Dans le rapport « Pour une société apprenante : Propositions pour une stratégie nationale de l'enseignement supérieur » [Béjean-2015], les auteurs préconisent « l'ouverture du chantier transversal de la formation tout au long de la vie : substituer un véritable continuum à la coupure actuelle entre formation initiale et formation continue, qui ne correspond plus aux besoins des jeunes, des travailleurs et des entreprises, revoir la répartition des fonds de la formation professionnelle en fléchant un pourcentage de la taxe d'apprentissage vers l'enseignement supérieur, avec pour cible qu'un étudiant sur cinq soit accueilli en formation continue ou professionnelle ». Et ce rapport met en avant les enjeux de la formation tout au long de la vie : « Au nombre de ces derniers figure le poids excessif de la formation initiale, alors que les évolutions technologiques et sociétales rapides aussi bien que les rythmes de progression diversifiés des individus appellent la mise en place d'un véritable dispositif de formation tout au long de la vie. »

Ces préconisations sont complétées dans le rapport « vers une société apprenante » [Taddei&al-2017], et son plan d'action [Taddei&al-2018] en mettant en exergue l'importance des compétences génériques ou transversales qui permettent de s'adapter : « Alors que les emplois les plus recherchés aujourd'hui n'existaient pas il y a quelques années et que l'on prévoit d'importantes mutations du travail, il apparaît à tous urgent de réfléchir aux conditions et aux compétences transversales qui vont permettre aux organisations et aux individus de se préparer à ces changements, que ce soit via la formation initiale ou durant leur parcours professionnel ». L'enjeu majeur est alors de donner à chaque apprenant et apprenante les compétences génériques et transversales pour apprendre à apprendre.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Inria à la rencontre du public lors de journées du patrimoine. © Inria / Photo J-M. Ramès - Studio 9.</figcaption></figure>
Ainsi que nous l'avons explicité dans le chapitre 2.6, nous affirmons que la formation au numérique fait partie des compétences « génériques et transversales » dans un monde qui est devenu numérique, car la formation au numérique est un enjeu majeur pour le développement de la citoyenneté et l'employabilité tout au long de la vie. Nous avons déjà évoqué le rapport du Joint Research Center (JRC) de la Commission européenne, « Digital competence for lifelong learning » qui souligne l'importance des compétences numériques dans le développement des capacités des individus d'apprendre au long de la vie.

Nous pouvons nous réjouir qu'en France, l'Éducation nationale ait enfin pris la mesure des enjeux en créant depuis la rentrée 2019 des formations générales dès la seconde (SNT) puis de spécialité en première et en terminale (NSI) dans les lycées d'enseignement général et technologique. C'est une première étape mais qui ne va pas assez loin puisque les lycées professionnels en sont exclus et, comme le souligne la déclaration des académies des sciences du G7 en 2018, l'alphabétisation numérique doit concerner toutes les tranches d'âges<fnref n="107" />.

## DÉCLARATION DES ACADÉMIES DES SCIENCES DU G7

« L'alphabétisation numérique sur la base d'un programme éducatif pour toutes les tranches d'âges afin de fournir les compétences et les outils qui permettront aux citoyens de soumettre à un regard critique, de vérifier et de valider la qualité des informations circulant sur la toile numérique ».

De nombreuses initiatives d'entraides se sont développées au niveau national et international visant tant les différents groupes d'âges de manière spécifique que le développement d'activités intergénérationnelles. Dans le cadre des projets intergénérationnels, des participants plus jeunes collaborent avec des usagers plus âgés dans l'appropriation des technologies. Dans l'étude de [Segui&al-2019], les utilisateurs travaillent ensemble en mode intergénérationnel pour s'approprier des tablettes et des smartphones donnant lieu à des liens entre générations qui au-delà des compétences numériques permettent le développement du lien social.

L'objectif n'est pas de faire de chacun un spécialiste de l'informatique, mais de donner les bases pour une « **alphabétisation numérique** »<fnref n="108" /> de masse car chaque

<footnote n="107">107. https://www.academie-sciences.fr/pdf/rapport/G7_Digital_FR.pdf</footnote>

<footnote n="108">108. Qui est différent de l'illettrisme numérique ; nous pouvons ici rappeler le terme « illectronisme » utilisé par Lionel Jospin le 26 août 1999 dans son discours à Hourtin : « L'essor des technologies de l'information ne doit pas creuser un « fossé numérique ». L'Internet ne doit pas nourrir de nouvelles inégalités dans l'accès au savoir [...] À travers l'École, en particulier, l'État peut prévenir «l'illectronisme », avant qu'il ne devienne un nouvel avatar de l'illettrisme.», extrait de http://www.slate.fr/story/71745/illectronisme-illettrisme-grande-cause-nationale</footnote>
citoyen, chaque salarié, chaque artisan, chaque agriculteur, etc. doit posséder la maîtrise minimale de compétences numériques pour une capacité d'usage, de liberté de choix, d'insertion, afin d'éviter d'être aliéné par << la machine >> (cf. [Simondon-1958] dont nous avons évoqué les travaux en introduction du chapitre 2). C'est donc à une mobilisation générale qu'il faut faire appel car in fine, le plus important est la question de la fracture numérique (qui va souvent de pair avec la fracture sociale (§3.2)) et la construction des citoyens dans une société devenue << numérique >>.

Avec la réforme de la formation professionnelle et la création du compte personnel de formation (CPF) issu de la loi n°2018-771 dite << Avenir professionnel >> du 5 septembre 2018 qui modifie en profondeur la gouvernance et le financement du système de formation professionnelle<fnref n="109" />, se mettent en place des mécanismes simples pour que chacun puisse développer ces nouvelles compétences au numérique et accéder à des formations y compris certifiantes. Mais la volonté de chacun de se former dans un processus d'apprentissage tout au long de la vie ne suffira pas, car cette volonté doit être accompagnée par la compréhension du besoin et la construction de parcours, ce qui implique de faire des choix en suivant les recommandations dans la << jungle >> de toutes les formations disponibles (depuis des MOOC certifiants jusqu'aux formations universitaires plus ou moins spécialisées en passant par les organismes de formation d'adultes spécialisés). Or les personnels ayant les compétences pour aider à faire ces choix et construire les parcours ne sont certainement pas en nombre suffisant pour les millions d'apprenants à former. On est donc dans un cercle vicieux puisque pour pouvoir former il faut au préalable être formé. Le numérique pourrait alors être un outil permettant, par l'analyse des données de parcours, croisée avec l'analyse du bilan de compétences et la modélisation du profil de l'apprenant, de déterminer comment optimiser et personnaliser le parcours de formation de l'apprenant. Ainsi outillés, apparaîtraient des conseillers de formation et d'orientation d'un genre nouveau au sein de nombreuses organisations (depuis l'Éducation nationale jusqu'aux DRH des entreprises en passant par Pôle emploi), et le compte personnel de formation (CPF) pourrait se voir enrichir d'un tel dispositif de service public.

<footnote n="109">109. Depuis le 1er janvier 2019, une grande partie de ces changements sont opérationnels : https://www.centre-inffo.fr/site-droit-formation/actualites-droit/textes-d-application-de-la-loi-avenir-professionnel#cec</footnote>
## QUELQUES CHIFFRES-CLÉS DE 2018

Suite à la mise en place du CPF, la direction de l'animation de la recherche, des études et des statistiques (DARES) a montré que parmi les salariés du privé qui ont eu recours à leur CPF, seuls 10 % l'ont utilisé pour suivre une formation labellisée « informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission ». Parmi eux, 66 % l'ont fait pour une formation préparant à la certification TOSA® qui, sur certains sites web, est décrite comme un « certificat pour évaluer les compétences informatiques des étudiants ». Or la certification TOSA® de l'entreprise Isograd est une certification initialement construite pour valider des formations à des produits comme à la suite Office de l'entreprise Microsoft ou ceux de l'entreprise Adobe. Ces certifications sont comparées à des TOEIC et on voit ici la confusion entre la formation à l'informatique (c.-à.-d. à la pensée informatique) et les formations aux outils numériques telles que peuvent l'être les formations à des produits d'usage (commerciaux ou pas), indépendamment de la performance ou de la qualité intrinsèques de ces produits.

En l'occurrence, des acteurs du numérique tant de la recherche publique que du monde de l'entreprise pourraient être mis à contribution pour développer les référentiels de compétences en informatique, mais également pour répondre aux enjeux de l'orientation académique ou professionnelle (analyse de millions de parcours de formation initiale ou continue) car une reconversion ne se fonde pas uniquement sur les savoirs acquis mais concerne l'ensemble des dimensions de l'apprentissage (§ section 2.2). L'analyse statistique et l'IA peuvent être des outils efficaces pour proposer et qualifier des scénarios (optimisation entre ce que l'on veut et ce que l'on peut et sur quels types d'actions porter ses efforts d'apprentissage) ; on peut reformuler le problème comme la détermination d'un chemin dans un espace à au moins quatre dimensions (c.-à.-d. les quatre apprentissages) sans compter les autres dimensions liées au contexte personnel (géographique, familial, aptitude à la mobilité, etc.).
<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Quelques recommandations

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
Les interactions entre éducation et numérique sont très riches et, comme nous le rappelons au tout début de ce document, sont aussi en perpétuelle évolution ; il n'est donc pas possible de clore les réflexions sur ces sujets mais il faut au contraire les alimenter de façon continue.

Ce rapport entend y apporter sa contribution en décrivant des défis, des thématiques de recherche, des enjeux, mais aussi de façon active, des recommandations regroupées en trois grandes thématiques : **recherche, formation au numérique et action publique**.

