Search

Connaissances

Base connaissances et compétences

Vous trouverez ici une base de connaissances et de compétences faisant référence au manuel mentionné ci-dessous.

Chapitre 3 / Les fondements de l’ingénierie des environnements numériques d’apprentissage p.109

Gilbert Paquette

Introduction … 102 

1 Les méthodes systémiques ….. 103 

2 Le design pédagogique scientifique  ….. 106 

3 L’ingénierie des systèmes d’information  ….. 109 

4 L’ingénierie des connaissances  …. 113 

Conclusion …. 130 

Références  … 133

====================================

CLASSIFICATION DES CONNAISSANCES (TDM)

1. **Connaissances Conceptuelles (CC)**:

2. **Connaissances Factuelles (CF)**:

3. **Documents (Doc)** :

4. **Connaissances Procédurales (SF)** :

5. **Connaissances Comportementales (SE)** :

6. **Connaissances métacognitives (SC)** :

7. **Principes (Princ)** :

8. **Individus (Ind)** :.

9. **Institutions (Inst)** :

10. **Modèles et Théories (MOD)** :

11. **Objectifs (BUT)** :

12. **Outils (Outil)** :

13. **Enjeux (Enjeu)** :

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Connaissances Conceptuelles (CC)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

💡 **apprentissage**: 

  • L’acquisition de connaissances ou de compétences par l’étude, l’expérience ou l’enseignement.

==========================================

💡**environnement numérique d’apprentissage

  • «un ensemble d’applications et de logiciels informatiques soutenant les activités liées à l’enseignement, la formation et l’apprentissage » selon GTN-Québec

==========================================

💡**ingénierie des environnements numériques d’apprentissage (IENA)**: 

    • un système méthodologique qui vise à développer d’autres systèmes que sont les ENA
    • utilise la méthodologie systémique caractérisant l’IENA et ses fondements dans la science des systèmes
    • besoin d’une méthodologie systémique particulière, vouée à la résolution des problèmes de conception, de réalisation et de diffusion de systèmes, de dispositifs ou d’environnements numériques d’apprentissage, ceux-ci faisant majoritairement appel aux technologies numériques
    • à l’intersection de trois méthodologies proposant des méthodes systémiques

  • 💡design pédagogique

  • 💡génie logiciel
  • 💡génie des connaissances ou génie cognitif

==========================================

💡**Design pédagogique scientifique**: 

  • Origine et évolution du design pédagogique comme domaine scientifique ( contributions de Dewey, Skinner, Bruner, et Ausubel)

==========================================

💡**système d’information**

  • ensemble organisé de ressources (matérielles, logicielles, humaines, et informationnelles) destiné à la collecte, au traitement, à la stockage, à la transmission et à la présentation de l’information

==========================================

💡**Ingénierie des Systèmes d’Information (ISI) ou génie logiciel

  • méthodologie systémique pour l’analyse, la conception, la réalisation et l’implantation des  systèmes d’information, … plusieurs agents logiciels et agents humains en interaction (syn.: génie logiciel)

==========================================

💡**technologies de l’information et de la communication (TIC) en éducation** 

  • ensemble des technologies développées pour traiter, stocker, et échanger des informations de manière électronique
  • ex.: solutions et de dispositifs, allant des ordinateurs et des logiciels (applications) à l’Internet, en passant par la téléphonie mobile, les réseaux sociaux, et les plateformes de communication en ligne
  • jouent un rôle central dans cette vision, en tant qu’outils permettant de créer des environnements d’apprentissage enrichis et interactifs

==========================================

💡**ingénierie des connaissances » ou « génie cognitif » 

  • méthodes d’extraction, de formalisation et de traitement des connaissances
  • au cœur de la conception des EA dont le but est l’acquisition de connaissances et de compétences
  • L’ingénierie des connaissances, ou “génie cognitif” comme mentionné par Gilbert Paquette, est un domaine qui se situe à l’intersection de l’informatique (génie logiciel), de la psychologie cognitive (génie cognitif), et du design pédagogique. Il se concentre sur la manière dont les connaissances humaines peuvent être modélisées, structurées, et utilisées par des systèmes informatiques pour résoudre des problèmes complexes ou pour soutenir l’apprentissage et la prise de décision. Voici quelques aspects clés de ce domaine tels qu’ils pourraient être abordés par Paquette dans son texte :
  • 1. **Modélisation des Connaissances** : L’ingénierie des connaissances implique la création de modèles représentant les connaissances dans un domaine spécifique. Ces modèles aident à expliciter la manière dont les experts pensent et résolvent des problèmes, facilitant ainsi le transfert de leur expertise à travers des systèmes informatiques, tels que les systèmes experts ou les environnements d’apprentissage adaptatifs.
  • 2. **Outils et Technologies** : Le génie cognitif utilise divers outils et technologies pour capturer, organiser et déployer des connaissances. Cela inclut les bases de connaissances, les ontologies, et les systèmes à base de règles, qui permettent de structurer les informations de manière logique et accessible pour les machines.
  • 3. **Applications en Éducation** : Dans le contexte de l’ingénierie pédagogique, l’ingénierie des connaissances a un rôle crucial dans la conception d’environnements d’apprentissage qui s’adaptent aux besoins individuels des apprenants. En modélisant les connaissances à enseigner et en comprenant les processus cognitifs des apprenants, les éducateurs peuvent créer des expériences d’apprentissage personnalisées et plus efficaces.
  • 4. **Interdisciplinarité** : L’ingénierie des connaissances est profondément interdisciplinaire, tirant des connaissances de la psychologie cognitive pour comprendre comment les humains traitent l’information, de l’informatique pour développer des systèmes qui manipulent ces connaissances, et des sciences de l’éducation pour appliquer ces systèmes de manière pédagogiquement sonore.
  • En abordant l’ingénierie des connaissances ou le génie cognitif, Gilbert Paquette souligne l’importance de ces domaines dans la création d’environnements d’apprentissage numériques avancés qui sont capables de soutenir efficacement l’enseignement et l’apprentissage à distance. Ce faisant, il reconnaît l’impact transformateur des technologies éducatives basées sur une compréhension profonde des connaissances et de la cognition humaine

==========================================

💡**Système**: 

  • Un ensemble d’éléments en interaction dynamique, organisés en fonction d’un but
  • cf Le Moigne (1995), Simon (1981)

==========================================

💡**Méthodologie systémique**:

  • …une approche de résolution de problèmes et de conception de systèmes qui prend en compte l’ensemble des composants d’un système, leurs interactions, ainsi que l’environnement dans lequel le système opère
  •  approche qui repose sur le concept de système, défini comme un ensemble d’éléments interdépendants qui fonctionnent ensemble pour atteindre un objectif commun, formant un tout organisé
  • … caractérisée par plusieurs principes et pratiques clés :
  1. **Vision holistique** : Contrairement aux approches traditionnelles qui peuvent se concentrer sur les composants individuels d’un problème ou d’un système, la méthodologie systémique cherche à comprendre le système dans son ensemble, reconnaissant que les propriétés et le comportement du système émergent de l’interaction de ses parties.
  2. **Interdisciplinarité** : …  nécessite et valorise les contributions de différentes disciplines pour comprendre tous les aspects d’un système, y compris ses aspects techniques, sociaux, économiques, et environnementaux.
  3. **Modélisation des systèmes** : … utilise la modélisation pour représenter les systèmes de manière abstraite, facilitant leur analyse, leur conception et leur gestion. Les modèles peuvent inclure des représentations visuelles, mathématiques, ou conceptuelles des systèmes et de leurs dynamiques.
  4. **Gestion de la complexité** : … fournit des outils et des méthodes pour gérer la complexité inhérente aux systèmes et à leurs environnements, permettant de décomposer le système en sous-systèmes ou en éléments plus simples à analyser et à comprendre.
  5. **Processus itératif** : La conception et l’analyse des systèmes suivent souvent un processus itératif, où les solutions sont progressivement raffinées à travers des cycles de conception, de test, et d’évaluation, permettant de s’adapter aux changements et aux nouvelles informations.
  6. **Prise en compte des stakeholders** : La méthodologie systémique souligne l’importance de prendre en compte les besoins, les objectifs, et les perspectives de tous les acteurs (ou stakeholders) impliqués ou affectés par le système, facilitant ainsi des solutions plus durables et acceptables socialement.
  7. **Durabilité et adaptabilité** : Elle vise à concevoir des systèmes qui sont non seulement efficaces pour atteindre leurs objectifs actuels, mais qui sont également capables de s’adapter aux changements futurs de leur environnement, assurant leur durabilité à long terme.

