Les E3C vont-elles nourrir le "big data" ? (L'Opinion)
Paru dans Scolaire le mercredi 12 février 2020.
Selon L'Opinion, Jean-Michel Blanquer rêve de faire "parler" les 1,7 million de copies des E3C, les épreuves communes de contrôle continu qui seront numérisées avec leurs corrections et leurs annotations : "La masse de données ainsi collectées est une formidable source d’analyses pour les penseurs de l’éducation." Notre confrère interroge Guillaume Leboucher, fondateur de la fondation "l’IA pour l’école" (ici) : "Ces copies, c’est de la dynamite. Au bon sens du terme. Elles fournissent des milliards d’informations sur lesquelles on va pouvoir faire passer des algorithmes. Nous entrons vraiment dans l’ère de l’electronic education."
L'analyse des copies permettra de mettre en évidence "les différences entre filles et garçons" ou "le poids de l’origine sociale ou géographique", mais aussi "des données beaucoup plus fines : parmi les épreuves, laquelle a le plus contribué au résultat final ? Le contrôle continu permet-il de diminuer l’angoisse des élèves ? Quel raisonnement a été suivi pour résoudre tel problème ?" Fabienne Rosenwald, directrice de la DEPP ajoute que la numérisation et l'analyse des copies "va permettre d’étudier comment les élèves construisent cet examen". Elle ajoute : "A terme, nous disposerons d’informations sur leur progression pendant deux ans, une durée longue à cet âge-là."
L'Opinion donne également la parole à Eric Charbonnier (OCDE) qui évoque la culture de l'évaluation, davantage développée dans les pays anglo-saxons : "On y mesure tout : les élèves, les enseignants, les établissements." Mais le quotidien ajoute qu'aux Etats-Unis, dans l’Etat de Washington, "l’exploitation du big data a viré à la farce : sur la foi d’algorithmes notant les enseignants, des universités ont licencié… leurs meilleurs professeurs ! De quoi faire frémir en France car scanner les copies du bac permettrait de savoir – c’est une hypothèse – quel prof ne termine jamais le programme quand tel autre parvient systématiquement à tirer sa classe vers le haut."
C'est que "les perspectives qu’ouvre l’analyse des données sont quasi illimitées" et l'intelligence artificielle "permettra de développer 'l’apprentissage adaptatif', c’est-à-dire l’adaptation des pédagogies et de leur contenu aux compétences et besoins particuliers des élèves". Selon Guillaume Leboucher, "cela permettra de mieux déterminer ce qu’il faut enseigner, comment l’enseigner et ce que retiennent les élèves".
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