Si certaines de ces recommandations ont une portée générale, d'autres visent plus particulièrement des acteurs de l'éducation : enseignants, décideurs, médias, entreprises EdTechs, familles, etc.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

## Actions de recherche

Face aux enjeux et défis éducatifs actuels, la recherche en sciences du numérique, aux côtés des autres sciences, peut contribuer à comprendre et développer des travaux sur des thématiques de recherche présentées dans les recommandations suivantes.

### Recommandation n°1: Développer des projets de recherche des sciences du numérique au service de la réussite scolaire

Il existe de nombreux sujets autour de la réussite scolaire pour lesquels des recherches en sciences du numérique peuvent produire des bénéfices notamment en engageant les élèves sur l'activité pédagogique via des approches utilisant l'informatique.

La première question est de s'interroger sur la façon de favoriser la réussite scolaire. Il convient d'y répondre en élaborant des programmes de recherche conjoints avec les sciences cognitives, les sciences de l'éducation et les sciences du numérique fondées notamment sur l'IA, le traitement automatique des langues, la robotique, la réalité virtuelle/augmentée, en vue d'élaborer des environnements d'apprentissage adaptés aux caractéristiques individuelles et de façon encore plus nette pour les personnes ayant des besoins d'adaptation scolaire en particulier en situation de handicap.

Il est également nécessaire de s'interroger sur la façon de mesurer précisément les effets induits. Parmi les voies à suivre, on peut mentionner le développement
d'études expérimentales rigoureuses menées avec des enseignants mais aussi avec des systèmes de mesure de l'attention et plus généralement d'états cognitifs/conatifs<fnref n="110" /> (motivationnels) à partir d'analyses de traces (learning analytics) mais également avec des interfaces cerveau-ordinateur (BCI<fnref n="111" />) ou encore avec d'autres signaux physiologiques que ceux liés à l'activité cérébrale. On peut mentionner l'utilisation de mesures biométriques comme la pupillométrie ou encore les électroencéphalogrammes (EEG) qui sont utilisés dans l'analyse de l'activité de l'apprenant au cours de l'utilisation d'environnements numériques d'apprentissage comme NetMaths [Ghali&al-2018].

Parmi ces sujets de recherche, il nous apparaît pertinent d'étudier, du point de vue des sciences du numérique, la question de l'amotivation [Sander-2018], qui est l'une des causes de l'échec scolaire. Une telle initiative permettrait de construire un programme de recherche abordant les volets suivants :

* de quoi s'agit-il ? quels facteurs psychologiques sont impliqués ? en se rapprochant notamment de spécialistes en sciences cognitives et de psychologues qui travaillent sur ce sujet depuis des décennies ;

* de quoi résulte-t-elle ? identification des facteurs de l'individu et des facteurs contextuels des « conditions extérieures » (milieu social, conditions familiales, etc.)

Inria souhaite améliorer la structuration et la visibilité de ses recherches forcément pluridisciplinaires<fnref n="112" /> sur ce sujet, notamment en développant des partenariats avec des acteurs académiques et économiques à travers des équipes-projets communes. Dans le cadre du contrat pluriannuel (COP) actuel qui lie l'institut avec ses ministères de tutelle, le secteur des EdTechs est clairement identifié et doit faire l'objet d'un projet de recherche ambitieux visant à relever un défi scientifique majeur. La création d'équipes de recherche communes<fnref n="113" /> entre sciences du numérique et sciences de l'éducation et de la formation (SEF), sciences cognitives et en psychologie de l'éducation, en y associant dès le départ des entreprises, peut permettre le développement de ce type de recherche et garantir son impact.

<footnote n="110">110. https://fr.wikipedia.org/wiki/Conation</footnote>

<footnote n="111">111. Brain Computer Interface (en anglais) ou interface cerveau-ordinateur (en français).</footnote>

<footnote n="112">112. Comme p. ex., https://www.inria.fr/fr/aide-nouvelle-action-exploratoire-chez-inria</footnote>

<footnote n="113">113. L'action exploratoire Inria https://www.inria.fr/fr/aide-nouvelle-action-exploratoire-chez-inria est un exemple d'une telle amorce.</footnote>
Recommandation n°2 : Développer des méthodologies rigoureuses
pour l'évaluation du numérique éducatif

Par le passé, certaines intégrations du numérique ont été réalisées sans évaluation de leurs impacts sur les apprentissages ou bien dans le cadre d'expérimentations à portée trop limitée. Il est par conséquent nécessaire de développer des recherches pluridisciplinaires aboutissant à des études rigoureuses produisant des résultats solides sur les effets du numérique éducatif. Une autre limite de certaines recherches sur les effets du numérique éducatif est leur évaluation a posteriori, en tentant de comparer des situations avec et sans usage de la technologie.

Le développement du numérique éducatif a été basé sur des évolutions technologiques parfois réalisées grâce à une collaboration entre des acteurs du numérique et des acteurs éducatifs.

Les équipes de développement de solutions d'envergure telles que Sesamath<fnref n="114" />, ViaScola<fnref n="115" />, Léa<fnref n="116" /> (liste non exhaustive) fonctionnent le plus souvent avec des enseignants chevronnés et entretiennent parfois des collaborations de recherche tant dans la phase de conception que dans l'évaluation des résultats. Comme exemple caractéristique, citons NetMaths<fnref n="117" />, plateforme interactive québécoise d'apprentissage des mathématiques particulièrement réussie tant du point de vue des contenus que de celui des collaborations avec la recherche.

Cependant, cette démarche de conception collaborative n'est pas toujours adoptée dès l'analyse des besoins et durant l'élaboration de la solution. Cela empêche p. ex., les solutions développées de proposer des indicateurs et des traces d'apprentissage (logs) selon un modèle de traces adapté à l'évaluation.

Pour dépasser les limites actuelles, nous recommandons l'intégration d'une démarche d'évaluation dès la phase de conception. Ces évaluations doivent pouvoir décrire de manière claire et détaillée les usages et la situation d'apprentissage au cours de laquelle s'est développée l'évaluation.

Dans la prise de décision en lien avec le numérique éducatif, il est important de pouvoir apporter des indicateurs en lien avec les résultats de recherche. Comme dans le cas du Nutriscore, le développement d'indicateurs compréhensibles faciliterait la prise de décision sur les outils EdTechs et leurs contextes d'utilisation.

<footnote n="114">114. https://www.sesamath.net/</footnote>

<footnote n="115">115. https://www.viascola.fr/</footnote>

<footnote n="116">116. https://lea.fr/</footnote>

<footnote n="117">117. https://www.netmath.ca/fr-qc/</footnote>
## 6.2 Formation au numérique

Les besoins sont immenses et concernent toute la population. Il ne s'agit pas de former des spécialistes mais de réaliser une alphabétisation au numérique en contribuant au développement des compétences transversales comme la pensée informatique ou les compétences numériques développées dans le cadre de référentiels, tels que PIX, auprès du plus grand nombre. Inria pour sa part s'est engagé à travers le projet *Class'Code* (voir ci-dessous) et récemment à travers l'initiative « *1 scientifique - 1 Classe : Chiche !* »<fnref n="118" /> qui a pour ambition que toutes les lycéennes et tous les lycéens des classes de seconde de France rencontrent pendant une heure un ou une scientifique du numérique. Mais cela ne suffit pas et face aux enjeux nous pouvons décliner plusieurs recommandations en deux volets.

### Recommandation n°3 : Passer à l'échelle dans la formation des enseignants

La formation des enseignants doit permettre le développement de leur culture numérique et le développement de leurs compétences numériques, dont le développement de la pensée informatique (aussi dénommée *computationnelle*). Le développement de ces compétences doit permettre à chaque enseignant de :

* développer une approche au numérique lui permettant de maîtriser les usages au-delà d'acquérir une assurance dans sa posture de formateur face à l'informatique;

* développer des compétences pour lui permettre un positionnement critique et éclairé face au numérique dans la société mais aussi dans son intégration en classe;

* être en disposition d'intégrer de manière effective des usages du numérique dans des activités d'apprentissage dans sa discipline.

À ce titre, l'intégration au sein des INSPÉ de formations plus approfondies à la spécialité numérique et sciences informatiques (NSI) et à la préparation du CAPES informatique doit être soutenue tant en formation initiale que via des DIU en formation continue. Cette formation devrait également s'accompagner de formations plus larges en lien avec l'enseignement Sciences Numériques et Technologie (SNT) pour tous les enseignants au sein des différentes spécialisations. Les formations élargies au SNT pour tous et pour toutes permettraient à une communauté large d'apprenants, mais aussi à des adultes enseignants et formateurs d'en bénéficier.

Pour mener à bien ces nouveaux enseignements, une formation de base, comme celle que dispense le MOOC https://classcode.fr/snt ne suffit pas si elle n'est pas « enrichie » : il faut un véritable accompagnement au cours du temps, à travers des communautés de pratiques qui doivent bénéficier d'un vrai apport de personnes expertes mais aussi et surtout d'une analyse réflexive des premières expériences d'enseignement du terrain.

<footnote n="118">118. https://chiche-snt.fr/</footnote>
Il s'agit donc de maintenir un enseignement sur le numérique, malgré l'absence explicite de telles heures de formations dans la nouvelle maquette MEEF, et de créer un réseau d'apprentissage personnel (RAP) pour développer un réseau d'entraide et savoir tirer profit des communautés de pratiques, pour soutenir le développement professionnel des personnes enseignantes.

Cela implique aussi une augmentation importante du nombre d'heures consacrées à la formation des enseignants en exercice, avec une reconnaissance des heures de formation en ligne et de la participation aux communautés de pratiques. On notera que, dans le cadre de la réorganisation annoncée du réseau Canopé, la formation continue des enseignants devrait être l'une de ses missions principales. Le réseau Canopé se positionne comme acteur clé en lien avec la formation continue au numérique, tout comme l'accompagnement aux transformations pédagogiques qui ont lieu en situation de continuité pédagogique.