… applicable dans une variété de domaines, y compris la gestion des entreprises, l’ingénierie, l’environnement, l’éducation, et la santé publique, permettant de traiter des problèmes complexes et interconnectés de manière cohérente et efficace.

  • ENJEU? caractère soi-disant « mécaniste » qui nierait la possibilité d’environnements d’apprentissage ouverts misant sur l’autonomie et l’agentivité des apprenants et des apprenantes
    • Réponse de G.Paquette (2022) 
      • méthodes IENA au début, surtout enseignement transmissif (Skinner, 1954) centré sur l’enseignant
      • auj. ENA ouverts, centrés sur autonomie des participants et sur l’apprentissage 

==========================================

💡**méthodologie systémique de résolution de problème

    • COMMENT?  5 phases avec des principes méthodologiques
  • la définition du problème, c’est-à-dire l’identification la plus précise possible des caractéristiques et des contraintes de la solution recherchée (l’état final), des données ou de la situation actuelle (l’état initial) 
  • l’analyse du problème consistant à générer des choix possibles pour l’élaboration d’une solution
  • l’élaboration d’un plan de solution, soit l’identification des opérations, des étapes, des phases ou des moyens par lesquels on pourra transformer la situation actuelle pour atteindre la situation visée;  
  • l’application ou l’ implantation du plan de solution, soit l’assemblage des éléments du plan pour produire des situations de plus en plus proches de la situation visée et l’implantation de celle-ci;  
  • l’ évaluation de la solution et la révision, c’est-à-dire, d’une part, la vérification que la solution obtenue correspond bien à la solution recherchée et, d’autre part, l’examen de la solution obtenue aux fins de réutilisation dans la solution d’autres problèmes.
  • QUOI? processus heuristique de résolution de pb, Polya (1957), i.e. avec des principes méthodologiques qui ont des chances de mener à la solution
    • COMMENT? principes de résolution de pb = questions à répondre
      • phase de la définition du problème : Quel est le but? Que cherche-t-on exactement? L’inconnue est-elle décomposable? Si oui, en quelles parties? Quelles sont les données du problème? 
      • phase de l’analyse du problème : Quelles sont les conditions ou les relations entre les données et l’inconnue qui permettraient de passer de l’une à l’autre? Quelles en seront les étapes? 
      • phase de l’élaboration d’un plan de solution : Le problème est-il décomposable en problèmes plus simples? Connaît-on la solution d’un problème analogue? Le plan doit-il procéder des données vers l’inconnue par approximations successives ou, au contraire, partir du but en utilisant un raisonnement régressif, en se demandant de proche en proche de quoi on a besoin, jusqu’à revenir aux données du problème?

==========================================

💡**Web sémantique**: 

  • L’évolution du Web permettant une meilleure gestion et interprétation des connaissances grâce à l’utilisation de technologies qui comprennent la signification des informations.

==========================================

💡**Intelligence artificielle**: 

  • Le domaine de l’informatique dédié à la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine, comme la résolution de problèmes ou l’apprentissage.

==========================================

💡**Connaissances métacognitives**

    • Réflexion sur les propres processus cognitifs de l’individu, incluant la planification, le suivi, et l’évaluation de ses stratégies d’apprentissage. Cette catégorie englobe la conscience de soi cognitive, l’autorégulation de l’apprentissage, et la capacité à ajuster ses méthodes d’apprentissage en fonction des performances et des retours d’information.
    • Le chapitre 3 sur l’ingénierie pédagogique et les environnements numériques d’apprentissage met en lumière plusieurs aspects de l’apprentissage et de la conception pédagogique, mais il se concentre principalement sur les méthodologies, théories, et principes relatifs à la création et à la gestion d’environnements numériques d’apprentissage. Bien que le texte ne traite pas explicitement des connaissances métacognitives sous cette dénomination, certains éléments peuvent être interprétés ou associés à la métacognition, notamment dans la manière dont l’apprentissage est structuré et réfléchi dans ces environnements. Voici comment ces éléments pourraient être reliés aux connaissances métacognitives :
      • 1. **Stratégies d’Apprentissage et de Résolution de Problèmes** :
      • La discussion sur l’utilisation de méthodologies systémiques et heuristiques pour la conception d’environnements numériques d’apprentissage suggère une approche réfléchie et planifiée pour résoudre des problèmes complexes. Cela implique une certaine métacognition, car les concepteurs doivent penser à leur propre processus de pensée pour optimiser la conception pédagogique.
      • 2. **Gestion des Connaissances** :
      • L’importance accordée à la gestion des connaissances dans la conception d’environnements d’apprentissage numériques implique une réflexion sur la manière dont les connaissances sont organisées, traitées, et communiquées. Cela nécessite une compréhension de la façon dont les apprenants interagissent avec les connaissances, ce qui peut être considéré comme un aspect de la métacognition du point de vue de la conception pédagogique.
  • 3. **Intégration des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC)**:
      • La manière dont les TIC sont intégrées pour faciliter les interactions des apprenants et le traitement des connaissances suggère une réflexion sur la manière dont les outils numériques peuvent être utilisés pour améliorer l’apprentissage. La sélection et l’application judicieuses de ces outils nécessitent une compréhension métacognitive de leur impact sur les processus d’apprentissage.
  • 4. **Adaptation et Personnalisation de l’Apprentissage** :
    • La mention de l’adaptation des méthodes d’apprentissage aux besoins individuels dans les environnements numériques d’apprentissage suggère une réflexion sur la manière dont les apprenants gèrent leur propre apprentissage. Encourager l’autonomie et la personnalisation implique de développer chez les apprenants une conscience métacognitive de leurs propres besoins et stratégies d’apprentissage.
    • Bien que le texte se concentre plus sur les aspects structurels et méthodologiques de la conception d’environnements d’apprentissage, les implications pour la métacognition peuvent être trouvées dans la réflexion sur la conception pédagogique, l’utilisation des TIC, et les stratégies pour engager et soutenir l’apprentissage des apprenants. Ces éléments suggèrent une couche sous-jacente de connaissances métacognitives liées à la manière dont les enseignants et les concepteurs pédagogiques envisagent et mettent en œuvre des stratégies pour améliorer l’apprentissage.

==========================================

💡**Heuristique**: 

  • Des stratégies ou principes méthodologiques guidant la résolution de problèmes, sans garantir une solution parfaite, mais en augmentant les chances de trouver une solution satisfaisante.

==========================================

💡**Ontologie**: 

  • En informatique et en web sémantique, une formalisation des connaissances dans un domaine donné, structurée de façon à permettre le traitement de l’information par des ordinateurs.

==========================================

💡**Données liées**: 

  • Un principe du Web sémantique qui vise à connecter des données structurées (typées ou classifiées) provenant de différentes sources.
  • Exemple: DBpedia, qui est une base de données sémantique extraite des informations de Wikipedia qui permet aux données contenues dans les articles de Wikipedia d’être liées.

