Pas d’avenir pour les boîtiers de vote sans évaluation prédictive.

I-DoisneauOn voit depuis 4 ou 5 ans de plus en plus d’applications permettant aux élèves de répondre à des questions dans la salle de classe – ou aux étudiants de répondre à des questions dans l’amphithéâtre.

Plusieurs fois, nous avons évalué, chez Speechi, différentes solutions et ce qui m’avait toujours retenu de les commercialiser, c’est la vieille image de l’élève de maternelle qui écrit sur son ardoise la réponse à la question du professeur puis l’agite au dessus de sa tête.

Quel progrès réel apportent la plupart des applications de vote sur la vieille ardoise ? En fait aucun – si ce n’est qu’elles compliquent plutôt les choses (il faut distribuer des boîtiers de vote coûteux, assigner tel boîtier à tel élève, programmer les questions à poser, etc…). Bref, j’hésitais, j’hésitais… mais cela me paraissait être au final un faux progrès, une utilisation de la technologie pour la technologie, une application peu utile ou pas encore au point.

Avec la généralisation des tablettes et des téléphones intelligents, ces solutions deviennent cependant de plus en plus pertinentes. Dans le supérieur, presque 100% des étudiants sont ou seront équipés à court terme d’un “boitier de réponse virtuel”, leur permettant de répondre à toutes question posée par l’enseignant. On peut considérer que ce sera le cas, à un peu plus long terme, dans les petites classes.

Cela devrait permettre de développer de nouveaux systèmes d’évaluation prédictive:

    • plus simples (chaque élève dispose de son téléphone qui l’identifie et qui est plus simple à utiliser qu’un boitier spécifique)

 

    • plus universels et flexibles: un téléphone connecté en 3G permet de voter dans n’importe quelle situation, dans la salle de classe mais aussi dans le cadre d’un enseignement à distance.

 

    • plus prédictifs: l’utilisation systématique de ce genre de technologies, associé à des techniques de data-mining (analyse statistique des données), doit permettre d’évaluer précisément les élèves et de mieux les aider et les orienter.

 

On peut utiliser ces données pour mieux personnaliser l’enseignement des élèves, mieux les aider, leur donner des schémas de travail plus adaptés, les orienter avec une plus grande fiabilité – en allant même jusqu’à prédire quel professeur, quelle technique pédagogique a le plus de chance de faire progresser tel ou tel élève.

Il ne s’agit pas de science-fiction, mais juste de l’applications aux données générées par les évaluations des techniques qu’utilise Amazon pour vous conseiller de nouveaux produits, ou Google pour vous servir des bandeaux publicitaires adaptés à votre profil – en bref, pour rendre enfin utiles des technologies dont les applications ne sont pour l’instant que mercantiles.

Seules de telles évolutions peuvent justifier qu’on passe systématiquement par l’informatique pour évaluer les élèves (sinon, autant rester à l’ardoise).

Il n’existe à ce jour aucune société éditrice de systèmes d’évaluation qui ait adopté ce modèle ambitieux, mais pas mal d’expériences sont en cours, en particulier dans des universités américaines. J’essaierai ce trimestre d’exposer quelques exemples intéressants.

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