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Jean-Claude Bertin UMR CNRS 6266 IDEES-CIRTAI Université du Havre jean-claude.bertin@univ- lehavre.fr Modélisation en apprentissage des langues médiatisé : quelle utilité ? Colloque international « des Machines et des Langues » 30 juin-1 er juillet 2014, ENSC-UNO, U. Bordeaux Montaigne

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Page 1: Jean-Claude Bertin UMR CNRS 6266 IDEES-CIRTAI Université du Havre jean-claude.bertin@univ-lehavre.fr Modélisation en apprentissage des langues médiatisé

Jean-Claude Bertin

UMR CNRS 6266 IDEES-CIRTAI

Université du Havre

[email protected]

Modélisation en apprentissage des langues médiatisé : quelle utilité ?

Colloque international « des Machines et des Langues »

30 juin-1er juillet 2014, ENSC-UNO, U. Bordeaux Montaigne

Page 2: Jean-Claude Bertin UMR CNRS 6266 IDEES-CIRTAI Université du Havre jean-claude.bertin@univ-lehavre.fr Modélisation en apprentissage des langues médiatisé

Modélisation en apprentissage des langues médiatisé : quelle utilité ?

Point de départ = posture théorique : cf conférence d’ouverture JP Narcy-Combes

Question qui guide cette présentation : comment « raisonner » l’intégration de la « machine » ? Comment organiser la « genèse instrumentale » (instrumentation de la situation / instrumentalisation de l’artefact [Rabardel])

Quels problèmes rencontrés ? Des divergences fortes entre représentations initiales du concepteur

(« intention pédagogique ») et usages (apprenants / mise en œuvre par les enseignants) (Fisher 2006)

Des dimensions cachées par la technologie et la distance (concept d’analyseur)

Une distanciation plus difficile du fait de « l’évidence technologique » (technologie informatique devenue partie intégrante de notre environnement naturel)

Unité du champ ?

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TIC – champ unifié ou illusion ontologique ?

Beatty, K. (2003) Teaching and researching computer assisted language learning. New York: Longman.

K. Cameron (Ed.) (1999). CALL – Media, Design & Applications. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger.

Chambers, A., Conacher, J. E., & Littlemore, J. (Eds.). (2004). ICT and Language Learning: Integrating Pedagogy and Practice, Birmingham: University of Birmingham Press Chapelle, C. A. (2003). English Language Learning and Technology. Philadelphia: John

Benjamins. Grosbois, M. (2012). Didactique des langues et technologies – de l’EAO aux réseaux sociaux,

Paris: PUPS Levy, M., & Stockwell, G. (2006). CALL dimensions: Options and issues in computer assisted

language learning. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. Linard, M. (1989). Des machines et des hommes: apprendre avec les nouvelles technologies.

Paris:Editions Universitaires / L’Harmattan.

(TICE, TICEL…) : des objets réels ou des construits?

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TIC – une illusion ontologique

Sciences sociales : généralisations difficiles, voire impossible

(Grosbois 2012) : développement de la technologie un choix technologique élargi

(Fisher 2007) : variabilité des stratégies et des usages par les apprenants

(Bertin et al 2010) : revue de la littérature scientifique confirmation de la variabilité très forte des technologies considérées.

Diversité des situations, des objets, des publics, des contextes, des objectifs

pédadogiques…

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TIC

=

DIVERSITE

(Source: Bertin et al, 2010)

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(Source: Bertin et al, 2010)

TIC

=

DIVERSITE

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Questions : Comment aborder le champ d’une manière générique ? Quelles représentations possibles du champ pour le chercheur et

le praticien ? Comment poser des questions (phase 2 de l’évolution du domaine

– conf. Narcy-Combes) Repérer les interactions Homme-Machine = condition

d’émergence d’un humanisme technologique.