Par ailleurs, le besoin de formation en pédagogie des ingénieures et ingénieurs, dits pédagogiques des entreprises produisant des ressources pédagogiques, devient tout aussi important. En effet, la création de ressources numériques interactives, parfois utilisées en autonomie ou semi-autonomie, déporte le volet pédagogique bien plus<fnref n="119" /> sur le développement de la ressource que de son utilisation. Il est donc essentiel de former ces ingénieurs à la fois à la didactique des disciplines enseignées et aux leviers pédagogiques, non sans les rendre capables de scénariser et de faire un usage critique et éclairé du numérique. Dans le cadre des INSPÉ, la mention du master MEEF pratiques et ingénierie de la formation (PIF) permet de développer ce type de profil, tandis que des actions de formation innovantes de type « SmartEdTech »<fnref n="120" /> permettent tant à des professionnels issus du monde de l'éducation qu'à ceux provenant du monde du numérique de développer une approche interdisciplinaire pour le développement de projets EdTechs qui intègrent de manière effective les savoir-faire des deux communautés.

## Recommandation n° 4 : Vers une « université citoyenne et populaire du numérique » apte à assurer la formation pour tous et pour toutes au numérique

La formation au numérique est un enjeu citoyen qui doit donner lieu à des actions visant à développer la culture numérique et les compétences numériques

<footnote n="119">119. ... Que pour un manuel scolaire papier, encore que les « cahiers » au sens des cahiers de devoirs de vacances ou les « fiches » des cours peuvent aussi changer qualitativement le rôle de la personne enseignante, devenue au pire simple surveillant ou surveillante du travail à faire ou au contraire profiter de cette semi-autonomie pour développer une pédagogie différenciée, etc.</footnote>

<footnote n="120">120. On pense à des programmes de formation sur le modèle du MSc SmartEdTech à vocation internationale, http://app.univ-cotedazur.fr/smartedtech</footnote>
des différentes catégories d'âges et de métiers. Cette formation est particulièrement critique pour les décideurs et décideuses à l'échelle locale et nationale, dans les choix d'investissement liés au numérique éducatif au niveau municipal et plus généralement au niveau de leurs responsabilités départementales ou régionales.

Par exemple, des pays comme la Finlande ont mis en place une formation en ligne de 50 heures à destination des cadres du pays, qui est également accessible à l'ensemble de sa population afin de comprendre les mécanismes de l'apprentissage machine<fnref n="121" /> et des enjeux sociétaux induits par ces technologies disruptives. En France, la formation<fnref n="122" /> https://classcode.fr/iai complémentaire de celle-ci et mettant l'accent sur des activités ludiques concrètes et faciles à partager, devrait permettre d'inclure le plus grand nombre, et pourrait servir de base à une formation qui pourrait toucher plus de 1% de la population, tandis qu'une version française de la formation finnoise est en cours de réalisation, et que d'autres formations moins techniques comme Objectif IA<fnref n="123" />, peuvent offrir une première entrée culturelle sur ces sujets.

Au-delà de ces ressources, il faut créer un espace de partage et de réflexion collective sur ces sujets. Dans cette visée, la notion d'« université populaire du numérique<fnref n="124" /> » en ligne s'appuie sur les succès d'initiatives telles que *Class'Code*<fnref n="125" /> engagée par Inria en 2016; cette action de formation hybride offre un maillage du territoire au sein de tiers-lieux permettant de faire coopérer les acteurs de terrain. Après quatre ans de déploiement, plus de 80 000 personnes ont été formées, plus de 70 partenaires dans 10 régions métropolitaines et en outre-mer participent à des niveaux divers et plus de 430 000 internautes ont accédé aux ressources – librement réutilisables – proposées. En rassemblant d'autres initiatives, p. ex., en faisant appel aux entreprises du numérique pour engager leur personnel dans des actions de retour à la société sous la forme de formation au numérique en prenant appui sur celles qui le font déjà, cette proposition d'université populaire du numérique pourrait assez facilement éclore.

Concrètement, il s'agit de passer de la formation des enseignants à la formation de toutes les citoyennes et tous les citoyens, labellisée et attestée, pour couvrir un besoin de formation à la pensée informatique tout au long de la vie, à travers une démarche partenariale et collective implémentée par l'action collaborative de ses partenaires. De façon hybride (en ligne et sur les territoires) on vient y satisfaire sa curiosité, discuter des questionnements posés par ces sujets, et surtout relier à son quotidien – p. ex., à l'aide de démarches de bricolage (ou maker) – ces techniques

<footnote n="121">121. https://www.elementsofai.com</footnote>

<footnote n="122">122. Formation citoyenne entièrement gratuite et réutilisable.</footnote>

<footnote n="123">123. https://openclassrooms.com/fr/courses/6417031-objectif-ia-initiez-vous-a-lintelligence-artificielle</footnote>

<footnote n="124">124. https://hal.inria.fr/hal-02145478v1</footnote>

<footnote n="125">125. https://project.inria.fr/classcode/</footnote>
pour les apprivoiser, cette offre se mettant au service des structures existantes comme détaillé dans [Atlan&al-2019].

Il est important que ces formations se fassent par rapport à un référentiel de compétences et, pour rester indépendant des certifications liées à des produits commercialisés, nous proposons de faire de la certification *Pix* la référence française en matière de compétence informatique.

## 6.3 Action publique

### Recommandation n° 5 : Créer les conditions du développement et de la mise à jour de ressources éducatives numériques comme des biens communs

Il est nécessaire de créer des biens communs en éducation<fnref n="126" /> qui soient évolutifs et basés sur des ressources libres et éditables par les acteurs éducatifs. Ces ressources doivent pouvoir être indexées de manière à faciliter leur usage par les enseignants. Actuellement, malgré l'existence d'une quantité très importante de ressources, la localisation de celles-ci et la capacité à trouver facilement les ressources nécessaires pour les différentes disciplines et niveaux éducatifs reste un défi. Par ailleurs, certaines ressources sont limitées dans leur diffusion parce qu'elles ont été développées avec des technologies propriétaires ou sont accessibles uniquement via un abonnement. L'accessibilité de toutes les REN (ressources éducatives numériques) relève d'un enjeu éducatif majeur pour assurer que les inégalités éducatives ne s'accentuent du fait des limites d'accessibilité des ressources. Il faut souligner que les situations de handicap aggravent ce problème d'accès aux ressources. Dans ce contexte, on parle alors de l'absence d'accessibilité numérique qui exclut *de facto* des personnes du droit élémentaire de tous les citoyens à la formation. Cette remarque peut être étendue à l'accès à l'information, au divertissement, à l'emploi *via* les outils numériques devenus incontournables aujourd'hui. Enfin, nous pouvons rappeler que cette exclusion est d'autant plus douloureuse à vivre et à constater que le numérique offre des solutions bénéfiques potentielles aux personnes en situation de handicap.

Les dispositifs technologiques sont également un enjeu, et la crise liée au Covid-19 a souligné le nombre d'élèves et d'étudiants ne disposant pas d'un support technologique et d'une connexion internet permettant de suivre les activités de continuité pédagogique proposées par les enseignants.

<footnote n="126">126. Voir p. ex., cet article et les rapports de l'UNESCO qui sont référencés https://eduscol.education.fr/nume-rique/dossier/competences/communs-information-connaissance/enseigner-les-communs</footnote>
Recommandation n°6: Garantir la portabilité des données personnelles éducatives et développer l'interopérabilité des solutions logicielles

Le règlement général sur la protection des données (RGPD) a été un acte fondateur en définissant le cadre juridique pour les données à caractère personnel des citoyens de l'Union Européenne. Ce règlement, construit sur les principes de « privacy by design » et de consentement individuel, garantit la portabilité des données pour chaque résident de l'UE qui est donc un droit exécutoire. À ce jour, aucun système, y compris au sein de l'Éducation nationale ou de l'Enseignement supérieur (voir note de bas de page n°65) ne garantit cette portabilité. Sans rentrer dans les débats techniques, des principes techniques existent en particulier via les systèmes de gestion des informations personnelles (PIMS) [Abiteboul&al-2015]. Les PIMS permettent aux personnes de gérer leurs données à caractère personnel dans des systèmes de stockage sécurisés locaux ou en ligne et de les partager au moment et avec les personnes de leur choix. Nous recommandons la création du dossier de formation personnalisé permettant à tout apprenant et à toute apprenante de se réapproprier ses données d'éducation dans le contexte déjà évoqué de société apprenante (voir recommandation n°6 de [Taddei&al-2017]) et qui s'inscrit pleinement dans la réforme du compte personnel de formation.

Les standards pour le numérique éducatif se sont développés au cours des dernières décennies, notamment en lien avec des plates-formes de formation (Learning Management Systems) par le biais des normes comme SCORM, AICC ou xAPI. Le standard Learning Technology Standards, IEEE-LTSC-LOM, permet également de décrire des objets d'apprentissage. Malgré le développement initial de SCORM, les standards restent encore trop peu intégrés dans de nombreuses ressources éducatives. Ces standards ne tiennent pas suffisamment compte des aspects pédagogiques et didactiques, bien que la LOM<fnref n="127" /> ou sa forme plus moderne la MLR (compatible avec le Web sémantique) [Bourda & al-2010] intègre des éléments pédagogiques, sans vraiment faire office de standard<fnref n="128" />. La plateforme edX<fnref n="129" /> y réfléchit car il est nécessaire de développer un standard si l'on veut disposer de normes plus largement utilisées. Le développement d'une terminologie commune en sciences de l'éducation comme le propose le « Lexicon project » [Clarke&al-2017] est également un enjeu tant pour la recherche en sciences de l'éducation que pour le développement de solutions éducatives interopérables.

