Traces d'apprentissage
Histoire des traces d’apprentissage
Sommaire
Introduction
Les traces d’apprentissage (learning records en anglais) ont une longue histoire, le concept ayant évolué de manière significative au cours des deux dernières décennies grâce aux nouvelles possibilités offertes par l’émergence de nouvelles technologies d’apprentissage numérique.
Avant 2000
Avant l’avènement de l’apprentissage numérique, la collecte, le stockage et l’utilisation des learning records reposaient largement sur des méthodes traditionnelles et manuelles.
Collection : Les traces d’apprentissage étaient générés à partir de diverses activités dans et en dehors du cadre formel (physique) de la classe. Les données sur la présence, la participation en classe, les devoirs, les projets et les notes d’examen contribuaient au dossier cumulatif d’un apprenant. Ces informations étaient collectées manuellement par les enseignants sur papier, qui pouvaient tenir des journaux individuels, des carnets de notes ou des registres de classe pour documenter la performance et le comportement des élèves.
Stockage : Les traces d’apprentissage étaient physiquement stockés sur papier sous divers formats. Des dossiers cumulatifs ou des fichiers étudiants étaient souvent utilisés pour stocker les dossiers individuels des élèves tout au long de leur parcours éducatif au sein d’une école ou d’une institution particulière. Ces dossiers contenaient généralement des bulletins de notes, des scores de tests standardisés, des registres de présence, des notes disciplinaires et d’autres détails de l’historique académique d’un élève. Les bibliothèques et les salles de dossiers dédiées étaient souvent utilisées pour stocker ces enregistrements physiques.
Utilisation : L’utilisation des traces d’apprentissage visait principalement à suivre les progrès, à rédiger des rapports, à discuter avec les parents et à prendre des décisions de placement. Les formateurs, enseignants ou administrateurs scolaires examinaient les dossiers pour comprendre la performance d’un élève, identifier les domaines où l’élève pouvait rencontrer des difficultés et prendre des décisions éclairées sur les stratégies d’intervention ou de soutien appropriées. De plus, les dossiers étaient utilisés à des fins administratives, ainsi que pour répondre aux exigences locales et nationales en matière de rapports.
2000-2010
La transition vers l’apprentissage numérique a considérablement modifié la manière dont les traces d’apprentissage sont collectées, stockées et utilisées. Aujourd’hui, les plateformes d’apprentissage numérique peuvent collecter un éventail beaucoup plus large de données d’apprentissage de manière plus efficace et précise, les stocker de manière sécurisée dans des bases de données à capacités beaucoup plus grandes, et les analyser pour en tirer des insights beaucoup plus profonds et exploitables qu’auparavant.
Le concept de traces d’apprentissage standardisées a gagné en importance au début des années 2000 avec l’apparition du Modèle de Référence pour les Objets de Contenu Partageables (SCORM). En tant que spécification logicielle d’e-learning, SCORM a marqué une étape importante vers l’interopérabilité des contenus d’apprentissage, le concept selon lequel divers systèmes technologiques peuvent communiquer, échanger des données et utiliser ces données de manière transparente et intégrée. SCORM est devenu la norme de facto pour l’interopérabilité des contenus d’e-learning, guidant la structure des cours, le séquencement et les interactions de données au sein des plateformes LMS à partir de 2001.
L’organisme de régulation de SCORM est l’Advanced Distributed Learning (ADL) Initiative, un programme du gouvernement américain qui mène des recherches et développe des technologies d’apprentissage distribué et coordonne les efforts connexes à travers les organisations publiques et privées. L’ADL rend compte à l’Agence des Ressources Humaines de la Défense des États-Unis (DHRA), sous la direction de la DHRA. Bien qu’il s’agisse d’un programme du Département de la Défense des États-Unis (DoD), l’ADL sert l’ensemble du gouvernement fédéral américain, opère un réseau de partenariats mondial incluant des ministères de la défense internationaux et des partenaires académiques basés aux États-Unis, et collabore étroitement avec l’industrie et le monde académique.
2010 à aujourd’hui
Malgré son succès et son utilisation répandue, l’ADL a reconnu que le SCORM ne pouvait plus suivre le rythme de l’évolution rapide de la technologie de l’information, notamment avec la montée en puissance des appareils mobiles, des réseaux sociaux et des technologies basées sur le cloud qui ont transformé le paysage global de l’apprentissage. En conséquence, l’ADL a lancé en 2010 une annonce d’agence à large spectre (BAA) sollicitant des documents de recherche détaillés sur les améliorations possibles à apporter à la norme SCORM. Le BAA a été attribué à Rustici Software, ce qui a abouti à un projet de recherche et de développement d’un an connu sous le nom de Project Tin Can. Le projet visait à réviser les spécifications SCORM existantes afin de créer une norme plus moderne, flexible et extensible capable de suivre le rythme du monde technologique en évolution.
Le résultat du Project Tin Can a été l’introduction de l’Experience API (xAPI), qui a représenté une avance significative par rapport au modèle SCORM. xAPI, également connue sous le nom de Tin Can API, a offert une nouvelle manière de capturer les expériences d’apprentissage à partir d’un éventail plus large de sources et de contextes, fournissant des données plus granulaires, diversifiées et complètes sur les activités des apprenants.
Le concept de Learning Record Store (LRS) a également été développé, un composant crucial de la spécification xAPI. Le LRS a proposé un nouveau type de stockage de données spécifiquement pour les traces d’apprentissage, agissant comme un référentiel pour stocker, récupérer et traiter les données d’apprentissage, et ce, indépendamment de l’endroit où l’apprentissage a lieu ou de la plateforme ou du dispositif utilisé.
Conclusion
Aujourd’hui, les concepts xAPI et LRS révolutionnent l’industrie de l’e-learning, favorisant des environnements d’apprentissage riches en données, personnalisés et efficaces.
Bibliographie
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_Record_Store
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_Distributed_Learning
Mots-clés
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