Il existe une multitude d’outils au service de la FOAD et on assiste notamment au développement rapide des systèmes de voix et vidéo sur IP. Le concepteur FOAD doit maintenir une veille sur les dernières évolutions technologiques. Voilà une présentation des formes d’apprentissage en 2030 à la lumière des avancées technologiques récentes et des formes d’apprentissage induites.
1. Le « blended learning »
Désormais, le temps d’apprentissage en présenciel est réduit à la moitié par rapport aux années 2000. Que les cours soient entièrement à distance ou pas, ils intègrent les moments d’apprentissage en « autonomie tutorée » et les regroupements réels ou virtuels.
La réflexion sur l’intégration de la FOAD au présenciel a fortement avancé. Plusieurs formules sont possibles ; la classique (qui fonctionne toujours bien) consiste à introduire les contenus nouveaux multimédia dans des parcours interactifs accessibles sur les LCMS. L’étudiant en prend connaissance seul, aidé de quelques quiz textuels ou vocaux. Vient ensuite un cours en présenciel pour vérifier la compréhension, approfondir ou faire des TP .
Cela se conjugue avec d’autres formes d’apprentissage rendues possibles par les avancées technologiques et qui s’appuient sur la collaboration, la simulation virtuelle, l’entraide communautaire ou la mise en situation (voir ci-après).
Pendant les cours en présenciel, des applications de communication interactives Wi-Fi (sur portable ou Smartphone) comme l’ancien DRIM-AP permettent aux enseignants de visualiser à tout moment le degré de compréhension du groupe ou de proposer des quiz instantanés. Les cours sont filmés sous différents angles, ce qui permet non seulement de les revoir en 3D, mais aussi de se déplacer virtuellement pour observer et écouter ce que les autres apprenants faisaient pendant qu’on était occupé sur son TP par exemple.
Dans le cas des cours entièrement à distance, les séances en présenciel sont remplacées par de la web conférence synchrone avec partage d’applications, tableau blanc, la possibilité de donner le contrôle de son écran à un tiers, d’enregistrer en simultané les explications et tout ce qui est visible à l’écran.
Le tutorat est devenu un élément central car on constate que les sollicitations des étudiants ont décuplé par rapport à l’enseignement en salle de classe. Le tuteurs sont spécialisés par matière et disposent d’outils de suivi très performants. On accède au tutorat depuis son PC ou son mobile par les outils habituels de communication (mail vocaux, vidéoconférences, forums multimédia…). L’émergence du web sémantique et les progrès de l’Intelligence Artificielle ont permis d’automatiser une partie du tutorat : les questions techniques et de méthodologie sont décodées et donnent lieu à une réponse de l’ordinateur.
2. Apprentissage collaboratif et constructiviste
L’apprentissage collaboratif a connu un véritable essor depuis l’intégration des services de communication et de travail collaboratif sur IP comme ce fut le cas avec l’alliance Microsoft/Orange. Ainsi les applications comme Groove et WebEx sont désormais intégrées pour réunir tous les outils utiles à la collaboration au sein d’espaces partagés. Ils sont proposés dans les LCMS ou par le biais d’applications externes interopérables comme les bureaux virtuels interconnectables.
Le travail en collaboration est donc grandement facilité et permet réellement de tirer profit des interactions entre apprenants. Il fait désormais partie intégrante des formations à raison de 50% au moins des tâches demandées. Il fut largement promu en Europe pour favoriser l’intégration, les échanges interculturels, par le biais d’initiatives comme eTwinning, elearningeuropa ou les programmes européens Comenius et Erasmus. On demande aux apprenants d’élaborer des réponses communes ou de co-construire un objet fictif ou réel.
Il est lié en cela à l’approche (socio)constructiviste. Dans les phases d’autonomie tutorée, on cherche à faire construire à l’apprenant ses connaissances. L’enseignant pose une situation problème que l’apprenant doit résoudre seul ou en groupe avec tous les outils et ressources à sa disposition : ses cours, des viviers de ressources et bibliothèques accessibles depuis son LCMS, sa communauté d’apprentissage et la possibilité de contacter un tuteur et d’être guidé.