<footnote n="127">127. https://fr.wikipedia.org/wiki/Learning Object Metadata</footnote>

<footnote n="128">128. On trouve ici https://www.w3.org/community/opened/wiki/Vocabularies#Educational_Resources et là https://schema.org/docs/search_results.html?q=education des éléments de définition de vocabulaire contrôlés sur ces sujets.</footnote>

<footnote n="129">129. https://www.edx.org voir aussi https://fr.wikipedia.org/wiki/EdX</footnote>
Recommandation n°7 : Créer un observatoire des EdTechs

Une première initiative avait vu le jour en mars 2017 avec la création d'un
*Observatoire EdTechs* porté par Cap Digital avec le soutien de la Caisse des dépôts
et de la MAIF. Cet observatoire a permis de mettre en avant la dynamique des
startups EdTechs mais n'a pas réussi, peut-être par manque de moyens et de
maturité du secteur, à créer un observatoire des pratiques, des usages, de l'offre et
de la demande dans le vaste champ de la formation (formation initiale et continue,
etc.). Cet observatoire a été fermé en 2019.

Néanmoins, le besoin existe et va au-delà de la première version qui était
essentiellement une liste statique d'entreprises des EdTechs. Actuellement, de
très nombreux sites web fournissent des informations relatives au numérique
éducatif : le très riche site Eduscol de l'Éducation nationale, le site de la DNE pour
la veille et la diffusion des travaux de recherche sur le numérique dans l'éducation,
les ressources pédagogiques développées par le CNED, les ressources de Canal U,
l'initiative HUBBLE déjà citée, l'observatoire eCarto des territoires porté par la
Banque des territoires, des observatoires d'académies (Paris, La Réunion, etc.), des
sites d'associations d'entreprises (Afinef, EdTech France, EducAzur, etc.) Mais il n'y
a pas à ce jour un observatoire qui permet d'agréger des informations, d'observer à
l'échelle nationale des tendances et de mettre à disposition des données consolidées
du numérique éducatif et encore moins d'avoir un travail de synthèse de référence
et de parangonnage français et international (a minima dans l'espace francophone).

Aujourd'hui l'information sur le numérique éducatif est donc fragmentée et
mélange contenus, solutions, informations, etc.

Aussi, nous recommandons de mettre en place un observatoire (français) des
**EdTechs** pérenne sous la forme d'une plateforme web recensant<sup>130</sup> les dispositifs
utilisés dans l'enseignement et la formation, avec des évaluations quand elles
existent, une cartographie des équipes de recherche travaillant sur le numérique
pour l'éducation, une cartographie des entreprises du secteur et de leurs solutions,
un blog listant les innovations du moment, etc.

Un tel observatoire doit être le reflet de l'écosystème français des EdTechs et
à ce titre il doit être construit en partenariat avec les associations d'entreprises
et les clusters EdTechs régionaux mais aussi avec l'implication forte des acteurs

<footnote n="130">130. Ce recensement doit être le plus automatique possible et la plus-value sera l'organisation des informations, leur pertinence en incluant un moteur interne élaboré de structuration d'information. Un tel observatoire devrait être complété d'environnements spécifiques pour les échanges entre les formateurs sur leurs pratiques et leurs expériences.</footnote>
de la formation (Éducation nationale, universités, écoles, etc.), du monde de la recherche et des collectivités territoriales. Cet observatoire devrait pouvoir jouer un rôle majeur de mise en relation avec des *alter ego* en Europe mais aussi dans ceux de l'espace francophone.

Pour porter une telle ambition, des moyens seront nécessaires mais il nous semble que pour garantir la neutralité et la pertinence de cet observatoire, il doit être porté par l'action publique à l'instar de ce qu'elle a réussi à faire avec PIX ; on pourrait p. ex., réfléchir à le structurer avec les nouvelles missions actuellement envisagées pour le réseau Canopé et certainement avec la collaboration des ministères les plus concernés (MENJ, MESRI, MEIN).
7

Annexes

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# Annexe 1: Compléments sur l'intelligence artificielle

Depuis Alan Turing, puis surtout le fameux workshop de Dartmouth<fnref n="131" /> (1956) qui a lancé le terme, on identifie schématiquement en intelligence artificielle (IA) deux grandes approches : logique/symbolique versus numérique/subsymbolique. On peut considérer, là encore en première approximation, que les approches logiques ont pour ambition de modéliser certains mécanismes de pensée (mind) tandis que les approches numériques ont pour ambition de modéliser certains mécanismes du cerveau (brain). Une autre manière de distinguer grossièrement les deux approches est de considérer, comme Alan Turing, l'IA comme un **moyen** (de résoudre des problèmes), sans préjuger des outils utilisés, ou au contraire de considérer comme les participants au workshop de Dartmouth, l'IA comme un **but** et donc de vouloir reproduire l'ensemble des raisonnements humains sous forme de programme logique, parfaitement réalisable par un ordinateur. C'est cette même différence de point de vue que l'on retrouve aujourd'hui entre IA faible (la seule qui existe actuellement, un programme d'IA donné ne sait résoudre qu'un unique problème) et IA forte (Artificial General Intelligence, AGI), qui serait un programme unique capable d'affronter tout problème.

Comme c'est toujours le cas en informatique, en regard des différentes formes de traitement (algorithmes), il existe différentes approches pour les modèles de données. Ainsi on peut considérer que les approches symboliques considèrent des représentations formelles de nos connaissances (p. ex., règles et raisonnements logiques, graphes de connaissances, Web sémantique) alors que les approches subsymboliques s'intéressent aussi aux données brutes, et le plus souvent moins structurées. Bien sûr, ces grandes familles ne forment qu'une partition approximative d'une situation plus complexe mais elles ont l'avantage de donner un cadre de références aux écoles de pensées. Et il existe également une zone grise, en constante évolution, regroupant l'ensemble des approches hybrides, qui combinent des méthodes de plusieurs écoles (p. ex., apprentissage et raisonnement sur des données hétérogènes).

La représentation (symbolique) et le raisonnement (logique) sur des connaissances sont historiquement liés et présupposent deux conditions : des connaissances explicites et formalisées (ontologies, bases de règles, faits, etc.) sur les « objets » manipulés, et des mécanismes d'inférence (déduction, induction, propagation de contraintes, etc.) avec lesquels le système effectue des « raisonnements »

<footnote n="131">131. https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop</footnote>
sur les « objets ». Cette école a historiquement évolué vers une séparation de la représentation des données de celle du raisonnement à travers, p. ex., les formalismes de représentations des connaissances à base d'ontologies, ce qui a permis de passer des systèmes experts monolithiques aux « systèmes à base de connaissances », où les bases de connaissances peuvent être échangées et utilisées par plusieurs systèmes et donc plusieurs méthodes pour différentes tâches et applications. L'avantage de telles approches est que la nature explicite des connaissances manipulées et des règles de manipulation rend possible la génération d'explications des résultats pour les utilisateurs : à tout moment, on peut notamment avoir accès à la trace de la succession des « décisions » du raisonnement sur les objets manipulés. Il y a trois grands défauts à cette approche ; le premier est qu'il y a des domaines où il n'y a pas de connaissance explicite bien formalisée ou consensuelle (p. ex., connaissances tacites, gestes de l'artisan, domaine non standardisé, etc.) ; le second est la difficulté de prendre en compte le bruit dans les données, bruit pourtant omniprésent dans le monde réel ; le troisième est la très grande difficulté d'expression exhaustive des connaissances explicites si le domaine d'analyse est trop vaste (p. ex., décrire la sémantique et les caractéristiques de tous les « objets » d'une ville, et leurs interactions potentielles pour aider à la conduite automobile autonome).

Ce dernier problème est notoirement connu sous le nom de « goulot d'étranglement de l'acquisition des connaissances » (« knowledge acquisition bottleneck ») et a entraîné, avec l'arrivée du déluge de données que nous connaissons (structurées ou non structurées) et l'augmentation exponentielle des puissances de calcul, l'âge d'or actuel de l'apprentissage automatique (machine learning), vaisseau amiral aujourd'hui de la seconde école, l'IA numérique, et capable de construire des modèles (et donc d'extraire des connaissances) aussi bien d'images et de sons que de pages web.

Cette école subsymbolique (que nous assimilerons par souci de simplicité à l'apprentissage automatique) peut se ramener à deux grandes familles notamment : d'une part, les techniques d'apprentissage à partir d'exemples, supervisé, semi-supervisé ou non supervisé, et d'autre part les techniques d'apprentissage par renforcement, qui apprennent en interagissant avec leur environnement. Dans les deux cas, le but est d'apprendre une fonction de décision, classification des exemples dans le premier cas, choix d'actions à effectuer dans le second.

Dans le cadre de l'apprentissage à partir d'exemple, les méthodes d'apprentissage supervisé présupposent deux conditions : l'existence de données (extraites du monde réel ou issues de calcul) parfaitement étiquetées, c.-à-d. pour lesquelles on connaît le résultat : classe discrète (p.ex., cette image est celle d'une tumeur maligne) ou valeur numérique (p. ex., la vitesse des vents sera de 150 km/h demain matin). Ce sont des problèmes de classification ou de régression classiques, que les statisticiens et
mathématiciens connaissent depuis longtemps, et pour lesquels ils ont proposé des méthodes telles les mesures de corrélation, d'analyse en composantes principales, de classification selon les K plus proches voisins, etc. De même, l'apprentissage non supervisé (aucun exemple n'a d'étiquette connue) est connu en statistique sous le nom de « clustering ».