Suggestion de réponse: Puisque absence de théorie explicative globale de l’apprentissage

des langues Identifier les invariants/ constantes à travers la multiplicité des situations des fondamentaux pour la réflexion didactique liée aux TIC ?

Organiser ces constantes en modèles heuristiques fondés sur la convergence entre les théories.

TIC – une illusion ontologique

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Modéliser : une réponse à la complexité

(Bertin & Narcy-Combes 2010, …) Modèle = une aide pour ordonner un environnement en constante évolution. Trois fonctions principales:

« comprendre » ; « concevoir » ; « former » (enseignants, tuteurs,… apprenants).. Mais pas « prédire » (modèles mathématiques)

Offrir un guide face à l’incertitude : aide à prévoir les « organizing circumstances » (Spear & Mocker 1984).

Structurer ce qui peut l’être : nécessité d’une validité théorique des représentations qui le fondent .

Identifier des fonctions (technologie) and rôles (acteurs humains) fondés sur les interactions figurées dans le modèle.

= comprendre et guider LES médiations à l’œuvre dans les dispositifs Implications

Modèle ne peut être normatif (ex. algorithmique) mais heuristique : guide les questions. Un outil pour penser.

Modèle ne prescrit aucune vision (de la langue, de l’apprentissage,…) : doit être reconstruit et réapproprié par les acteurs au cas par cas.

La mise en œuvre du modèle est supposée favoriser l’apparition des processus escomptés Modèle doit être globalisant : pas limité au matériau mais à l’ensemble du dispositif pour

espérer décrire les interactions significatives.

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Question 1 : à quoi se réfère le modèle ?

Raby (HDR, 2009) « le modèle, comme tout modèle, sert d’outil de généralisation, alors qu’il décrit des particularismes situationnels »

Diversité des modèles : comprendre l’objet du modèle

Quelle finalité ? (au sein d’une même discipline)

Ex. 1 (Rézeau 2001)

le carré pédagogique = comprendre les

processus de la médiation

Ex. 2 (Rivens-Mompean 20121)

Modèle ALADIN = comprendre la nature complexe des Centres de Ressources en Langues

Quelle discipline d’origine?

Ex. Sciences de l’éducation

(Houssaye1988)

Le triangle pédagogique

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Question 2 : Identifier l’objet du modèle : qu’observons-nous précisément ? pertinence pour sa fonction

Identifier l’objet du modèle : du micro au macro

Exemple 1 : niveau micro

(Bertin 1998) nature des matériaux pédagogiques multimédia / en ligne

Focalisation sur le matériau figuré à l’écran Illustre l’intention pédagogique des CONCEPTEURS (et non usages des apprenants)

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Identifier l’objet du modèle : du micro au macro

Exemple 2. Niveau macro (visée exhaustive)

(Bertin 2010) nature du dispositif de

formation médiatisé

Intègre les interactions/rétroactions

(répond à la posture systémique initiale)

Note ; « technologie » = pas seulement informatique « toute machine »

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Utilisation de modèles - exemple 1:Complexité des situations

d’apprentissage des langues médiatisées

Exemple : thèse d’A. Saverna - en cours : utilisation du lecteur MP3 en cours de langue

Représentation personnelle à l’origine de la thèse :

Technologie = un objet bien connu et maîtrisé par l’apprenant ; « socialement accepté » (Chan & Lee, 2005) Motivation Facilité d’utilisation Utilisation ‘transparente’

LV2Transfert simpleMusique/loisir

APPRENANT

MP3

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Exemple : thèse d’A. Saverna - en cours : utilisation du lecteur MP3 en cours de langue

Ce que le modèle révèle : situation plus complexe qu’anticipée- Double processus d’instrumentation de

l’artefact par l’enseignant + les apprenants

MP3 player

loisir

Apprentissage

informel ?

A voir également : interactions possible avec l’apprentissage informel ? (Sockett 2013)

Exemple 1:Complexité des situations

d’apprentissage des langues médiatisées

- Des dimensions « cachées » par l’artefact construction de l’objet totalement différente quelle appropriation ?