L’apprentissage procède beaucoup par observation et induction. On peut voir et entendre des lieux et personnes en temps réel avec une bonne image dans des milliers d’endroits publics dans le monde par webcam. On peut aussi observer en direct ou différé des expérimentations filmées dans des laboratoires de physiques ou biologie, des opérations cliniques…
3. L’apprentissage par simulation
Inspiré de Second Life, il consiste à simuler des situations de la vie réelle dans des environnements virtuels où les apprenants observent, pratiquent, expérimentent, collaborent et apprennent de leurs erreurs dans un environnement où l’erreur est permise. Les tuteurs peuvent s’infiltrer dans les groupes d’étudiants pour leur créer des problèmes inattendus ou guider.
Ces environnements octroient une liberté d’expérimentation très motivante pour les apprenants, comme le montre cette vidéo faite en 2007.
4. Mobile learning
En raison des progrès dans le débit et la couverture, le concept du « learn anytime anywhere » est donc une réalité. Il est possible d’étudier depuis presque n’importe où.
Les terminaux du m-Learning sont les Smartphones. Ils intègrent désormais 80% des fonctionnalités des PC. Les applications fonctionnent le plus souvent avec Java et sont accessibles en ligne pour beaucoup. Les systèmes d’exploitation sont compatibles et souvent les mêmes que ceux des PC. On transfère à distance des données et applications de son Smartphone à son PC, ce qui résout les limites en capacité mémorielle. Ils sont livrés avec des lunettes spéciales (« Gogglers ») permettant de voir l’écran comme s’il faisait 15 pouces. Donc plus de problème d’adaptabilité des contenus au niveau de la taille.
Il existe aussi des écrans portables de taille réduite avec clavier digital qui sont connectés à distance à l’unité centrale de son PC.
On prend désormais en compte les spécificités du mobile learning, à savoir un usage dans des environnements pas toujours propices à la concentration et la lecture. On développe donc des contenus cognitivement légers jouant sur la multicanalité de l’accès à la mémoire. Ce sont des séquences courtes d’introduction ou sur des points précis. Elles sont avant tout audiovisuelles sous forme de représentations graphiques annotées, de podcasts et vidéocasts ou de jeux pédagogiques en Flash avec des quiz variés ; les textes sont très réduits.
Mais le mobile learning a surtout trouvé son sens et pris son essor en rendant possible l’apprentissage en contexte.
5. L’apprentissage en contexte ou apprentissage ubiquitaire
La théorie de l’apprentissage en contexte s’inscrit dans la perspective constructiviste. Elle part du principe que l’apprentissage doit faire sens pour être retenu : on mémorise une connaissance nouvelle quand on en a réellement besoin, en contexte réel. Cela est devenu possible grâce aux terminaux mobiles.
C’est ce qu’eXact Mobile (un pionnier) avait proposé en commercialisant un terminal mobile relié au LCMS correspondant par le réseau Wi-Fi UMTS et GPRS, et fournissant des contenus variables selon le contexte et le profil de l’utilisateur. De nombreux travaux de recherche sur le « ubiquitous learning » ou « context-based learning » avaient déjà eu lieu en 2008 mais on bloquait sur l’identification commune des données contextuelles et sur les systèmes d’acquisition. Il manquait donc un schéma standardisé de description par métadonnées contextuelles, puis une interface standard de communication entre celles-ci et celles des ressources (sorte de « context SQL ») et une méthodologie d’usage de ces données pour améliorer l’apprentissage en contexte.
Des expérimentations comme JAPELAS avaient déjà eu lieu en 2003 (voir en annexe).
Des requêtes « intelligentes »
Il s’agit d’apporter à l’utilisateur d’un appareil mobile (Smartphone) les contenus, services et collaborateurs en ligne requis par la situation en conformant les résultats des requêtes aux données contextuelles. Par données contextuelles, on entend le lieu, le moment, le profil de l’utilisateur (identité, préférences, compétences, rôle, style d’apprentissage, agenda social, collaborateurs…), le profil de la connexion et du terminal (taille, capacité, applications, OS…), le profil de la tâche et de l’environnement (ressources disponibles, activités liées, personnes en présence…).
Par recoupement entre ces données, on contextualise les résultats des requêtes, mais aussi on anticipe sur les besoins en reconfigurant l’affichage à l’écran pour proposer les services, applications, informations ou contenus d’apprentissage liés au contexte. Ceux-ci sont renouvelés dès que le mobile détecte un changement dans le contexte ou dans l’activité du sujet sur le mobile. Les éléments spatialement proches sont signalés par une couleur différente (site historique, imprimante…) ; le passage dans un lieu peut déclencher une action (un message d’un collaborateur ou une note personnelle apparait).