==========================================

💡**Représentation des connaissances**: 

  • Techniques et méthodes utilisées pour modéliser, structurer et formaliser les connaissances d’un domaine afin qu’elles soient utilisables par des systèmes informatiques. (modèle)

==========================================

💡**Codomaine**: 

  • Dans le contexte de l’ingénierie pédagogique et des systèmes d’information, cela pourrait désigner un domaine d’application ou un contexte spécifique dans lequel les connaissances ou les compétences sont utilisées ou appliquées
  • ex.: scénario pédagogique, vidéos, simulation, etc.

==========================================

💡**Web social: 

  • Le Web social, également connu sous le nom de Web 2.0, désigne la phase d’internet caractérisée par la participation active des utilisateurs, la création de contenu, le partage et l’interaction dans des réseaux sociaux et des plateformes collaboratives. Il met l’accent sur la connectivité, l’interactivité et la collaboration entre les utilisateurs.

==========================================

💡**WEB sémantique: 

  • Le Web sémantique est une extension du Web actuel, visant à permettre aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter le sens des informations sur internet de manière automatisée. Il repose sur l’utilisation de standards et de technologies pour lier des données de façon à ce qu’elles soient interconnectées et exploitables par des machines, facilitant ainsi la recherche, l’analyse et l’intégration de l’information à travers différentes sources.

==========================================

💡**systèmes experts**

  • … programme informatique qui simule le jugement et le comportement d’un humain ou d’un groupe d’experts dans un domaine spécifique 
  • … utilise des bases de connaissances et des règles d’inférence pour résoudre des problèmes complexes qui nécessiteraient normalement l’expertise humaine.
  • … sont particulièrement utiles pour la prise de décision et le diagnostic dans des domaines tels que la médecine, la finance et l’ingénierie.

==========================================

💡**Système d’information**: 

  • Un ensemble organisé de ressources matérielles, logicielles, humaines, et de données destinées à collecter, traiter, stocker et diffuser des informations.

==========================================

💡**Ingénierie des systèmes d’information (ISI)**: 

  • La méthodologie systémique pour l’analyse, la conception, la réalisation, et l’implantation de systèmes d’information.

==========================================

💡**Design pédagogique scientifique**: 

  • L’origine et l’évolution du design pédagogique comme domaine scientifique ( contributions de Dewey, Skinner, Bruner, et Ausubel)

==========================================

💡**Outils de modélisation**: 

  • Logiciels ou applications permettant de créer des représentations graphiques ou formelles de systèmes, processus, ou données
  • ex.: GMOT

==========================================

💡** Modélisation typée des connaissances

  • représentation graphique des connaissances où ces dernières et les liens qui les relient, sont typés (classifiés, cf types de connaissances et types de liens entre les connaissances)

==========================================

💡**Ontologie**: 

  • En informatique et en web sémantique, une formalisation (organisation hiérarchique) typée (classifiée) des connaissances dans un domaine donné, structurée de façon à permettre le traitement de l’information par des ordinateurs.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Connaissances Factuelles (CF)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

💡 **Évolution du Web social et au WEB sémantique**:

  • L’évolution du Web facilitant les interactions et le traitement des connaissances.

==========================================

💡**Histoire des systèmes experts**: 

  • L’essor des systèmes experts dans les années 1970 et 1980 et leur intégration dans divers dispositifs techniques.

==========================================

💡**Évolution de l’apprentissage sur Internet**: 

  • L’accent est mis sur la multiplicité des décisions dans la conception des environnements numériques d’apprentissage.

==========================================

💡**Gestion des connaissances**: 

  • L’importance croissante de la gestion des connaissances et l’expertise comme le capital le plus précieux d’un individu ou d’une organisation.

==========================================

💡**tendance artisanale  en ISI et IENA

  •  refus de  méthodologie par les acteurs

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Documents (Doc)**

 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

Dans le chapitre 3 de Gilbert Paquette, les références à des travaux antérieurs jouent un rôle crucial pour étayer ses arguments concernant l’ingénierie pédagogique et la conception des environnements numériques d’apprentissage. Voici quelques travaux significatifs mentionnés :

    • Jean-Louis Le Moigne :

      • Œuvre principale citée : 💡“Les épistémologies constructivistes” (1995),

      • où Le Moigne explore les fondements philosophiques du constructivisme, offrant un cadre pour comprendre les processus d’apprentissage et de connaissance.

    • Herbert A. Simon

      • Œuvre principale citée : 💡“The Sciences of the Artificial” (3e édition, 1996),
      • dans laquelle Simon examine la nature et la création de systèmes artificiels, y compris les systèmes éducatifs, en appliquant les principes de la science des systèmes et de la rationalité limitée.

  • B.F. Skinner :

    • Œuvre principale citée : 💡“The Science of Learning and the Art of Teaching” (1954),

    • un article fondateur où Skinner présente ses idées sur l’enseignement programmé et le conditionnement opérant, influençant les méthodes d’enseignement basées sur le behaviorisme.

Ces travaux apportent des perspectives théoriques et méthodologiques essentielles à la discussion de Paquette sur la conception d’environnements d’apprentissage efficaces et fondés sur des principes pédagogiques solides. Le Moigne offre un cadre constructiviste pour penser l’apprentissage, Simon propose des modèles pour la conception systémique et la prise de décision, et Skinner introduit des techniques d’apprentissage basées sur le renforcement, tous contribuant à la richesse de l’ingénierie pédagogique moderne.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Connaissances Procédurales (CP)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

   💡**Méthodes systémiques**: 

    • Dans le contexte de l’ingénierie pédagogique et de la conception des environnements numériques d’apprentissage (ENA), les méthodes systémiques se réfèrent à une approche intégrée et holistique pour analyser, concevoir, réaliser, et évaluer les ENA. Bien que G. Paquette ne détaille pas une liste exhaustive de méthodes systémiques spécifiques dans les extraits fournis, on peut inférer plusieurs éléments clés basés sur les principes de l’ingénierie systémique et leur application dans la conception pédagogique :
  • 1. **Analyse des Besoins et des Objectifs** :
    •  Déterminer les besoins d’apprentissage des utilisateurs et les objectifs spécifiques de l’ENA. Cela implique des interactions avec les parties prenantes pour comprendre leurs attentes, leurs prérequis, et leurs objectifs d’apprentissage.
  • 2. **Conception Centrée sur l’Utilisateur** :
    •  Développer des scénarios d’apprentissage et des interfaces utilisateur qui répondent aux besoins et aux styles d’apprentissage des apprenants. Cela inclut la personnalisation et l’adaptabilité des parcours d’apprentissage.
  • 3. **Modélisation et Simulation** :
    •  Utiliser des modèles pour représenter les processus d’apprentissage, les structures de connaissances, et les interactions au sein de l’ENA. La simulation de ces modèles peut aider à anticiper les comportements des utilisateurs et à tester l’efficacité des stratégies pédagogiques proposées.
  • 4. **Développement Itératif et Évaluation** :
    • Adopter une approche itérative pour le développement de l’ENA, permettant des cycles continus de conception, de test, et de révision. L’évaluation formative joue un rôle clé dans l’ajustement et l’amélioration des composants de l’ENA.
    • 5. **Intégration des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC)** :
    • Sélectionner et intégrer efficacement les TIC pour soutenir les activités d’apprentissage, la collaboration, et la communication au sein de l’ENA. Cela comprend l’exploitation des outils Web, des systèmes de gestion de l’apprentissage, et des ressources éducatives ouvertes.
  • 6. **Gestion des Connaissances** :
    •    – Organiser et structurer les connaissances de manière à faciliter leur accès, leur manipulation, et leur intégration dans les processus d’apprentissage. Les techniques du Web sémantique et les ontologies peuvent être utilisées pour enrichir les ressources d’apprentissage et améliorer la recherche d’informations.
  • 7. **Collaboration et Partage des Connaissances** :
    •    – Concevoir des espaces et des activités qui favorisent la collaboration entre les apprenants et le partage des connaissances. Les forums, les wikis, et les réseaux sociaux éducatifs sont des exemples d’outils qui peuvent être intégrés dans les ENA.
  • 8. **Soutien à la Métacognition et à l’Autonomie de l’Apprenant** :
  • Fournir des outils et des stratégies pour aider les apprenants à planifier, surveiller, et évaluer leur propre apprentissage. Cela peut inclure des journaux de bord, des systèmes de recommandation, et des tableaux de bord personnalisés.
  • Les méthodes systémiques proposées par Paquette visent à créer des environnements d’apprentissage qui sont non seulement technologiquement avancés, mais aussi profondément ancrés dans une compréhension holistique des processus d’apprentissage et des besoins des apprenants.