Parallèlement, ont été proposées dans le domaine de l'informatique des approches différentes avec les arbres de décisions et les forêts aléatoires, puis donnant naissance à l'apprentissage statistique, avec les SVM (Séparateurs à Vastes Marges ou *Support Vector Machines*) et surtout les réseaux de neurones (en particulier les réseaux profonds - *Deep Neural Networks*, ou DNN). *Grosso modo*, toutes ces approches minimisent une fonction coût (ou perte) en recherchant les paramètres d'une fonction donnée *a priori* (p. ex., une fonction séparatrice pour la décision de classification, ou les poids d'un réseau de neurones). Pour certains types de données comme les images, la parole ou le texte, seuls les réseaux de neurones (profonds) sont aujourd'hui capables de traiter les volumes de données disponibles tant en taille de chaque donnée qu'en quantité de ces données.

Dans un contexte différent (mais nous verrons que l'on y retrouve aussi des caractéristiques de l'apprentissage à partir d'exemples), l'apprentissage par renforcement consiste à trouver la politique optimale pour un **agent** (un robot, un programme) placé dans un environnement donné, afin de maximiser le cumul des récompenses résultant de ses actions. Dans un jeu vidéo, la récompense peut être les points gagnés (ou perdus), pour un robot, ce peut être la distance parcourue en un temps donné. On retrouve ici aussi des problématiques connues des mathématiciens et des automaticiens en termes de contrôle optimal, ou de chaînes de Markov, mais ici encore les méthodes utilisées vont être radicalement différentes. À noter que l'**agent** accumule au cours de sa vie des masses de données : pour chaque action, le résultat sur l'environnement et la récompense reçue ; et qu'une approche récente consiste à apprendre directement ces fonctions (le modèle du monde, une fonction prédisant la récompense des actions, et la politique dans un contexte donné) sous forme d'un réseau de neurones profond.

Aujourd'hui, donc, pour mettre en œuvre ces deux familles d'apprentissage automatique (à partir d'exemples ou par renforcement), les approches les plus utilisées sont basées sur les réseaux de neurones profonds. Bien que proposées dès la fin des années cinquante, il a fallu attendre les années 2010 pour voir des avancées spectaculaires dans le domaine de la reconnaissance d'images tout d'abord (apprentissage supervisé), puis envahissant de nombreux domaines (audio et vidéo, traitement du langage naturel avec en particulier la traduction automatique, et bien sûr les jeux pour l'apprentissage par renforcement). Ces avancées sont dues à la
disponibilité d'énormes masses de données étiquetées, et surtout à l'augmentation extraordinaire de la puissance des calculateurs et à l'utilisation opportuniste d'accélérateurs graphiques initialement optimisés pour du calcul géométrique. On est ainsi capable à l'heure actuelle d'entraîner des réseaux de neurones profonds ayant des centaines de millions de paramètres – au prix, il est vrai, d'une dépense énergétique colossale. L'archétype de l'apprentissage supervisé, source des premiers succès retentissants, est leur fabuleuse capacité de reconnaissance d'images, à partir de dizaines de milliers ou de millions d'exemples classés. L'archétype de l'apprentissage par renforcement est le programme AlphaGoZero<fnref n="132" />, qui à partir de connaissance minimale explicite (règles de placement des pions), met à jour les poids de ses fonctions internes (politique et prédiction du résultat) à travers l'exploration de millions de parties du jeu de go qu'il joue contre lui-même.

Mais au-delà des résultats obtenus, de nombreux problèmes subsistent dans le domaine des DNN, voire sont créés par l'apparition et la généralisation de ces techniques (il est aujourd'hui possible de télécharger des réseaux déjà entraînés pour de nombreuses tâches). Ces problèmes sont d'ordre technique, et les recherches se poursuivent, mais aussi d'ordre sociétal, légal ou éthique, et il faut là élargir la réflexion bien au-delà du monde informatique.

Concernant les aspects techniques (quoiqu'avec des retombées sociétales certaines), le problème le plus important aujourd'hui est peut-être l'énorme consommation énergétique déjà mentionnée. p. ex., l'ordre de grandeur du coût en électricité du dernier succès annoncé en terme de chatbot généraliste est le million de dollars. De nombreuses recherches cherchent à promouvoir l'apprentissage frugal et à diminuer l'empreinte écologique de l'apprentissage (il faudrait aussi mentionner bien sûr le coût des data centers, indépendamment de l'apprentissage, mais ce n'est pas le propos ici).

Signalons également qu'aujourd'hui, la mise au point de l'architecture du réseau profond pour un nouveau problème (hors le traitement du signal et du langage naturel) relève plus du savoir-faire humain (ou de l'art) que de la science.

Il faut également signaler la faiblesse des réseaux profonds face aux attaques malfaisantes, via ce qu'on appelle les exemples adversariaux : il suffit de modifier quelques pixels d'une image pour faire « dérailler » le modèle et lui faire prendre des *vessies pour des lanternes*. Et quelques morceaux de scotch blanc bien placés sur un panneau « stop » le font reconnaître comme un panneau de limitation de vitesse à 45 km/h, avec les possibles conséquences dramatiques qu'on imagine. En allant plus loin, il est aujourd'hui impossible de certifier un modèle profond appris, comme

<footnote n="132">132. https://fr.wikipedia.org/wiki/AlphaGo Zero</footnote>
c'est possible (et requis) dans les domaines critiques (aviation, sûreté nucléaire, etc.)

Ainsi, il est aujourd'hui impossible de prouver qu'un robot ne fera jamais de mal à un être humain, comme Asimov l'avait imaginé (voir les récents accidents d'essais de véhicules autonomes).

Mais on se retrouve vite à la frontière entre problématique technique et interrogation sociétale : la fiabilité, inaccessible aujourd'hui donc, n'est qu'un des facteurs indispensables pour une IA en qui l'humanité pourra avoir confiance. Un autre critère important, lui aussi source de très nombreuses recherches aujourd'hui, est l'explicabilité : comme on l' imagine aisément, comprendre les décisions d'un modèle fait de plus de huit milliards de variables est inaccessible à l'esprit humain.

D'autres problèmes sociétaux sont apparus du fait des possibilités offertes par l'apprentissage à partir de masses de données. Ainsi, le vieil adage informatique « garbage in, garbage out » est plus que jamais valable : si les données d'apprentissages sont biaisées (p. ex., rendant compte d'une discrimination présente dans notre société), alors le modèle appris aura le même biais. Là encore, des recherches sont en cours pour d'abord identifier les biais, et ensuite les faire disparaître.

Mais rien n'est tout noir ou tout blanc. Parmi les avancées permises par les réseaux de neurones profonds, il faut citer, au-delà de l'apprentissage de classification, l'apprentissage de représentations des exemples, voire de la distribution des exemples dans l'espace de représentation. C'est ainsi qu'il est possible de générer de nouveaux exemples, totalement factices, à l'aide des *Generative Adversarial Networks* (GAN), pour le meilleur (génération de textes, de styles de photos, de nouveaux designs d'objets) et pour le pire (*fake vidéos* p. ex.).

Finalement, il semble clair (et les premiers travaux sur l'explicabilité le confirment facilement) que les réseaux profonds n'apprennent absolument pas comme les humains (p. ex., on s'est rendu compte qu'un réseau très performant pour reconnaître les chars russes des chars européens utilisait ... la neige présente sur toutes les photos de chars russes). Au-delà de ces exemples caricaturaux, l'utilisation des connaissances en sciences cognitives (et nous rejoignons là l'objet de ce livre blanc) pourrait être la source de nouveaux progrès significatifs dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Plus généralement, l'hybridation entre IA numérique (représentée par les réseaux de neurones profonds aujourd'hui) et les approches symboliques (décrites en début d'annexe) offre de nombreuses pistes prometteuses de progrès. Ainsi, des travaux récents [Wang&al-2017] utilisent à la fois des ontologies et des réseaux de neurones,
mais ne font pas de raisonnement, ne sont pas explicatifs mais sont bien consommateurs et producteurs de représentations de connaissances. De même, les travaux de suggestion de liens manquants dans les graphes de connaissances combinent représentation des connaissances, plongements (embeddings) et réseaux de neurones pour trouver dans un graphe complexe (p. ex., réseau entre auteurs, documents, organismes et domaine) si des liens semblent manquer afin de faire des corrections ou des recommandations.

Pour conclure cette annexe, et revenir sur l'usage du terme IA que nous utilisons dans ce rapport, qu'il soit bien clair que nous faisons référence à tous les courants mentionnés ici, et pas uniquement à la partie aujourd'hui proéminente que sont les réseaux de neurones profonds, mais également à ceux qui s'intéressent à simuler le raisonnement, à représenter les connaissances, mais aussi à reproduire tous les autres comportements que nous, humains, reconnaissons comme intelligents, et ceci avec une multitude d'approches que nous n'avons pas le temps de développer comme, p. ex., celles basées sur des systèmes agents permettant de mettre en œuvre des comportements socialement intelligents au travers du contrôle d'interactions locales et des comportements individuels parfois très simples.
# Annexe 2 : Quelques exemples de travaux de recherche des équipes-projets Inria

**FLOWERS** (https://flowers.inria.fr)

Équipe-projet commune entre Inria et ENSTA Paris, basée au centre Inria Bordeaux Sud-Ouest et à Paris.

