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Modélisation en apprentissage des langues médiatisé  : quelle utilité ?

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. Jean-Claude Bertin UMR CNRS 6266 IDEES-CIRTAI Université du Havre jean-claude.bertin@univ-lehavre.fr.

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Modélisation en apprentissage des langues médiatisé  : quelle utilité ?

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  1. 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 Jean-Claude Bertin UMR CNRS 6266 IDEES-CIRTAI Université du Havre jean-claude.bertin@univ-lehavre.fr

  2. 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 ?

  3. 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: Universityof 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:EditionsUniversitaires / L’Harmattan. • (TICE, TICEL…) : des objets réels ou des construits?

  4. 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…

  5. TIC = DIVERSITE (Source: Bertin et al, 2010)

  6. TIC = DIVERSITE (Source: Bertin et al, 2010)

  7. TIC – une illusion ontologique • 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.

  8. 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 «organizingcircumstances » (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.

  9. Diversité des modèles : comprendre l’objet du modèle • 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 » Quelle discipline d’origine? Ex. Sciences de l’éducation (Houssaye1988) Le triangle pédagogique 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

  10. Identifier l’objet du modèle : du micro au macro • Question 2 : Identifier l’objet du modèle : qu’observons-nous précisément ? •  pertinence pour sa fonction 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)

  11. 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 »

  12. 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’ Transfert simple LV2 Musique/loisir MP3 APPRENANT

  13. 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 Ce que le modèle révèle : situation plus complexe qu’anticipée • Double processus d’instrumentation de l’artefact  par l’enseignant + les apprenants loisir  Apprentissage informel ? • Des dimensions « cachées » par l’artefact  construction de l’objet totalement différente  quelle appropriation ? MP3 player • 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 ? A voir également : interactions possible avec l’apprentissage informel ? (Sockett 2013)

  14. Utilisation de modèles - exemple 2 :comprendre les MOOC’s • 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)

  15. Example2:comprendre les MOOC’s Quelle définition ? Identifier la nature d’un MOOC (quelle dimension pédagogique ? Quelle plateforme? Comment les intégrer dans une formation ?) • « 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…) • c) dispositif de formation auto-suffisant ? • (Félix 2003) MOOC = systemswhich « strive to operate as virtualclassrooms, in which the technologyactsboth as a tutor and a tool » •  intègre toutes les dimensions d’un dispositif : ressources, organisation pédagogique, système de traçage et de suivi des apprenants… b) environnement d’apprentissage ? Espace d’interactions pédagogiques proposé à l’écran. Quid du suivi de l’apprenant ?

  16. Example2:intégrer un MOOC dans une formation - questionnements Pôle contexte En-ligne / A distance / hybride Gratuité ? Pôle enseignant Compatibilité entre objectifs/méthodologie du MOOC et de la formation dispensée ? Pôle contenu Quelle langue (spécialisée, générale…) ? Quel niveau de langue ? Dispositif pédagogique degré de liberté Savoir : transmissif / co-construit Apprentissage individuel / collectif Modèle d’apprentissage ? Dispositif technique Flexibilité ? Interactivité ? Communication (interactions) ? Niveau de granularité du suivi? Pôle apprenant Massif ? Diversité (géographique, sociale, linguistique) Niveau de compétence technologique ? Quantité de travail fournie en fonction de la motivation d’après (Labedoulle, 2014)

  17. 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

  18. Merci de votre attention… jean-claude.bertin@univ-lehavre.fr

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