==========================================

💡**méthodologie systémique de résolution de problème

    • COMMENT?  5 phases avec des principes méthodologiques
  • la définition du problème, c’est-à-dire l’identification la plus précise possible des caractéristiques et des contraintes de la solution recherchée (l’état final), des données ou de la situation actuelle (l’état initial) 
  • l’analyse du problème consistant à générer des choix possibles pour l’élaboration d’une solution
  • l’ élaboration d’un plan de solution, soit l’identification des opérations, des étapes, des phases ou des moyens par lesquels on pourra transformer la situation actuelle pour atteindre la situation visée;  
  • l’application ou l’ implantation du plan de solution, soit l’assemblage des éléments du plan pour produire des situations de plus en plus proches de la situation visée et l’implantation de celle-ci;  
  • l’ évaluation de la solution et la révision, c’est-à-dire, d’une part, la vérification que la solution obtenue correspond bien à la solution recherchée et, d’autre part, l’examen de la solution obtenue aux fins de réutilisation dans la solution d’autres problèmes.
  • QUOI? processus heuristique de résolution de pb, Polya (1957), i.e. avec des principes méthodologiques qui ont des chances de mener à la solution
    • COMMENT? principes de résolution de pb = questions a répondre
      • phase de la définition du problème : Quel est le but? Que cherche-t-on exactement? L’inconnue est-elle décomposable? Si oui, en quelles parties? Quelles sont les données du problème? 
      • phase de l’analyse du problème : Quelles sont les conditions ou les relations entre les données et l’inconnue qui permettraient de passer de l’une à l’autre? Quelles en seront les étapes? 
      • phase de l’élaboration d’un plan de solution : Le problème est-il décomposable en problèmes plus simples? Connaît-on la solution d’un problème analogue? Le plan doit-il procéder des données vers l’inconnue par approximations successives ou, au contraire, partir du but en utilisant un raisonnement régressif, en se demandant de proche en proche de quoi on a besoin, jusqu’à revenir aux données  

==========================================

💡**ingénierie de systèmes d’information (ISI)

  • génie logiciel orienté objet (Object-Oriented Software Engineering [OOSE]; Jacobson, 1992)
  • processus rationnel unifié (Rational Unified Process [RUP]; Quatrani, 2002)
  • découpage méthodologique en modules, en phases ou en étapes de conception qui correspondent à des processus 
  • L’observation critique, l’ état des lieux ou le diagnostic
  • Les orientations générales, l’établissement des principes d’opération. 
  • La définition préliminaire et l’appel d’offres.
  • L’architecture du système d’ information
  • La programmation du système
  • La simulation et la qualification du système
  • L’implantation du système
  • L’exploitation du système
  • Évaluation + changements  

==========================================

💡**Processus de conception des ENA**: 

  • … étapes de conception, réalisation, et diffusion de systèmes, dispositifs, ou environnements numériques d’apprentissage
  • Gilbert Paquette résume le processus de conception des Environnements Numériques d’Apprentissage (ENA) en mettant l’accent sur une approche systémique et méthodologique qui intègre diverses disciplines et pratiques. Bien que chapitre 3 ne détaille pas explicitement un résumé point par point, les éléments clés du processus de conception des ENA, tels qu’illustrés par Paquette, peuvent être synthétisés comme suit :
  • 1. **Approche Systémique**: La conception des ENA est abordée comme un système complexe, nécessitant une planification et une analyse qui prennent en compte non seulement les aspects technologiques, mais aussi pédagogiques, cognitifs, et sociaux de l’apprentissage.
  • 2. **Intégration Multidisciplinaire**: Le processus intègre les principes de l’ingénierie pédagogique, de l’ingénierie des systèmes d’information et de l’ingénierie des connaissances, soulignant l’importance d’une collaboration étroite entre experts de domaines variés pour concevoir des environnements d’apprentissage efficaces.
  • 3. **Analyse et Conception Itératives**: La méthodologie de conception souligne l’importance d’un développement itératif, où la conception, la réalisation, et l’évaluation des ENA se déroulent en cycles continus d’amélioration, permettant d’ajuster et d’optimiser l’environnement en fonction des retours d’expérience et des évolutions technologiques.
  • 4. **Centré sur l’Apprenant**: Le processus met l’accent sur la création d’environnements personnalisables et adaptatifs qui répondent aux besoins spécifiques des apprenants, favorisant l’autonomie, la motivation, et l’engagement dans le processus d’apprentissage.
  • 5. **Exploitation des Données et de la Technologie**: L’utilisation stratégique des technologies de l’information et de la communication (TIC) est centrale, avec une attention particulière portée à l’exploitation des données pour informer la conception pédagogique et améliorer l’expérience d’apprentissage.
  1. **Gestion des Connaissances**: Le processus inclut la structuration et l’intégration des connaissances à travers des outils et des stratégies spécifiques, telles que les ontologies et le Web sémantique, pour faciliter l’accès aux informations pertinentes et leur manipulation par les apprenants et les enseignants.
    • G. Paquette propose donc un cadre pour la conception des ENA qui est à la fois holistique et détaillé, mettant en lumière la complexité et la multidimensionnalité de la création d’environnements d’apprentissage numériques qui sont à la fois efficaces, engageants, et évolutifs.
  • IENA SF
      • QUOI? ingénierie (centrée sur la faisabilité technique, la fonctionnalité et l’efficacité des solutions) au lieu de design (expérience utilisateur, esthétique, et fonctionnalité globale du point de vue de l’utilisateur final)
      • COMMENT? s’inspire de l’ISI
      • COMMENT? phases et principes de développement
  • – On appliquera des processus de conception s’exécutant largement en parallèle et par itérations successives appelées « livraisons ». 
  • – La méthode décrira précisément les produits (« biens livrables ») de ces processus et leur contribution au devis général de l’ENA. 
  • – Elle valorisera une élaboration progressive de l’architecture de l’ENA plutôt que le développement hâtif et artisanal des éléments du matériel pédagogique, tout en tenant compte des principes agiles de conception. 
  • – Enfin, la méthode préparera soigneusement la mise en place ainsi que la diffusion des ENA et leur évaluation.

