Vers une ontologie des concepts en statistiques 3 : Apprendre à l’heure d’Internet

Apprendre à l’heure d’Internet

A l’heure d’Internet, il nous faut aussi nous poser la question de l’exploitation des ressources pédagogiques en accès libre par l’enseignant et l’étudiant. S’agissant des statistiques, comme bien d’autres domaines, la quantité de ressources pédagogiques libres ou éditoriales disponibles sur le web est colossale. Pour s’en convaincre, il suffit de lancer sur un moteur de recherche une requête pour trouver des centaines de ressources allant de cours complets à des exercices ou des jeux de données sur lesquels les enseignants peuvent élaborer de nouveau exercices et les étudiants s’entraîner ou  parfaire leur compréhension des concepts. Utiliser des ressources éducatives disponibles sur le web s’apparente à parcourir un immense hypertexte à la recherche de contenus dont on a plus ou moins bien identifié les caractéristiques et qui de ce fait seront plus ou moins identifiables et pertinentes. Cet hypertexte est fait de liens extraits de la toile à l’aide d’un moteur de recherche ou en interrogeant des bases de données. Dans tous les cas, il faut savoir comment interroger, examiner le contenu des ressources et sélectionner ce qui est pertinent pour l’objectif d’apprentissage. Sous réserve de pouvoir s’y repérer, il devient possible de développer ses connaissances dans des domaines extrêmement variés. Cette opportunité nécessite cependant, tant pour l’apprenant que pour l’enseignant, qu’ils possèdent un certain nombre de compétences afin naviguer dans ces ressources (Terras, Ramsay, and Boyle 2013).

Des compétences spécifiques

Ces compétences sont la capacité à chercher l’information,  à faire le tri parmi les résultats de la recherche puis à extraire de ces documents les éléments utiles et à les traiter pour développer ses connaissances ou, lorsqu’on est enseignant, en faciliter l’acquisition à ses étudiants. Plusieurs auteurs ont montré que les stratégies de recherches varient d’un individu à un autre. Les uns fondent leurs recherches plutôt sur des critères verbaux comme des mots clés ou des phrases, d’autres plutôt sur des images. Certains appréhendent les informations dans leur ensemble (stratégie globale) ou focaliser sur les différents aspects de la situation (stratégie analytique). Ces caractéristiques sont très liées à l’expérience de l’internaute dans la recherche sur le web (Ford, Miller, & Moss, 2001; Kinley, Tjondronegoro, Partridge, & Edwards, 2014) et de ses connaissances sur le domaine, indispensables pour formuler des requêtes pertinentes. Celles-ci peuvent parfois être en décalage avec les structures de mots clés utilisées pour l’indexation des ressources dans les systèmes documentaires (Holman, 2011).

 

Figure 1 : Modèle préliminaire de recherche sur internet et styles cognitifs. (Kinley, Tjondronegoro, & Partridge, 2010)

L’ensemble de ces facteurs, disponibilités des ressources et nouvelles compétences requises changent considérablement la façon d’appréhender l’apprentissage et l’enseignement (Barnes, 2007).  Ces nouvelles façons de “consommer” les connaissances font passer l’apprenant d’une position passive de réception à une position active de construction de son savoir. Cet apprentissage nécessite cependant un étayage de la part des enseignants et/ou à travers les dispositifs d’apprentissage qu’il a conçus (Schrader, 2015).