**FLOWERS** étudie les mécanismes qui peuvent permettre aux robots et aux humains d'acquérir de façon autonome et cumulative des répertoires de compétences nouvelles sur des périodes prolongées. Cela inclut des mécanismes d'apprentissage dirigés par des formes de curiosité, ainsi que l'apprentissage par l'interaction avec des pairs, pour l'acquisition de compétences à la fois sensorimotrices et sociales. Les compétences sensorimotrices comprennent la locomotion, l'apprentissage de l'autonomie financière et la manipulation active. Les compétences interactives comprennent l'utilisation et la compréhension de la langue, les protocoles d'interaction adaptative et la collaboration entre l'Homme et la machine. Pour cela **FLOWERS** s'appuie sur deux approches : l'intelligence artificielle et les sciences cognitives. En partenariat avec des collègues des universités Columbia, New York, l'équipe développe une théorie computationnelle de la curiosité chez l'humain. Parmi les succès pour l'éducation et outre Poppy ci-dessous, **FLOWERS** a développé les applications Kidlearn, Kidbreath et QuestionTraining.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Chacun des six Poppy Torso doit apprendre de façon autonome en explorant ce qu'il y a autour de lui pour manier les manettes. © Inria/Photo C. Morel.</figcaption></figure>
## Kidlearn

La recherche développée au sein du projet Kidlearn élabore des algorithmes et des logiciels pour aider les humains à apprendre efficacement en adaptant et en personnalisant des séquences d'activités pédagogiques en fonction de chaque apprenant. Ils ont par ailleurs l'avantage de pouvoir être adaptés rapidement et facilement à chaque nouveau domaine pédagogique, sans qu'il soit besoin de réaliser une modélisation cognitive avancée des apprenants pour chacun de ces domaines. Ce système repose sur la combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'un modèle général du système de motivation intrinsèque humain.

## Kidbreath

Depuis quelques années, le domaine de la santé numérique est en pleine expansion tant sur les volets de la prévention, des soins que de l'éducation à la santé. L'asthme, première maladie chronique chez l'enfant, a des conséquences médicales graves (hospitalisations, décès). Des études expérimentales ont été menées en créant et en utilisant un serious game ciblant l'éducation thérapeutique d'enfants atteints de maladies chroniques. Celui-ci a ensuite été déployé avec succès pendant plusieurs mois auprès d'enfants asthmatiques en condition réelle d'usage. L'approche de personnalisation est assez similaire à celle de Kidlearn.

## QuestionTraining

La recherche sur les pédagogies actives s'intéresse de plus en plus à la place de la curiosité dans les milieux éducatifs, considérée comme améliorant les facultés des enfants dans la prise en charge d'activités complexes, leur persistance dans un apprentissage, ou bien encore leur mémorisation de nouvelles informations. Malheureusement, les contenus éducatifs et pédagogiques actuels encouragent très peu les enfants à être curieux et ne les poussent que très peu à poser des questions, expression principale de la curiosité épistémique. L'enjeu principal du système QuestionTraining est de proposer de nouvelles technologies éducatives dirigées par la curiosité épistémique, permettant aux enfants de s'exprimer davantage et de mieux apprendre par le biais du questionnement. Le système consiste en un agent virtuel qui interagit avec les enfants de manière à leur faire travailler différents aspects de la formulation de questions ouvertes et associées à l'apprentissage dirigé par la curiosité.

## Deux études en collaboration avec l'université de Waterloo (Canada) sur la curiosité.

L'un des principaux défis des écoles du XXIᵉ siècle consiste à servir la diversité des élèves dont les aptitudes et motivations d'apprentissage sont variées, comme la curiosité dans un milieu scolaire. Déterminés à améliorer la curiosité des enfants, les chercheurs ont développé une application numérique visant à favoriser les
questions liées à la curiosité à partir des textes informatifs (connaissances générales et scientifiques) et de leur perception de la curiosité. Une autre étude a porté sur l'intérêt de la curiosité-état pour l'exploration et l'apprentissage spatial de nouveaux environnements chez l'enfant Des tests neuropsychologiques ont été effectués pour évaluer les effets de médiateurs cognitifs (curiosité trait de l'enfant, fonctionnement spatial, prise de décision, etc.).

## Projets robotiques pour l'éducation

L'équipe Flowers a développé deux dispositifs robotiques pour l'éducation, *IniRobot* et *Poppy Education*, qui reposent sur une pédagogie active d'investigation scientifique et un travail coopératif autour de projets. Les robots utilisés, *Thymio II* (EPFL, Lausanne, Suisse) et *Poppy* (Flowers, Inria Bordeaux, France), sont *open source* matériel et logiciel, et programmables avec divers langages, visuels ou textuels. Les activités pédagogiques associées sont libres et gratuites, téléchargeables sur des sites web spécifiques.

Le projet *Poppy Education* est plus récent que le projet *IniRobot*, dont il est un prolongement. Plusieurs centaines de kits pédagogiques robotiques, bras *Poppy Ergo Jr* et activités pédagogiques associées, sont actuellement dans des établissements scolaires, principalement en prêt en ce qui concerne les robots. Une dizaine de formations d'enseignants a accompagné cette diffusion.

Thibault Desprez a mené une thèse intitulée « *Conception et évaluation de kits robotiques pédagogiques. Analyse écologique et expérimentale des usages de la robotique à l'école en terme de savoir et de motivation* » dans laquelle différentes activités de robotique pédagogique ont été étudiées dans le but de comprendre leur impact sur l'engagement des élèves [Desprez-2019]. Cette recherche est menée en partenariat avec 25 lycées de la région de Nouvelle Aquitaine dans le cadre du projet Poppy Education (Inria) et du projet e-Fran PERSEVERONS.

**MNEMOSYNE** (https://team.inria.fr/mnemosyne)

**Équipe-projet commune entre Inria, Université de Bordeaux, Bordeaux INP et CNRS.**

À la frontière entre intelligence artificielle et neurosciences computationnelles, l'équipe **MNEMOSYNE** propose de modéliser les principales formes de mémoire et d'apprentissage dans le cerveau et d'étudier comment elles sont organisées pour réaliser des fonctions cognitives complexes. Les neurosciences rendent compte d'une dichotomie majeure entre mémoires et apprentissages explicites (ex.: sémantique ou épisodique) et implicites (ex.: procédural, habituel). Les mécanismes clés pour comprendre des fonctions cognitives comme le raisonnement, la prise de décision, les processus attentionnels et le langage reposent sur la compétition, la coopération et le transfert entre ces différentes manières d'apprendre et de
mémoriser l'information. Ces mécanismes sont actuellement le sujet de progrès majeurs dans différents champs des neurosciences.

En particulier, en lien avec le laboratoire LINE d'UCA en sciences de l'éducation, et avec le conseil de l'équipe-projet FLOWERS, l'action exploratoire « Artificial Intelligence Devoted to Education » (AIDE) commence à étudier dans quelle mesure des approches ou des techniques issues des neurosciences cognitives en lien avec l'apprentissage machine et des outils symboliques pour représenter les connaissances, pourraient aider à mieux formaliser l'apprentissage humain tel qu'étudié en sciences de l'éducation. Autrement dit : on profite du fait que nous comprenons mieux comment fonctionne notre cerveau pour aider à mieux comprendre comment nous apprenons. Dans ce vaste programme, on se concentre sur l'apprentissage de la pensée informatique, c'est-à-dire ce qu'il faut partager en matière de compétences pour maîtriser le numérique et pas uniquement le consommer ou le subir. Et sur la modélisation de tâches d'apprentissage bien précises.

C'est un sujet exploratoire, par exemple au lieu d'utiliser les mécanismes dits d'intelligence artificielle pour essayer de fabriquer des « assistants » : des algorithmes pour mieux apprendre, on se concentre d'abord sur les formalismes issus du domaine de « l'intelligence artificielle » (numérique et symbolique) pour mieux comprendre la façon dont on apprend. Mais c'est aussi un sujet de recherche avec des applications : on espère contribuer à la réduction des inégalités éducatives et à la persévérance scolaire, en se concentrant sur les compétences transversales également appelées compétences du XXIᵉ siècle, qui incluent la pensée informatique.

**POTIOC** (https://team.inria.fr/potioc/fr/)

**Équipe-projet commune entre Inria, Université de Bordeaux et CNRS.**

## HOBIT

Hybrid Optical Bench For Innovative Teaching est une plateforme d'apprentissage qui permet de simuler et d'augmenter des expériences d'optique. L'expérimentation en optique est essentielle pour comprendre des phénomènes complexes (p. ex., interférométrie de Michelson). Malheureusement, les expériences traditionnelles en optique sont souvent difficiles à mettre en place (coûteuses, fragiles, potentiellement dangereuses), et les étudiants restent souvent confrontés à des problèmes de compréhension. Le projet Hobit permet de simuler de telles expériences au moyen d'un banc optique hybride basé sur la réalité augmentée spatiale et l'interaction tangible. Les étudiants peuvent interagir avec des répliques physiques de composants optiques (source de lumières, lentilles, miroirs...), et observer le résultat de la simulation numérique sous-jacente comme s'il s'agissait du résultat de la véritable expérience optique. De plus, des augmentations pédagogiques projetées directement
sur la table de travail viennent soutenir la compréhension des phénomènes étudiés. Cette plateforme a été mise au point en collaboration avec des collègues physiciens, électroniciens, et spécialistes en sciences de l'éducation. Une étude réalisée avec plus de 100 étudiants et 6 professeurs nous a permis de montrer que ce type de dispositif permettait un meilleur apprentissage par rapport aux approches standard. Voir https://project.inria.fr/hobit

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

Erwan Normand, ingénieur de l'Université de Bordeaux au sein de l'équipe-projet Inria POTIOC, présente Hobit. © Inria - Potioc / Photo M. Magnin.