==========================================

💡**méthodes agiles en ISI 

  • EX? extreme programming (XP) 
  • EX? Larman et Basili (2003)
  • ENJEU? excès de méthodologie et la rigidité des planifications à long terme … projets interminables 
  • COMMENT? = pas un retour aux méthodes artisanales …
  • COMMENT? Manifeste pour le développement Agile de logiciels (Beck et al., 2001), principes
    • – Accueillez positivement les changements de besoins, même tard dans le projet. 
    • – Livrez fréquemment un logiciel opérationnel avec des cycles de quelques semaines à quelques mois et une préférence pour les plus courts. 
    • – Les utilisateurs ou leurs représentants et les développeurs doivent travailler ensemble quotidiennement tout au long du projet. 
    • – Un logiciel opérationnel est la principale mesure d’avancement. 
    • – Les meilleures architectures, spécifications et conceptions émergent d’équipes auto organisées. 
    • – À intervalles réguliers, l’équipe réfléchit aux moyens de devenir plus efficace, puis règle et modifie son comportement en conséquence 

==========================================

💡**modélisation des connaissances

  • utilité ou stratégies d’utilisation
      • utilisations possibles 
        • 1-diagnostiquer ou évaluer les connaissances 
          • COMMENT? 3 étapes 
            • 1) identifier les connaissances-compétences de la personne sur un sujet au moyen de diverses techniques d’évaluation ou d’autoévaluation
            • 2) les représenter structurellement 
            • 3) comparer cette représentation avec un modèle idéal, par exemple celui qui est fourni par des experts du domaine (Jonassen et al., 1993). 
  • 2-structurer le contenu de l’apprentissage
          • COMMENT? 
            • représentation structurée du contenu sur une carte conceptuelle 
            • et/ou rassembler les éléments du matériel pédagogique en fonction de cette structure
          • BUT? vue synthétique de la matière: sous forme de représentations graphiques, telles que les cartes conceptuelles, les réseaux sémantiques, les cartes causes-effets, les modèles MOT, etc.
          • OÙ? MIENA (méthode d’ingénierie d’un environnement numérique d’apprentissage)
          • COMMENT? 
  • construire un modèle des connaissances et des compétences visées dans l’ENA  (représentation structurée du contenu)
  • élaborer les scénarios pédagogiques décrivant les activités proposées ainsi que les ressources utilisées et produites dans ces activités 
  • définir les modèles médiatiques des ressources Web nécessaires à l’apprentissage i.e. rassembler les éléments du matériel pédagogique en fonction de cette structure de connaissances
  • spécifier les processus logistiques de diffusion des ENA lorsqu’ils seront mis en œuvre
  • 3-structurer la méthode d’ingénierie pédagogique (elle-même)
          • COMMENT? en identifiant les concepts, les processus et les principes constitutifs de la méthode qui seront utiles
  • OÙ? (sources d’expertise)
  • dans les théories et les méthodes de design pédagogique en sciences de l’éducation 
  • dans les concepts, les processus et les principes du génie logiciel et du génie cognitif
      • 4-apprendre en représentant des connaissances: stratégie d’apprentissage individuelle ou en équipe (Basque, 2012; Basque et Pudelko, 2010)
        •  l’apprenant(e) explore le domaine en consultant diverses ressources sur le Web et construit son propre modèle des connaissances qu’il peut ensuite comparer avec ceux d’autres apprenants et apprenantes ou faire valider par une personne connaissant bien le domaine

==========================================

💡**méthodes de représentation graphiques des connaissances contenues dans un SA   

  • QUOI? vue synthétique de la matière (sujet d’étude)
  • COMMENT?  
    • cartes conceptuelles, 
    • les réseaux sémantiques, 
    • les cartes causes-effets, 
    • outils de modélisation: MOT, G-MOT ou MOTplus, etc.,

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Connaissances Comportementales (SE)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

 💡**Stratégies d’apprentissage**: 

  • L’importance de l’autonomie et de l‘agentivité des apprenants dans des environnements d’apprentissage ouverts.
  • L’agentivité des apprenants, souvent désignée par le terme “agency” en anglais dans le contexte éducatif, fait référence à la capacité des apprenants à exercer un contrôle conscient sur leurs propres processus d’apprentissage. Cela implique une participation active à la prise de décision, à la définition des objectifs, à la sélection des stratégies d’apprentissage et à l’évaluation de leur propre progression. L’agentivité souligne l’importance de l’autonomie de l’apprenant, en le positionnant comme un acteur clé et responsable de son parcours éducatif, plutôt que comme un récepteur passif de l’information. Les environnements d’apprentissage qui favorisent l’agentivité encouragent les apprenants à s’engager de manière critique et créative avec le contenu, à collaborer avec les autres, et à utiliser de manière réflexive les ressources disponibles pour atteindre leurs objectifs d’apprentissage.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Connaissances Métacognitives (SM)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

💡**Apprendre en représentant le connaissances

    • … signifie que l’apprenant construit activement sa compréhension d’un sujet en créant des modèles ou des cartes conceptuelles, facilitant ainsi la réflexion sur ses propres processus d’apprentissage et la structuration de l’information.
    • …  illustre un aspect important de la métacognition dans le contexte de l’ingénierie pédagogique. La métacognition fait référence à la capacité d’un individu à réfléchir sur ses propres processus d’apprentissage, à les comprendre, à les contrôler et à les réguler. Voici une analyse de cette connaissance métacognitive mentionnée dans le chapitre 3
  • ### Nature Métacognitive de la Connaissance
    • – **Réflexion sur l’Apprentissage** : L’activité décrite engage l’apprenant dans un processus de réflexion sur sa propre manière d’acquérir des connaissances. En construisant son propre modèle des connaissances, l’apprenant doit penser à comment il organise l’information, identifie les liens entre les concepts et évalue la pertinence des informations trouvées.
    • – **Auto-régulation** : L’apprenant régule son apprentissage en décidant des ressources à consulter, des informations à intégrer dans son modèle et des stratégies à utiliser pour combler les lacunes de sa compréhension. Cette démarche implique une évaluation continue de son propre processus d’apprentissage et des ajustements en conséquence.
    • – **Planification et Stratégies d’Apprentissage** : La stratégie d’explorer un domaine et de construire un modèle de connaissances nécessite une planification et la sélection de stratégies d’apprentissage spécifiques. Cela inclut la décision sur les ressources à explorer, la manière de synthétiser l’information et les méthodes pour valider la compréhension acquise.
  • ### Implications Pédagogiques
    • – **Développement de Compétences Métacognitives** : Cette approche favorise le développement de compétences métacognitives chez les apprenants, en les encourageant à être conscients de leur apprentissage, à réfléchir sur leurs méthodes d’étude, et à adopter une attitude proactive dans la recherche de connaissances.
    • – **Personnalisation de l’Apprentissage** : En permettant aux apprenants de construire leurs propres modèles de connaissances, cette stratégie soutient la personnalisation de l’apprentissage. Elle reconnaît que chaque apprenant peut avoir des voies uniques et préférées pour explorer et assimiler l’information.
    • – **Collaboration et Validation** : La possibilité de comparer son modèle avec ceux d’autres apprenants ou de le faire valider par des experts introduit une dimension collaborative et sociale à l’apprentissage. Cela encourage l’échange d’idées, la critique constructive et l’apprentissage entre pairs.
  • ### Conclusion
  • La connaissance métacognitive “Apprendre en représentant des connaissances” souligne l’importance de l’engagement actif de l’apprenant dans le processus d’apprentissage, mettant en avant les compétences de réflexion critique, d’auto-régulation et de planification stratégique. Cette approche met en évidence la valeur de la métacognition dans l’ingénierie pédagogique, en promouvant des pratiques d’apprentissage qui sont réfléchies, adaptatives et centrées sur l’apprenant.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

** Principes (Princ)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

 💡**Principes méthodologiques dans la conception’ENA**: 

    • … représentent les fondations sur lesquelles repose la planification, le développement, et l’évaluation des systèmes éducatifs numériques. Ces principes guident non seulement la manière dont les ENA sont conçus pour soutenir l’apprentissage, mais aussi la façon dont les apprenants interagissent avec ces environnements. Un aspect central de ces principes est la progression par approximations successives, qui souligne l’importance de l’itération et de l’amélioration continue dans le processus de conception. Voici une exploration plus détaillée de ces principes :

  • 1. Approche Centrée sur l’Apprenant

  • Les besoins, les préférences, et les objectifs des apprenants sont au cœur de la conception des ENA. Cela signifie créer des expériences d’apprentissage personnalisées et adaptatives qui répondent à la diversité des styles d’apprentissage et des niveaux de compétence.

