendre par la discussion, la réflexion et la prise de décision (Tolmie et al., 2010). La collaboration et la construction des compétences de groupes sont définies comme étant la capacité de bien travailler avec les autres, y compris ceux issus de groupes divers et avec des points de vue opposés (Association Américaine de Management, 2012). L’objectif des environnements CSCL est de favoriser la collaboration entre les apprenants afin d’atteindre les objectifs de chacun d’eux. Généralement, dans ces environnements les apprenants sont regroupés en petits groupes formés de différentes manières. Le groupe est l’acteur principal et la ressource première de la collaboration, il joue le rôle de soutien et de motivation (Henri & Lundgren-Cayrol, 2001). Donc, nous ne pouvons pas étudier la collaboration sans s’intéresser au groupe, aux caractéristiques de ses membres et aux critères qui les regroupent. Les membres d’un groupe, constituent les partenaires de collaboration ou encore mieux les collaborateurs d’apprentissage.

Problématique et Contributions

Dans les plateformes d’apprentissage en ligne, les systèmes de recommandation sont utilisés beaucoup plus pour localiser les ressources les plus appropriées pour les apprenants (Bobadilla et al., 2009 ; Dascalu et al., 2015 ; García et al., 2012 ; Khribi et al., 2009; Salehi  Kamalabadi, 2013; Sharif et al., 2012). Trouver les bonnes ressources peut aider les apprenants dans leurs processus d’apprentissage. Outre le contenu d’apprentissage, les ressources d’apprentissage peuvent également inclure des parcours d’apprentissage (qui peuvent aider à naviguer à travers les ressources d’apprentissage appropriées) ou des collaborateurs pertinents avec lesquels des activités d’apprentissage peuvent avoir lieu. Dans la vie réelle, le choix du collaborateur par les apprenants se fait dans la plus part du temps sans aucun critère ou selon des relations de proximité ou d’amitié (Moreno et al., 2012) . Cependant, ce choix est l’un des clés du processus l’apprentissage collaboratif. Par conséquent, au sein des communautés académiques, pour faciliter la recherche et encourager la collaboration, il est plus crucial que les individus puissent identifier la bonne expertise ou les ressources à partir d’un vaste réseau de connaissances multidimensionnelles et interagir avec des collaborateurs potentiels. Cependant, trouver un collaborateur peut ne pas être une tâche facile pour plusieurs raisons. L’expertise est hautement dynamique, difficile à qualifier et à quantifier et variée en niveaux. Valider l’expertise des autres est difficile. L’assistance de plusieurs personnes peut être nécessaire pour des problèmes complexes. La difficulté de trouver un expert est exacerbée dans les organisations et les grandes communautés virtuelles géographiquement réparties telles que celles trouvées sur le web.

LES ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE COLLABORATIF

Les TIC (Technologies de l’Information et de la Communication) ont permis l’émergence des communautés virtuelles de pratique ou d’apprenants, où la collaboration est la base de fonctionnement (Henri & Lundgren-Cayrol, 2001). Au sein de ces groupes, les activités se déroulent exclusivement dans des environnements virtuels où les membres disposent de ressources et d’espaces qui leur permettent de communiquer, d’interagir et de produire.

Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain 

Le terme EIAH (Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain) est apparu à la fin des années 90 pour désigner « un environnement informatique » conçu pour favoriser l’apprentissage humain (Tchounikine, 2002). Ce type d’environnements met en interaction des acteurs humains (apprenants, enseignants, etc.) et des ressources (textes, vidéos, présentations multimédias, outils de collaboration, etc.) selon un scénario d’apprentissage permettant de construire des connaissances et de développer des compétences (Basque et al., 2010).

Le domaine des EIAH est un champ de recherche pluridisciplinaire (Tchouniline, 2002). Beaucoup de disciplines que ce soit du côté informatique (le génie logiciel, l’intelligence artificielle, l’interaction homme machine, etc.) ou du côté sciences humaines et de la société (la psychologie, la didactique, l’ergonomie, les sciences des langues, etc) s’interagissent pour concevoir un EIAH. Les recherches en EIAH sont issues des nouvelles technologies en informatique et internet. Dans la présente section, nous présentons un bref historique des EIAH. Notre objectif n’est pas de donner un historique exhaustif de l’utilisation des nouvelles technologies en éducation, mais nous essayons juste de citer les principales étapes qui ont marqué l’utilisation des technologies de l’information et de la communication en éducation.

Enseignement Assisté par Ordinateur (EAO)

Les années 50 ont été marquées par les premières tentatives d’enseignement à l’aide des machines. L’enseignement est considéré comme le déroulement d’un programme, d’où le terme « enseignement programmé ». L’arrivée de l’ordinateur a donné naissance à l’EAO (Enseignement Assisté par Ordinateur) et les possibilités de l’individualisation de l’apprentissage de l’apprenant. Par conséquent, des systèmes « adaptatifs » (basés sur l’historique des réponses des apprenants) et des systèmes génératifs (qui génèrent des problèmes) sont apparus.

Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur (EIAO1) 

Pour avoir plus d’adaptation et plus de souplesse, les années 80 ont connu l’intégration des techniques de l’intelligence artificielle (IA) dans l’EAO. Sleeman  Brown (1982) ont proposé le terme « Système Tuteurs Intelligents » et aussi le terme « modèle de l’élève » au sujet de la représentation des connaissances de l’apprenant dans le système d’enseignement. Les systèmes tuteurs intelligent (STI) ont marqué le passage de l’EAO à l’EIAO1 (Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur). Le modèle général du STI est basé sur trois expertises : l’expertise du domaine à enseigner (expert du domaine), celle de l’enseignement (module pédagogique) et celle des compétences et connaissances de l’élève (modèle de l’élève).

Environnements Interactifs Assistés par Ordinateur (EIAO2) 

Le début des années 90 a été marqué par l’arrivée du terme interactif et une évolution du terme EAO vers les Environnements Interactifs Assistés avec Ordinateur (Baron et al.,1991). Dans de tels environnements d’apprentissage, l’interactivité joue un rôle très important. Elle est à la base des activités d’apprentissage entre l’apprenant et l’environnement. Ce type d’environnements s’intéresse beaucoup plus à la construction de connaissances par l’apprenant, qu’au transfert de connaissance de l’enseignant à l’apprenant. Ce qui a impliqué la disparition du terme enseignement et son remplacement par le terme apprentissage. Nous remarquons aussi que le terme « par ordinateur » a été remplacé par « avec ordinateur », ce qui souligne que la machine sert comme moyen d’accompagnement de l’apprenant dans son processus d’apprentissage. Vers la fin des années 90, un glissement des EIAO2 vers des environnements permettant la communication et l’interaction entre les machines et les êtres humains distribués dans l’espace. Dans ce sens, un nouveau terme est apparu : les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) (Balacheff et al., 1997).

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
1. Contexte du travail
2. Problématique et Contributions
3. Plan de la thèse
CHAPITRE 1 : LES ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE COLLABORATIF
1.1 Introduction
1.2 Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain
1.2.1 Enseignement Assisté par Ordinateur (EAO)
1.2.2 Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur (EIAO1)
1.2.3 Environnements Interactifs Assistés par Ordinateur (EIAO2)
1.3 Formation à distance (FAD)
1.3.1 Formation à distance (FAD) et Formation Ouverte à Distance (FOAD)
1.3.2 Le E-learning
1.4 Apprentissage collaboratif
1.4.1 Coopération et Collaboration
1.4.2 Apprentissage collaboratif vs Apprentissage coopératif
1.4.2.1 Apprentissage coopératif
1.4.2.2 Apprentissage collaboratif
1.4.3 Le modèle de collaboration
1.4.3.1 L’engagement envers le groupe
1.4.3.2 La communication
1.4.3.3 La coordination
1.5 Apprentissage Collaboratif Assisté par Ordinateur(ACAO)
1.5.1 Paradigmes émergeant de l’ACAO
1.5.1.1 L’utilisation des outils du web 2.0 dans les environnements d’ACAO
1.5.1.2 Regroupement des apprenants dans les environnements d’ACAO
1.5.1.3 Modélisation de l’utilisateur
1.6 Conclusion
CHAPITRE 2 : LES SYSTEMES DE RECOMMANDATION
2.1 Introduction
2.2 Principes des systèmes de recommandation
2.2.1 Définition des systèmes de recommandation
2.2.2 Recherche d’information vs Filtrage d’information
2.2.3 Notions liées aux systèmes de recommandation
2.2.3.1 Notion du Profil
2.2.3.2 Notion de la communauté
2.2.3.3 Notion du vote
2.3 Processus de recommandation
2.4 Approches de recommandation
2.4.1 Le filtrage basé contenu (FBC)
2.4.2 Le filtrage collaboratif (FC)
2.4.2.1 Les méthodes basées mémoire
2.4.2.2 Les méthodes basées modèle
2.4.3 Le filtrage hybride
2.4.4 Autres systèmes de recommandation
2.4.4.1 Le filtrage démographique
2.4.4.2 Le filtrage à base d’utilité
2.4.4.3 Le filtrage à base de connaissance
2.5 La recommandation basée tags
2.5.1 Les systèmes d’annotation collaborative
2.5.2 Les systèmes de recommandation basés tag
2.6 La recommandation « People to People »
2.6.1 La recommandation réciproque
2.6.2 Exemples d’application de la recommandation réciproque
2.6.2.1 Recommandation dans les réseaux sociaux
2.6.2.2 Appariement Assistant-Apprenant
2.6.2.3 Recommandation d’emplois
2.6.2.4 Les rencontres en ligne (online dating)
2.7 Conclusion
CHAPITRE 3 : LES SYSTEMES DE RECOMMANDATION DANS LES ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE COLLABORATIF
3.1 Introduction
3.2 Particularités des environnements d’apprentissage pour la recommandation
3.3 Les exigences de conception des systèmes de recommandation en e-learning
3.4 Les objectifs des systèmes de recommandation utilisés dans le e-learning
3.5 Les techniques de recommandation en e-learning
3.5.1 Approche de filtrage collaboratif dans le e-learning
3.5.2 Approche de filtrage basé contenu dans le e-learning
3.5.3 Approche de filtrage hybride dans le e-learning
3.6 Les systèmes de recommandations basés tags dans le e-learning
3.7 Conclusion
CONCLUSION GENERALE

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