De plus l’identification des ressources est facilitée par l’émergence du Web sémantique lié à la signification, au sens des choses. Des ontologies et « Topic Maps » développent des systèmes d’analyse sémantique pour définir le sens des requêtes en contexte et les relations entre termes liés.
Comment ça marche ?
Sans rentrer dans le détail, l’acquisition des données contextuelles procède par questionnement direct à l’utilisateur, mais surtout enregistre systématiquement les actions faites sur le mobile en fonction du contexte dans un historique qui peu à peu permet d’affiner le profil de l’utilisateur et l’analyse des schémas comportementaux. La détection de sa localisation se fait soit par technologie RFID et aux capteurs placés dans les bâtiments, soit par GPRS en extérieur, soit par déduction en fonction des connaissances sur le profil de l’utilisateur (agenda, lieux fréquentés…). Les capteurs envoient par ailleurs des informations contextuelles au mobile qui les enregistre.
Applications
Une première application consiste à placer l’apprenant en situation réelle de telle façon qu’il doive faire appel à des ressources depuis son Smartphone pour résoudre un problème dans son contexte. Celui-ci lui l’orientera donc en priorité vers les ressources numériques et humaines les plus appropriées au contexte. Si l’aide vient d’un tuteur ou e-compagnon, on pourra lui montrer l’environnement en le filmant en direct depuis son Smartphone. Il s’agit donc d’apprendre dans l’expérience et la réflexion induite.
On peut par exemple demander à un étudiant en commerce de se rendre à la bourse pour tâcher de réaliser un bénéfice sur la vente et l’achat d’actions. On cherche donc à développer sa capacité à utiliser à bon escient les ressources pour répondre aux exigences de la situation.
Mais au-delà de la formation dans le cadre d’un cours, c’est surtout l‘apprentissage sur le lieu de travail et l’apprentissage tout au long de la vie qui sont les principaux concernés par l’apprentissage en contexte. Ils sont désormais très valorisés en raison de leur efficacité prouvée et ont induit une révolution dans les conceptions et les habitudes d’apprentissage. C’est l’avènement du concept de MOCOCO learning (mobile, contextualised, collaborative).
6. Autoformation assistée et apprentissage communautaire (hors université)
En dehors des cours officiels, la granularisation des objets d’apprentissage et leur description pédagogique par le MLR permettent à quiconque de piocher ici et là dans les viviers de connaissances des objets d’apprentissage (en accès libre ou payant) pour se constituer soi-même son cours et apprendre en autoformation. Par ailleurs les outils de communication et collaboration permettent à l’apprenant de faire appel à des réseaux communautaires d’entraide et à des services de tutorat payants en ligne non affiliés à une université mais à des domaines de connaissances.
Avec l’expansion des réseaux sociaux impulsés par le web 2.0, l’apprentissage est de plus en plus communautaire. C’est l’avènement du « Peer learning ». L’apprenant crée son environnement d’apprentissage en formant ou participant à des communautés d’apprentissage et autres réseaux sociaux en ligne, avec lesquels il échange des ressources, des conseils, des avis. Il devient à la fois demandeur et pourvoyeur de contenus ou passeur de requête grâce à des applications « peer to peer ». Il participe et construit son projet personnel.
Les ressources mises à disposition dans les communautés sont décrites à partir des critères contextuels, ce qui permet de les retrouver par association à un lieu, une tâche, un type d’appareil, ou au profil du propriétaire : activité, rôle, études, niveau, cercles sociaux… Les ressources peuvent être commentées par tous par texte ou vidéo (comme le réseau social eSnips actuellement). Il est possible de voir qui consulte ou a consulté une ressource de la communauté et de contacter cette personne. L’enregistrement des profils des usagers permet donc aussi de chercher un collaborateur répondant à certains critères dans la communauté.
7 Un exemple : la révolution de l’apprentissage des langues
Le tiers des cours de langues se passe désormais en interaction directe entre locuteurs natifs par vidéoconférence sur mobile ou PC selon des scénarios décidés par l’enseignant du cours. Les échanges s’appuient sur les connaissances acquises dans les parcours interactifs sur son LCMS. L’étudiant trouve réponse à ses questions sur la langue dans des communautés style web 2.0. Les enseignants lui demandent d’accomplir des tâches contextualisées en s’aidant des exercices de pratique et des ressources en ligne. Il rédige des écrits collaboratifs par le biais d’applications de partage de fichiers enligne. En voyage, con Smartphone lui apporte des aides contextualisées pour savoir comment acheter un ticket de métro à Londres.