  • 2. Flexibilité et Adaptabilité

  • Les environnements doivent être conçus pour être flexibles et adaptables, permettant des ajustements en fonction de l’évolution des besoins des apprenants et des avancées technologiques. Cela implique l’utilisation de structures modulaires et de contenus facilement actualisables.

  • 3. Interactivité et Engagement

  • Favoriser une interaction riche entre les apprenants et l’ENA, ainsi qu’entre les apprenants eux-mêmes. Les principes méthodologiques encouragent l’intégration d’activités interactives, de jeux, de simulations, et d’autres formes d’apprentissage actif pour augmenter l’engagement.

  • 4. Collaboration et Construction Sociale de la Connaissance

  • Les ENA doivent promouvoir la collaboration entre pairs et la construction sociale de la connaissance, en intégrant des outils qui facilitent le travail d’équipe, le partage des connaissances, et la communication.

  • 5. Progression par Approximations Successives

  • La conception des ENA est un processus itératif qui implique des cycles de conception, de test, de feedback et d’amélioration. Cette approche permet d’ajuster progressivement l’environnement pour mieux répondre aux besoins des apprenants et aux objectifs pédagogiques.

  • 6. Intégration des TIC de Manière Pédagogiquement Efficace

  • Les technologies de l’information et de la communication doivent être intégrées de manière à enrichir l’apprentissage, et non simplement pour l’utilisation de la technologie en soi. Cela signifie sélectionner et utiliser les outils numériques de manière stratégique pour soutenir les objectifs d’apprentissage.

  • 7. Accessibilité et Inclusivité

  • Assurer que les ENA sont accessibles à tous les apprenants, y compris ceux ayant des besoins spéciaux. Les principes d’inclusivité et d’universalité de conception sont essentiels pour offrir une expérience d’apprentissage équitable.

  • 8. Evaluation Formative et Sommative

  • Intégrer des mécanismes d’évaluation formative pour fournir des retours réguliers aux apprenants sur leur progression, et des évaluations sommatives pour mesurer l’atteinte des objectifs d’apprentissage à la fin du parcours.
  • Ces principes méthodologiques servent de guide pour le développement d’ENA qui sont non seulement technologiquement avancés, mais qui sont surtout efficaces, engageants, et soutiennent l’apprentissage de manière significative. Ils soulignent l’importance d’une conception réfléchie et orientée vers l’apprenant, qui tient compte de l’évolution constante du domaine éducatif et technologique.

==========================================

💡**Principes Agiles**

  • Manifeste pour le développement Agile de logiciels (Beck et al., 2001), principes
    • – Accueillez positivement les changements de besoins, même tard dans le projet. 
    • – Livrez fréquemment un logiciel opérationnel avec des cycles de quelques semaines à quelques mois et une préférence pour les plus courts. 
    • – Les utilisateurs ou leurs représentants et les développeurs doivent travailler ensemble quotidiennement tout au long du projet. 
    • – Un logiciel opérationnel est la principale mesure d’avancement. 
    • – Les meilleures architectures, spécifications et conceptions émergent d’équipes auto organisées. 
    • – À intervalles réguliers, l’équipe réfléchit aux moyens de devenir plus efficace, puis règle et modifie son comportement en conséquence 

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Individus (Ind)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

  • Parmi les références citées par Gilbert Paquette, plusieurs sont directement liées à l’ingénierie pédagogique et aux développements modernes dans ce domaine. Voici celles qui se distinguent particulièrement par leur pertinence et leur modernité en relation avec l’ingénierie pédagogique :

1. 💡**Paquette, G. (2002, 2010, 2014)**

  • **Titre :** Spécialiste en technologie éducative et en ingénierie pédagogique.
  •  Contributions :** Gilbert Paquette a publié plusieurs travaux sur la modélisation des connaissances et des compétences, l’ingénierie pédagogique, et le développement de systèmes d’apprentissage en ligne. Ses publications, telles que “La modélisation des connaissances et des compétences” et “Visual knowledge modeling for semantic web technologies”, sont directement liées à l’ingénierie pédagogique, offrant des cadres et des méthodes pour la conception et l’implémentation d’environnements d’apprentissage numériques.

2. 💡**Berners-Lee, T., Hendler, J., et Lassila, O. (2001)**

  • **Contributions :** Bien que principalement associés au développement du Web sémantique, leur travail sur “The Semantic Web” a des implications importantes pour l’ingénierie pédagogique, en permettant une organisation et une récupération plus efficaces des ressources d’apprentissage en ligne grâce à des métadonnées et à des structures de données sémantiques.

3. 💡**Beck, K., Beedle, M., Bennekum, A. V., Cockburn, A., Cunningham, W., et al. (2001)**

  • **Contributions :** Le “Manifeste pour le développement Agile de logiciels” présente des principes qui, bien qu’originellement destinés au développement logiciel, ont influencé l’ingénierie pédagogique en promouvant des approches itératives, flexibles et centrées sur l’utilisateur pour la conception de systèmes d’apprentissage.

4. 💡**Booch, G., Rumbauch, J., et Jacobson, I. (2005)**

  • **Titre :** Chercheurs en génie logiciel.
  • **Contributions :** “The Unified Modeling Language User Guide” introduit UML, un langage de modélisation standardisé qui peut être utilisé dans l’ingénierie pédagogique pour concevoir et visualiser des systèmes d’apprentissage et leurs interactions, facilitant ainsi la communication entre les concepteurs pédagogiques et les développeurs.

5-💡Basque, J. 

  • Contribution: Johanne Basque (Université TÉLUQ ) est une chercheuse et professeure reconnue dans le domaine de la technologie éducative et de l’ingénierie pédagogique. Elle a contribué de manière significative à la recherche sur les stratégies d’apprentissage à l’aide de technologies, en particulier sur l’utilisation des cartes de connaissances et des outils logiciels pour favoriser l’apprentissage. Ses travaux se concentrent sur la manière dont les technologies et les méthodologies de modélisation des connaissances peuvent être employées pour améliorer l’enseignement et l’apprentissage, en offrant des perspectives pratiques et théoriques sur la conception pédagogique et le développement professionnel des enseignants dans des contextes d’apprentissage en ligne et mixte. À travers ses publications et ses projets de recherche, Johanne Basque a également exploré les approches pédagogiques innovantes et l’intégration efficace des TIC dans les pratiques éducatives.

  • 💡Jean-Louis Le Moigne: 

  • offre un cadre constructiviste pour penser l’apprentissage, 


  • 💡Herbert A. Simon: 

  • propose des modèles pour la conception systémique 


  • 💡B.F. Skinner 

    • introduit des techniques d’apprentissage basées sur le renforcement

Ces références montrent l’évolution et l’interdisciplinarité de l’ingénierie pédagogique, intégrant des concepts du génie logiciel, du développement agile, et du Web sémantique pour améliorer la conception, le développement, et la livraison des environnements d’apprentissage numériques. Elles illustrent comment les avancées technologiques et les méthodologies de développement modernes influencent directement les pratiques et les stratégies en ingénierie pédagogique.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Institutions (Inst)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

  • Parmi les références fournies pour le chapitre 3 de Gilbert Paquette, plusieurs institutions et organisations sont implicitement associées à travers les contributions des auteurs mentionnés, bien que les institutions elles-mêmes ne soient pas explicitement nommées dans les références. Voici quelques institutions qui sont reconnues dans le domaine de l’ingénierie pédagogique et qui peuvent être reliées aux auteurs et travaux cités :

1. 💡**Harvard University** :

Jerome Bruner, un contributeur significatif à la théorie de l’apprentissage et auteur de “Towards a theory of instruction”, a longtemps été associé à Harvard, où il a développé une partie de son travail influent sur l’éducation.