Le rôle des connaissances et de l’organisation des ressources

C’est d’autant plus important que la sélection de ressources sur le web est liée aux capacités de compréhension et d’inférences sur les résultats des recherches.  Il en va de même pour les dispositifs d’apprentissage. Cependant ceux-ci posent des difficultés spécifiques lorsqu’il s’agit de permettre un accès pertinent à des ressources éducatives libres ou éditoriales. La capacité à se repérer dans cette masse de ressources dépend entre autres des connaissances antérieures du domaine et de l’organisation des informations sur la page. Une organisation hiérarchique des informations non seulement facilitent la navigation dans le texte, mais aussi la mémorisation du contenu de l’hypertexte (Amadieu & Salmerón, 2014; Amadieu, Tricot, & Mariné, 2009; Burin, Barreyro, Saux, & Irrazábal, 2015; Potelle & Rouet, 2003). Il est alors essentiel d’aligner le dispositif d’indexation des ressources éducatives sur les capacités cognitives de l’usager (Terras, Ramsay, & Boyle, 2013) . Pour l’aider à se repérer dans cette masse de ressources, nous proposons de doter celles-ci d’une sémantique qui puisse servir d’appui aux échanges et à la recherche de ressources. Les normes actuelles d’indexation des ressources pédagogiques ne permettent pas de porter cette sémantique. Pour cela, nous proposons une ontologie informatique qui  constitue une solution souple pertinente capable de traduire techniquement le contenu et l’organisation des connaissances de l’expert et de servir d’appui à l’indexation des ressources.

Bibliographie

Amadieu, F., & Salmerón, L. (2014). Concept maps for comprehension and navigation of hypertexts. In D. Ifenthaler, R. Hanewald, D. Ifenthaler (Ed), & R. Hanewald (Ed) (Éd.), Digital knowledge maps in education: Technology-enhanced support for teachers and learners. (p. 41‑59). New York, NY, US: Springer Science + Business Media.

Amadieu, F., Tricot, A., & Mariné, C. (2009). Prior knowledge in learning from a non-linear electronic document: Disorientation and coherence of the reading sequences. Computers in Human Behavior, 25(2), 381‑388. https://doi.org/10.1016/j.chb.2008.12.017

Barnes, K. (2007). Teaching and Learning with the Net Generation. Innovate: Journal of Online Education, 3(4).

Burin, D. I., Barreyro, J. P., Saux, G., & Irrazábal, N. C. (2015). Navigation and Comprehension of Digital Expository Texts: Hypertext Structure, Previous Domain Knowledge, and Working Memory Capacity. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 13(3), 529‑550.

Ford, N., Miller, D., & Moss, N. (2001). The role of individual differences in Internet searching: An empirical study. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 52(12), 1049‑1066. https://doi.org/10.1002/asi.1165

Holman, L. (2011). Millennial Students’ Mental Models of Search: Implications for Academic Librarians and Database Developers. The Journal of Academic Librarianship, 37(1), 19‑27. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2010.10.003

Kinley, K., Tjondronegoro, D., & Partridge, H. (2010). Web Searching Interaction Model Based on User Cognitive Styles. In Proceedings of the 22Nd Conference of the Computer-Human Interaction Special Interest Group of Australia on Computer-Human Interaction (p. 340–343). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/1952222.1952296

Kinley, K., Tjondronegoro, D., Partridge, H., & Edwards, S. (2014). Modeling users’ web search behavior and their cognitive styles. Journal of the Association for Information Science and Technology, 65(6), 1107‑1123. https://doi.org/10.1002/asi.23053

Potelle, H., & Rouet, J.-F. (2003). Effects of content representation and readers’ prior knowledge on the comprehension of hypertext. International Journal of Human-Computer Studies, 58(3), 327‑345. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00016-8

Schrader, D. E. (2015). Constructivism and Learning in the Age of Social Media: Changing Minds and Learning Communities. New Directions for Teaching and Learning, (144), 23‑35.

Terras, M. M., Ramsay, J., & Boyle, E. (2013). Learning and Open Educational Resources: A Psychological Perspective. E-Learning and Digital Media, 10(2), 161‑173.

Pour citer cet article : Meunier, J.M.,(10/03/2017) "Vers une ontologie des concepts en statistiques 3 : Apprendre à l’heure d’Internet,"[blog] Cognition et numérique, avalialable at https://cogninum.hypotheses.org/113 [accessed 22/07/2017].

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