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Bienvenue au 21 e siècle

Évaluation des apprentissages et technologies de l’information et de la communication

Jean-Guy Blais, Jean-Luc Gilles and Agustin Tristan

Chaque jour, chaque semaine, chaque année, des données reliées à l’évaluation des apprentissages sont récoltées par des enseignants, des écoles et des ministères. Traditionnellement, ces données ont été récoltées avec un support dit papier-crayon, mais cette technologie est en voie d’être supplantée par la technologie informatique et le support écran-clavier. Il s’agit d’un constat inéluctable et ce nouveau support ouvre la porte à une exploitation des données qu’il était difficile d’imaginer il y a dix ans à peine, avec un potentiel de transformation radicale du processus d’évaluation des apprentissages et des apprentissages eux-mêmes. Dans la lignée de leurs ouvrages précédents sur le même thème, les auteurs exposent ici différentes facettes propres à l’évaluation des apprentissages à l’aide des technologies de l’information et de la communication. Ce thème est abordé en quatre parties : la complexité de nouvelles approches pour récolter des données pour l’évaluation, les dispositifs numériques en ligne, les outils pour l’analyse de séquences filmées et enfin la modélisation de données pour l’évaluation.
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Dans un monde près de chez vous : l’évaluation des apprentissages à l’ère du Big Data, du Data Mining et de l’intelligence artificielle

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JEAN-LUC GILLES

AGUSTIN TRISTAN-LOPEZ

Dans un monde près de chez vous : l’évaluation des apprentissages à l’ère du Big Data, du Data Mining et de l’intelligence artificielle

Chaque jour, chaque semaine, chaque année, des données reliées à l’évaluation des apprentissages sont récoltées par des enseignants, des écoles et des ministères. Ces données prennent différentes formes et elles peuvent être très structurées comme lors d’une épreuve standardisée ministérielle avec des questions à choix de réponse, ou beaucoup moins structurées comme lors d’ajout de pièces individuelles dans un portfolio d’apprentissage. Cependant, à l’heure actuelle l’exploitation de ces données est plutôt limitée. Elle est locale, très circonscrite et non uniforme d’un enseignant à l’autre lorsque les données sont récoltées dans le cadre des activités quotidiennes de la salle de classe. Elle répond à des impératifs d’urgence de retour des résultats lorsque les données sont récoltées dans le cadre d’une épreuve standardisée certificative sous la responsabilité d’autorités ministérielles. Entre ces deux extrêmes, plusieurs situations pourraient être évoquées comme autant d’exemples où le potentiel des données récoltées n’est pas exploité à sa juste mesure faute de temps, d’énergie, de ressources ou d’outils appropriés. Pour envisager une exploitation adéquate il faut qu’au moins trois conditions essentielles soient r...

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