2. 💡**MIT (Massachusetts Institute of Technology)** :

Seymour Papert, pionnier de l’utilisation des ordinateurs dans l’éducation et développeur de la théorie de l’apprentissage constructiviste, bien qu’il ne soit pas directement mentionné dans les références, est une figure clé souvent associée aux mêmes cercles que ceux mentionnés. Le MIT est également le lieu où Herbert A. Simon, dont les travaux sur la prise de décision et la résolution de problèmes sont fondamentaux, a influencé de nombreux domaines, y compris l’ingénierie pédagogique.

3. 💡**Stanford University** :

B.F. Skinner, connu pour ses recherches sur le behaviorisme et l’apprentissage programmé, a influencé de nombreux domaines, y compris l’éducation. Bien qu’il soit plus directement associé à Harvard, son influence s’étend à de nombreuses institutions, y compris Stanford où des recherches en éducation et en psychologie ont souvent fait écho à ses théories.

4. 💡**University of Illinois** :

David Ausubel, dont les travaux sur l’apprentissage significatif sont cités, a contribué à la psychologie éducative, un champ étroitement lié à l’ingénierie pédagogique. L’University of Illinois est réputée pour ses contributions à la recherche en éducation et en psychologie.

5. 💡**Carnegie Mellon University** :

Allan Collins, mentionné pour sa contribution à la théorie cognitive de l’enseignement, est associé à cette institution, qui est reconnue pour son leadership en intelligence artificielle, en sciences cognitives et en technologies éducatives.

6. 💡**Le W3C (World Wide Web Consortium)** :

Tim Berners-Lee, cité pour son travail sur le Web sémantique, est le fondateur du W3C, l’organisation principale pour les standards du Web, incluant des technologies qui influencent directement l’ingénierie pédagogique moderne.

7. 💡TELUQ

L’Université TÉLUQ est une institution d’enseignement à distance faisant partie du réseau de l’Université du Québec, spécialisée dans la fourniture de programmes universitaires et la réalisation de recherches à travers des technologies d’apprentissage en ligne.

  • Ces institutions ont joué un rôle de premier plan dans le développement et la promotion de la recherche en éducation, en psychologie et en technologies éducatives, contribuant directement ou indirectement à l’ingénierie pédagogique. Leur influence se reflète dans les travaux des auteurs cités et dans les pratiques éducatives modernes.

Dans le contexte des références et des auteurs cités par Gilbert Paquette, notamment Jean-Louis Le Moigne, qui est un théoricien français du système et du constructivisme, il est pertinent de mentionner des institutions françaises associées à ces domaines d’étude. Jean-Louis Le Moigne a été profondément impliqué dans le développement de l’approche systémique en France. Voici quelques institutions françaises notables dans ce contexte :

1.💡**Aix-Marseille Université (AMU)** :

Jean-Louis Le Moigne a été professeur émérite à l’Université d’Aix-Marseille, où il a contribué significativement au domaine de la systémique et de la science de la gestion. Il a joué un rôle clé dans la promotion de l’approche systémique en France, influençant la recherche et l’enseignement dans ces domaines.

2.💡**Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)** :

Le CNRS est la principale institution de recherche publique en France et a soutenu des recherches dans des domaines variés, y compris l’ingénierie pédagogique, les sciences cognitives, et la systémique. Bien que Le Moigne n’ait pas travaillé directement sous l’égide du CNRS, l’organisation soutient des recherches dans des domaines pertinents à ses travaux.

3.💡**École Centrale Paris (aujourd’hui CentraleSupélec après fusion)** :

Cette école d’ingénieurs est reconnue pour son excellence dans la formation en ingénierie et dans la recherche. Bien qu’elle ne soit pas directement liée à Le Moigne, l’École Centrale Paris a une longue tradition d’innovation dans les sciences de l’ingénieur, y compris des aspects liés à la systémique et à la gestion de projets complexes, des domaines proches des intérêts de Le Moigne.

4.💡**L’Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA)** :

Bien que l’INRIA se concentre principalement sur l’informatique et l’automatique, ses recherches couvrent également des domaines comme l’intelligence artificielle et le traitement de l’information, qui sont étroitement liés à la modélisation des connaissances et à l’ingénierie pédagogique. L’INRIA représente l’excellence française dans la recherche en sciences du numérique, un domaine pertinent pour les travaux de Paquette.

Ces institutions illustrent l’engagement de la France dans la recherche et l’innovation dans des domaines clés pour l’ingénierie pédagogique et les technologies éducatives. Bien que les références spécifiques de Paquette ne mentionnent pas directement ces institutions, elles constituent un contexte important pour la recherche et l’innovation dans ces champs en France.

Dans le contexte des références utilisées par Gilbert Paquette, qui touchent à l’ingénierie pédagogique et aux environnements numériques d’apprentissage, plusieurs institutions francophones sont reconnues pour leur contribution significative à ces domaines, bien que des institutions spécifiques françaises ou francophones ne soient pas explicitement mentionnées dans les extraits fournis. Toutefois, en se basant sur les auteurs et les théoriciens fréquemment cités dans le domaine, on peut identifier des institutions francophones notables :

1.💡**CNAM (Conservatoire National des Arts et Métiers), France** :

Le CNAM est une institution française dédiée à l’enseignement supérieur et à la recherche pour la promotion de la science et de l’industrie. Il est reconnu pour ses programmes d’éducation pour adultes et sa recherche en ingénierie pédagogique et en formation à distance.

2.💡**Université de Genève, Suisse** :

L’Université de Genève est notable pour ses contributions en psychologie du développement et en éducation, notamment à travers les travaux de Jean Piaget sur le développement cognitif des enfants, qui ont profondément influencé les théories de l’apprentissage.

3.💡**Université Laval, Québec, Canada** :

L’Université Laval à Québec est reconnue pour son innovation en éducation et en technologie éducative, avec des recherches et des programmes d’études qui explorent l’intégration des technologies dans l’enseignement et l’apprentissage.

4.💡**Université de Montréal, Québec, Canada** :

Avec ses affiliés, comme l’École Polytechnique de Montréal et HEC Montréal, l’Université de Montréal conduit des recherches avancées dans le domaine de l’éducation et de la technologie éducative, contribuant au développement de méthodes d’apprentissage innovantes.

Ces institutions jouent un rôle clé dans l’avancement des connaissances et des pratiques en ingénierie pédagogique et en éducation à distance, offrant une perspective francophone riche et diversifiée sur ces sujets. Elles contribuent à la formation des éducateurs et des chercheurs, ainsi qu’à la création de ressources et de technologies éducatives adaptées aux contextes francophones.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Modèles et Théories (MT)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

💡**Théories de l’apprentissage et modèles pédagogiques**: 