## e-TAC

Au sein du projet e-FRAN e-TAC (Environnements Tangibles et Augmentés pour l'Apprentissage Collaboratif), nous explorons des approches alternatives aux technologies écrans/claviers/souris dans les collèges et les écoles, afin de faciliter la mise en place de scénarios d'apprentissage collaboratifs soutenus par le numérique. En particulier, des séances de travail itératives avec des enseignants et des élèves nous ont permis de mettre au point CARDS (Collaborative Activities based on the Real and the Digital Superimposition), un système interactif qui permet de mélanger des composants physiques (papier, crayon) et des composants numériques (images, vidéos, sons...) au sein d'un même environnement hybride. Concrètement, du contenu numérique est projeté sur des cartes de papier dont la position est capturée en temps réel par une caméra. CARDS permet ainsi d'engager les élèves dans des activités physiques et collaboratives, tout en leur permettant de bénéficier des possibilités offertes par le numérique (sauvegarde, utilisation de données multimédia...).
## Teegi

Tangible EEG Interface a été conçu pour permettre à des utilisateurs novices d'explorer des phénomènes liés à l'activité cérébrale. L'activité cérébrale est un processus physiologique intangible qui peut être difficile à appréhender, notamment pour des enfants. Pour répondre aux besoins en supports pédagogiques et favoriser les apprentissages liés à ce type de concepts, nous avons mis au point une interface tangible interactive destinée à la visualisation d'activités cérébrales (Teegi). Une étude en classe a permis de montrer que ce type d'interface avait un potentiel éducatif important pour des enfants en contexte scolaire.

Voir https://team.inria.fr/potioc/fr/research-topics/introspectibles/teegi-v2/

## Aïana

Les nouveaux systèmes d'enseignement numérique tels que les MOOC prennent une place de plus en plus importante dans les pratiques d'enseignement actuelles. Malheureusement, l'accessibilité pour les personnes handicapées est souvent oubliée, ce qui les exclut, en particulier les personnes souffrant de déficiences cognitives, ce qui est vraiment regrettable car l'intérêt d'utiliser ces pratiques spécialisées pour ce public est scientifiquement prouvé (théorie de l'autodétermination, conception universelle pour l'apprentissage).

Pour surmonter ces limitations, nous avons proposé de nouveaux principes de conception s'appuyant sur les domaines :

* de l'accessibilité (Ability-based Design et Universal Design, par exemple, les fonctionnalités de communication alternatives),

* de la pédagogie numérique (Instruction Design avec des fonctionnalités qui réduisent la charge cognitive : navigation par concept, ralentissement du flux...),

* de la pédagogie spécialisée (Universal Design for Learning, p. ex., la prise de notes automatique, et la théorie de l'autodétermination, par exemple, configuration de l'interface en fonction des besoins et des préférences des utilisateurs),

* des interventions psychoéducatives (par exemple, soutenir l'attention conjointe enseignant-apprenant).

À partir de ces principes et d'une approche de conception participative impliquant des étudiants handicapés et des experts dans le domaine du handicap, nous avons développé Aïana, un lecteur de MOOC accessible, et construit un MOOC dédié à l'accessibilité qui a attiré plus de 12 000 inscrits sur la plateforme nationale FUN.

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41012+self_paced/about
**SCOOL** (https://team.inria.fr/scool/)

anciennement SEQUEL (https://team.inria.fr/sequel/)

**Équipe-projet commune entre Inria, université de Lille et CNRS (UMR CRISTAL)**

Les travaux de l'équipe **SCOOL** se situent en apprentissage séquentiel, avec des applications notamment pour l'éducation et la santé. Plus précisément, nous nous intéressons aux problèmes de décision séquentielle dans l'incertain (modèles de bandits ou apprentissage par renforcement) dans des environnements non stationnaires.

En évaluation adaptative, l'idée consiste à apprendre une politique pour poser des questions à un apprenant afin de récolter de l'information sur ses connaissances. Plusieurs objectifs sont possibles selon le type de test :

* test de positionnement pour explorer les connaissances d'un apprenant ;

* test de certification pour garantir en peu de questions qu'un apprenant a au moins un certain niveau ;

* test de progression pour optimiser l'apprentissage de l'apprenant.

On peut apprendre un modèle génératif des données observées, ou bien ne pas supposer de modèle explicite et directement optimiser une fonction objectif (l'information apportée par le test, le nombre de bonnes réponses, ou bien la progression de l'apprenant). Nous avons proposé des stratégies efficaces minimisant le regret même dans le modèle de bandits plus général où la récompense de chaque exercice peut diminuer chaque fois qu'il a été présenté [Seznec&al-2019].

**WIMMICS** (https://team.inria.fr/wimmics/)

**Équipe-projet commune entre Inria, Université Côte d'Azur et CNRS (UMR I3S)**

En se basant sur les formalismes du Web sémantique et l'intelligence artificielle, l'équipe WIMMICS contribue à la compréhension de comment traiter, supporter, contrôler, exploiter et améliorer les données et interactions, (i) en proposant une approche multidisciplinaire pour analyser et modéliser les nombreux aspects des systèmes d'informations qui s'entrecroisent, de ces communautés d'utilisateurs et de leurs interactions et (ii) en formalisant et en raisonnant sur ces modèles pour proposer de nouveaux outils d'analyse et indicateurs, supporter de nouvelles fonctionnalités et améliorer la gestion de ces systèmes, de ces communautés, de ces interactions. Dans le domaine de l'éducation, cela inclut à la fois la représentation des traces d'apprentissage et plus généralement l'ensemble des connaissances mises en jeu dans les environnements d'apprentissage sous la forme de graphes de connaissances, le raisonnement sur ces représentations et leur opérationnalisation.
<figure><img src="image_37.png" /></figure>

E. Korfed (ingénieur de recherche, ALOOF) a participé à la mise au point d'une appli qui permet d'afficher les personnalités (ici des acteurs) nées à une date donnée. © Inria / Photo C. Morel.

Leurs contributions récentes incluent la formalisation d'un référentiel de connaissances et compétences pour les programmes scolaires des écoles élémentaires françaises, la modélisation sémantique et l'intégration des connaissances hétérogènes de systèmes éducatifs, l'analyse des connaissances dans différents environnements d'apprentissage et jeux sérieux, la génération automatique de questions d'entraînement ou d'évaluation à partir des données liées du Web relativement à des référentiels de compétences, la classification de questions d'entraînement pour les programmes d'études supérieures médicales relativement à leur niveau de difficulté.
**CORSE** (https://team.inria.fr/corse/)

Équipe-projet commune entre Inria, université Grenoble-Alpes, Grenoble INP et CNRS (UMR LIG)

L'EPC CORSE conduit l'action exploratoire AI4HI (Artificial Intelligence for Human Intelligence) dont le résumé est : allier les avancées en intelligence artificielle aux compétences de compilation et d'enseignement présentes dans l'équipe pour améliorer l'enseignement par la génération automatique d'exercices et leur recommandation aux apprenants, en particulier pour l'enseignement de la programmation et du « debug » à des novices. Le but de ce projet est de travailler sur ces deux aspects (confiance et motivation) en proposant aux apprenants des exercices personnalisés afin d'améliorer leur apprentissage mais également leur perception de leur apprentissage et de leur niveau (métacognition). Cela passerait ici par de l'entraînement adapté et de l'évaluation formative. Avec des indications pratiques pour pallier un problème, nous espérons ainsi pouvoir développer les capacités d'abstractions, le mental model (en particulier une meilleure représentation d'une machine notionnelle), ainsi que la confiance en soi.

En complément, on peut mentionner les trois formations suivantes liées à la santé :

1) **Formation en endoscopie flexible** dans le cadre de la plateforme BEST « Business Engineering & Surgical Technologies » (2 000 étudiants) (EPC MIMESIS)

2) **Contribution à l'initiative SIDES (Système Informatique Distribué d'Évaluation en Santé)** qui permet de disposer d'Épreuves Classantes Nationales (accès au 3e cycle de médecine) - 320 000 connexions/mois - 34 000 étudiants inscrits - 1 million d'épreuves soumises par les étudiants - 1 500 épreuves dans la base - un siècle d'annales pour 3 ans d'activités : EPC IMAGINE

3) **Serious game « Medic ActiV »** consacré à la modélisation cardiaque (EPC CARMEN)
# Annexe 3 : Exemples d'initiatives pour la formation au numérique

Inria, à travers des réflexions et des actions menées le plus souvent en partenariat, contribue depuis des années au développement de l'enseignement de l'informatique, en proposant des formations (séminaires, MOOC<fnref n="133" />) destinées aux enseignants de cette nouvelle discipline, en développant des activités en liaison étroite avec des enseignants, ou en expérimentant des approches nouvelles tout en recueillant en aval les avis des acteurs de terrain et en évaluant en amont leurs bénéfices et leurs inconvénients. Cette éducation aux fondements du numérique est un préalable à l'usage éclairé du numérique en éducation.