- Quelles médiations pédagogiques ? Quel accompagnement ?

Apparition d’une nouvelle dimension du rôle de l’enseignant : comment favoriser l’émergence de nouvelles représentations de la technologie pour l’apprentissage des langues ?

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Massive Open Online Courses : unité ou diversité ?

Des situations très variées (objectifs, contenus, technologies utilisées…) Comment s’y retrouver ?

(Cisel 2014) : 5 éléments pour définir un MOOC l’utilisation d'une plateforme et d'un portail, la mise à disposition de ressources pédagogiques, la possibilité de réaliser des activités et de faire des quizz et de rendre des

devoirs, la présence de forums et des réseaux sociaux la communication d'événements (de type newsletter).

( description plus techno-pédagogique que liée aux usages et interactions)

Question : comment analyser/choisir un MOOC ? (mémoire Master Aude Labedoulle, ENS Cachan)

Utilisation de modèles - exemple 2 :comprendre les MOOC’s

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Quelle définition ? Identifier la nature d’un MOOC

(quelle dimension pédagogique ? Quelle plateforme?

Comment les intégrer dans une formation ?)

Example 2:comprendre les MOOC’s

a) « cours » = ensemble construit de ressources pédagogiques en ligne ?

Le terme de cours permet de différencier les MOOC d'une simple bibliothèque de ressources mises en ligne car ils sont conçus « avec des objectifs pédagogiques, un ou plusieurs parcours, des productions ou des devoirs à faire » (Cisel, 2013)

Quelles composantes le caractérisent (influence sur son intégration/portage/transfert/détournement…)

b) environnement d’apprentissage ?

Espace d’interactions pédagogiques proposé à l’écran.

Quid du suivi de l’apprenant ?

c) dispositif de formation auto-suffisant ?

(Félix 2003) MOOC = systems which « strive to operate as virtual classrooms, in which the technology acts both as a tutor and a tool »

intègre toutes les dimensions d’un dispositif : ressources, organisation pédagogique, système de traçage et de suivi des apprenants…

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Example 2:intégrer un MOOC dans une formation - questionnements

Pôle contexte En-ligne / A distance / hybride Gratuité ?

Pôle contenuQuelle langue (spécialisée, générale…) ?Quel niveau de langue ?

Pôle enseignantCompatibilité entre objectifs/méthodologie du MOOC et de la formation dispensée ?

Pôle apprenant Massif ? Diversité (géographique, sociale, linguistique) Niveau de compétence technologique ? Quantité de travail fournie en fonction de la motivation

Dispositif technique Flexibilité ? Interactivité ? Communication (interactions) ?Niveau de granularité du suivi ?

Dispositif pédagogique degré de liberté Savoir : transmissif / co-construit Apprentissage individuel / collectif Modèle d’apprentissage ?

d’après (Labedoulle, 2014)

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Conclusion Modèles =

Clés pour comprendre / construire la complexité dans la relation Hommes-Machine (identifier/repérer les dimensions cachées)

Clés pour passer de la simulation à la collaboration Clés pour réorganiser les ruptures (émergentisme)

Insistance sur la nature non-normative du modèle : Utilisateur doit pouvoir reconstruire son propre modèle à partir de son contexte Fonction du modèle = fortement heuristique (guide le questionnement)

Intérêt d’un modèle : Un cadre global pour la conception de dispositifs d’apprentissage (garantie de

cohérence) Éviter de focaliser sur l’un des pôles au détriment de l’ensemble du disposiif Aborder la complexité par la simplexité ? (Berthoz)

Utilisation d’un modèle Appropriation nécessaire (pas une « recette » à appliquer) Questionnement permanent (nature dynamique de toute situation d’apprentissage)

le modèle guide la réorganisation nécessaire (éviter le ‘chaos’).

Un outil pour penser

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Merci de votre attention…

[email protected]