  • importance des théories de l’apprentissage et des modèles pédagogiques dans l’évolution du design pédagogique scientifique, pour G. Paquette
  • Bien que le chapitre 3 ne fournisse pas de détails spécifiques sur ses propos concernant ces théories et modèles, on peut inférer, d’après ses travaux et la pratique générale dans le domaine de l’éducation technologique, plusieurs points clés relatifs à cette discussion :
    • L’importance des Fondations Théoriques : Paquette souligne l’importance d’une base théorique solide pour la conception pédagogique, reconnaissant comment différentes théories de l’apprentissage (comme le behaviorisme, le cognitivisme, et le constructivisme) offrent des perspectives variées sur la manière dont les individus apprennent. Cette diversité théorique informe les choix de conception et d’implémentation des ENA.
    • L’évolution du Design Pédagogique : Il met en avant l’évolution du design pédagogique scientifique, de l’enseignement programmé et des approches behavioristes à des approches plus constructivistes et socio-constructivistes qui valorisent l’apprentissage actif, la découverte, et la construction sociale de la connaissance. Cette transition reflète un changement de focus, de la simple transmission d’information vers la facilitation d’un apprentissage profond et significatif.
    • Impact sur les Pratiques Éducatives : Paquette discute de l’impact de ces théories sur les pratiques éducatives, notamment comment elles ont conduit à des méthodologies d’enseignement plus interactives, collaboratives, et centrées sur l’apprenant. Les modèles pédagogiques qui en découlent, tels que l’apprentissage basé sur les problèmes, l’apprentissage par projet, et l’apprentissage mixte (blended learning), illustrent cette influence en mettant l’accent sur l’engagement de l’apprenant et l’intégration des technologies dans l’éducation.
    • Design Pédagogique et Technologies : La relation entre le design pédagogique et les technologies éducatives est également un point central. Paquette souligne comment les avancées technologiques ont offert de nouvelles possibilités pour mettre en œuvre des théories de l’apprentissage dans la pratique, permettant des expériences d’apprentissage plus riches, personnalisées, et accessibles.
    • Approche Systémique de la Conception : Enfin, Paquette promeut une approche systémique de la conception des environnements d’apprentissage, qui intègre ces théories et modèles dans un cadre cohérent. Cette approche vise à assurer que tous les aspects de l’environnement d’apprentissage – contenu, technologie, interaction, et évaluation – travaillent de concert pour soutenir efficacement l’apprentissage.
    • En résumé, Gilbert Paquette met en évidence la manière dont les théories de l’apprentissage et les modèles pédagogiques influencent et enrichissent le design pédagogique scientifique, en soulignant la nécessité d’une approche intégrée et réfléchie dans le développement des pratiques éducatives modernes, en particulier dans le contexte des environnements numériques d’apprentissage.

==========================================

💡**Méthodes agiles**: 

  • L’application des principes agiles dans la réalisation des systèmes d’information, favorisant l’adaptabilité et la réactivité.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Objectifs (Obj)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

💡**Objectifs du chapitre 3

Le texte de Gilbert Paquette présente plusieurs objectifs implicites et explicites liés à l’apprentissage et à l’enseignement sur le Web, ainsi qu’à la conception d’environnements numériques d’apprentissage (ENA). Voici comment ces objectifs peuvent être classifiés :

1. **Objectifs Conceptuels **

  • 💡Développer une compréhension approfondie de la **méthodologie systémique** comme fondement de l’ingénierie pédagogique pour les ENA.
  • 💡Favoriser la compréhension des **principes de l’intelligence artificielle** et du **Web sémantique** pour enrichir les possibilités d’apprentissage sur le Web.

2. **Objectifs Procéduraux **

  • 💡Illustrer l’application de **méthodes systémiques** dans la conception d’ENA pour résoudre des problèmes complexes de conception et de mise en œuvre.
  • 💡Intégrer les pratiques de l’**ingénierie des connaissances** dans la création des ENA pour soutenir l’acquisition de connaissances et de compétences.
  • 💡fournir des principes méthodologiques (des stratégies) qui servent à guider la conception des ENA

3. **Objectifs de Savoir-Faire **

  • 💡Encourager l’utilisation de **langages de modélisation** et d’**outils de modélisation** pour la représentation structurée des connaissances dans les ENA.
  • 💡Promouvoir le développement et l’usage de **systèmes d’information** et d’**ontologies** pour améliorer la gestion et l’accès aux connaissances dans les environnements d’apprentissage.

4. **Objectifs d’Amélioration des Pratiques **

  • 💡Améliorer les pratiques pédagogiques en intégrant des stratégies d’apprentissage adaptées à l’environnement numérique et aux exigences de la société de l’information.
  • 💡Transformer les méthodes d’enseignement traditionnelles en incorporant des approches pédagogiques innovantes basées sur l’ingénierie des connaissances et les technologies numériques.

5. **Objectifs Stratégiques **

  • 💡Renforcer la capacité des institutions éducatives à mettre en œuvre des ENA qui répondent aux besoins d’apprentissage individuels et collectifs.
  • 💡Promouvoir l’intégration des technologies de l’information et de la communication (TIC) dans l’éducation pour accroître l’accessibilité et la qualité de l’apprentissage.

Ces objectifs reflètent une vision stratégique de l’évolution de l’éducation et de la formation dans le contexte du numérique, soulignant l’importance de la méthodologie, des outils, et des pratiques innovantes pour répondre aux défis de l’apprentissage au 21e siècle. Ils illustrent l’ambition de Paquette de transformer l’enseignement et l’apprentissage en exploitant pleinement le potentiel des environnements numériques.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Outils (Out)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

  

💡**Technologies, méthodes, et instruments facilitant l’acquisition, la création, et la diffusion des connaissances.

  • 💡**Langage de modélisation**: 

    • Un système de notation conçu pour spécifier, visualiser, construire et documenter les artefacts d’un système.

  • . 💡**Outils de modélisation des connaissances**: 

    • outils et techniques spécifiques pour la modélisation et le traitement des connaissances, 
    • **ontologies (voir plus haut) 
    • **Web sémantique (voir plus haut) 
    • **Modèle MOT: 3 générations 

    • ***💡MOT, 2002

    • ***💡MOTplus

    • ***💡GMOT, 2008-2012

  • GMOT contient cinq éditeurs de modèles 
        • éditeur de diagrammes informels:  cartes de connaissances non typées
        • éditeur de modèles MOT:  modèles semi-formels avec syntaxe et sémantique du langage MOT 
        • éditeur de scénarios:  modèles de processus multi-acteurs, exécutables dans l’interface Web d’un ENA: interactions, réalisation de tâches,  avec ressources (intrants) et produits, prévus dans le scénario
  • éditeur de graphes RDF/RDFS est fondé sur les langages correspondants élaborés par le W3C et qui sont à la base du Web sémantique ou Web de données liées
        • éditeur d’ontologies (extension du vocabulaire RDFS), respectant la grammaire du langage d’ontologies OWL-DL (Ontology Web Language Description Logic)
        •  fonctionnalités:
  • des points de vue différents (déclaratif, procédural, stratégique) dans un même modèle produit par MOT
  • méthodes de représentation: cartes conceptuelles, algorithmes, arbres de décision, systèmes de règles
  • variété de modèles à partir d’un petit nombre de types de connaissances et de liens
  • modèles 
  • **informels (cartes conceptuelles), 
  • **semi-formels (en modélisation typée) 
  • **formels (scénarios lisibles par l’ordinateur grâce aux langages RDFS, OWL, composants essentiels du web sémantique, permettant la modélisation, la structuration, et l’interprétation des données de manière à rendre le web) plus intelligibles et exploitables par les machines.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

**Enjeux (Enj)**

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

💡**Transformation des pratiques pédagogiques**: 

  • Les défis liés à l‘intégration des nouvelles méthodologies et technologies dans les pratiques d’enseignement et d’apprentissage.

💡**Défis de l’implantation de l’IENA**: 

  • Les transformations nécessaires dans les pratiques pédagogiques et institutionnelles pour tirer pleinement parti des technologies numériques.

TDM

++++++++++++++++++++++++++++++++++++

Voyez la suite de cette base de connaissances + compétences, sur

Paquette, G., Basque, J., Henri, F. (2022). Apprendre et enseigner sur le Web: quelle ingénierie pédagogique? Université TÉLUQ, 

Chapitre 4 / Apports de la méthode d’ingénierie des systèmes d’apprentissage (MISA) à l’ingénierie des ENA 145

===================================

===================================

===================================

*

*

*

*

*

*

*

*

 

*

*

 

Learning design

Insttructional design Knowledge & skills inventory.

Copyright © tagDiv.