L'apprentissage aux fondements du numérique via la programmation informatique a été intégré au programme scolaire dans les années quatre-vingt (Popat & Starkey, 2019) et n'a eu aucun impact jusqu'en 2010, date à laquelle il a été réintroduit avec une vision plus large incluant la littératie numérique et le développement de compétences, telles que résolution de problèmes et créativité. Aujourd'hui, différents pays adoptent des stratégies diverses. Chalmers (2018) mentionne une étude menée sur quatre enseignants australiens du primaire pour inclure le codage et la robotique dans leurs salles de classe grâce aux kits LEGO® WeDo® 2.0. Le New College Worcester, en Angleterre, a réalisé un test bêta avec des enfants malvoyants via Code Jumper, développé par Microsoft (Peters, 2019), un outil qui utilise des « pods » ou blocs de différentes formes pouvant être connectés à des motifs et fournissant des sorties audio. Dans le cadre d'un projet du programme Jeunes chercheurs de la bibliothèque britannique, deux garçons (âgés respectivement de treize et quatorze ans) ont créé un jeu dans Mission Maker basé sur le poème Beowulf (de Paula, Burn, Noss et Valente, 2018). Le but de cette activité était de favoriser la créativité des apprenants tout en intégrant les compétences en résolution de problèmes aux connaissances relatives aux matières des arts et des sciences humaines par le biais de la pensée informatique. Dans son article, Vaidyanathan (2013) parle d'une session BYOD (Bring-Your-Own-Device) qu'elle a animée avec des enseignants du district scolaire de Los Altos (LASD) aux États-Unis, en utilisant une méthode « montrer et dire » pour souligner que le codage peut être facilement compris avec les appareils de tous les jours. Earsketch.gatech.edu utilise un autre support innovant, un environnement de programmation virtuel qui enseigne le codage en Python et JavaScript via la composition musicale et organise des concours annuels pour tous les étudiants intéressés aux États-Unis. D'autres, comme KidsWhoKode.org, une organisation à but non lucratif basée en

<footnote n="133">133. https://learninglab.inria.fr/cours/ (voir en particulier ICN, Thymio et « S'initier à l'enseignement en Sciences Numériques et Technologie »).</footnote>
Inde, suivent une approche d'apprentissage mixte pour enseigner le codage aux enfants âgés de dix à quatorze ans issus de couches économiquement défavorisées de la société. Ils combinent des activités débranchées, l'apprentissage en ligne, la formation en classe, ainsi que des conférences et des visites de l'industrie dans le but de donner aux apprenants des moyens numériques pour l'avenir (Kumari, 2018). De façon très similaire, *Kids Code Jeunesse* au Canada aide les enseignants et les professionnels de l'éducation à développer les compétences en matière de pensée informatique (Romero, Davidson, Cucinelli, Ouellet et Arthur, 2016). À travers ces différentes initiatives mondiales, nous pouvons observer les approches utilisées par les étudiants pour apprendre à coder dans des écoles et des environnements informels, toujours de manière pluridisciplinaire.

*Ce texte a été repris d'une publication sur ces sujets Menon D., Romero M. Viéville T. « Smart Pedagogy for Digital Learning » (Routledge). Ed. Linda Daniela, University of Latvia.*

**CLASS'CODE** https://classcode.fr

Le projet Class'Code est une réponse à un besoin : celui de former les professionnels de l'éducation (enseignants, animateurs) à initier les filles et les garçons à la pensée informatique, afin que nos enfants comprennent le numérique, le maîtrisent, donc s'en approprient les fondements. C'est très concrètement des formations hybrides (en ligne avec des temps de rencontres à travers le territoire) pour faire découvrir la programmation créative, aider à comprendre ce qu'est l'information et comment on la traite, se familiariser avec les réseaux, jouer avec des robots; bien entendu en apprenant à apprendre cela à des jeunes de 8 à 18 ans.

Projet 2016 du PIA (programme d'investissement d'avenir) opéré par la Caisse des dépôts et consignations, il rassemble autour de la Société Informatique de France, il est porté par Inria avec MagicMakers à la direction pédagogique, en utilisant la plateforme d'OpenClassrooms, en confiant aux Petits Débrouillards et Simplon. co le maillage du territoire, tandis que les associations – comme Pasc@line – de professionnels de l'informatique vont faciliter cette formation, avec la Fondation La Main à la Pâte, Canopé 06, des universités, des régions, ... c'est plus d'une centaine de partenaires rassemblés dans le cadre de ces actions. À la fin du financement PIA, Class'Code s'est transformé en association loi 1901 à l'automne 2019.

*Class'Code* est aussi un « tiers-lieu » numérique où les mondes scolaire et extra-scolaire, le milieu industriel et académique, les geeks passionnés de techniques ou ceux qui s'intéressent plus aux aspects sociétaux, tous et toutes se retrouvent pour se former, partager des bonnes pratiques et s'entraider.
En matière de EdTechs, le projet Class' Code présente deux éléments intéressants :

1) d'une part, tout le monde s'étant formé au codage informatique justement, à la fois au niveau des équipes pédagogiques et des apprenants, il n'y a pas de césure entre les développeurs et les utilisateurs, les uns et les autres sont associés de manière horizontale et collégiale aux développements des fonctionnalités dans une démarche dite agile ;

2) d'autre part cette formation par et avec l'informatique, a dans son ADN un mécanisme de formation participative : on apprend pour réapprendre, de manière contaminante. De plus, on coconstruit ses outils logiciels ou pédagogiques, avant de les réutiliser, tandis que l'on apprend à apprendre avec les activités proposées ensuite aux apprenants finaux, donc de manière performative. Il va de soi que la démarche est reprise auprès de ces derniers, ce qui permet aussi d'apprendre à apprendre.

En 2020, *Class' Code* et ses partenaires ont lancé la production d'un MOOC large public pour expliquer au plus grand nombre « *l'Intelligence Artificielle* ... avec *intelligence* » (MOOC Class'code IAI) disponible sur FUN.
https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41021+session01/about

<< 1 scientifique - 1 Classe : Chiche ! >> https://chiche-snt.fr/

En partenariat étroit avec le MENJ et un grand nombre d'acteurs *dont le CNRS, la SIF, la Fondation Blaise Pascal, la Fondation Inria, etc.* Inria s'engage dans cette opération d'envergure nationale, pour encourager le goût des élèves de Seconde pour les sciences du numérique grâce à la rencontre avec des scientifiques illustrant de manière pédagogique et attractive « la recherche » dans ce domaine et son impact pour la société. Tous les jeunes, garçons et filles, gagneront à mieux connaître les opportunités offertes par les filières scientifiques, en particulier dans le domaine du numérique. Les zones les moins favorisées seront l'objet d'une attention particulière afin d'atteindre tous les élèves d'un même niveau scolaire sur l'ensemble du territoire.

## Les bénéfices de cette action sont multiples :

* Valoriser les échanges entre le monde de l'Éducation nationale et celui de la Recherche ;

* Promouvoir l'investissement des chercheurs dans leur mission de médiation scientifique ;

* Donner l'envie de mieux comprendre le numérique en tant que science, et éclairer ainsi le choix de l'option NSI en classes de Première et Terminale ;

* Accompagner l'engagement des filles dans le secteur du numérique.
## Poppy Station

Devant l'ampleur et les directions prises par l'écosystème Poppy et le projet Poppy Education (§ Annexe 2), Inria ne pouvait pas assurer seul une pérennisation efficace de ces dispositifs. Ainsi, il a été décidé de créer une structure externe, avec différents partenaires : Poppy Station. Incluant tout ce qui touche à la plateforme robotique Poppy (matériels, logiciels, activités pédagogiques, communautés), cette nouvelle structure se veut un espace d'excellence pour construire de futurs robots éducatifs et pour concevoir des activités pédagogiques pour enseigner l'informatique, la robotique et l'intelligence artificielle.
https://www.poppystation.org

## MOOCs du Learning Lab Inria (https://learninglab.inria.fr/cours/)

Parmi la vingtaine de MOOC réalisés par le Learning Lab Inria souvent en partenariat, certains présentés ci-dessous sont emblématiques :

### MOOC « L'Intelligence Artificielle... avec intelligence ! »

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41021+session01/about

Ce MOOC a pour but de décrypter le discours autour de l'IA pour passer des idées reçues à des questions sur lesquelles s'appuyer pour comprendre, manipuler des programmes d'IA pour se faire une opinion par soi-même, partager une culture minimale sur le sujet, pour se familiariser avec le sujet au-delà des idées reçues, et être en mesure de discuter le sujet, ses applications, son cadre avec des interlocuteurs variés pour contribuer à la construction des applications de l'IA.

### MOOC « S'initier à l'enseignement en sciences numériques et technologie »

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41018+session01/about

Une formation accompagnée en Sciences Numériques et Technologie. Dans le cadre de la réforme du lycée, l'enseignement des fondements de l'informatique prend une place importante. Ainsi dès la classe de SGT (Seconde générale et technologique), un nouvel enseignement, Sciences Numériques et Technologie, est proposé à tous.

Comment aider les enseignants de SNT ? Quels savoirs partager avec eux ? Quelles ressources sélectionner ? Quelles compétences leur transmettre pour qu'ils puissent assurer ce nouvel enseignement ?

Ce MOOC est un outil de formation un peu particulier : un espace de partage et d'entraide, où chacun construit son parcours selon ses besoins et ses connaissances, un cours en ligne qui évolue avec le temps ; on commence quand on veut et on y revient aussi longtemps qu'on en a besoin.
## MOOC « Le robot Thymio comme outil de découverte des sciences du numérique »

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41017+session01/about

Ce cours permet d'aborder la compréhension des mécanismes de base d'un robot tel que *Thymio*, sa programmation avec différents langages, son utilisation en classe avec les éléments pédagogiques associés.

Ce cours s'adresse à toute personne qui veut maîtriser le robot *Thymio*, mais il a été pensé en premier lieu pour les enseignants de primaire et de secondaire désireux de découvrir cet outil et de l'utiliser en classe. Il permet d'acquérir les bases de l'informatique et de la robotique, en proposant des situations-problèmes adaptées, en fournissant également des pistes pédagogiques pour l'animation en classe. Il répond aussi bien aux nouveaux programmes d'introduction des sciences du numérique à l'école en France qu'en Suisse et a été réalisé conjointement par Inria et EPFL, traduit en anglais et en allemand, et disponible sur la plateforme *FUN* et sur la plateforme de MOOC de l'EPFL.

## MOOC « Python 3 : des fondamentaux aux concepts avancés du langage »

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:UCA+107001+session02/about

Ce cours porte sur l'apprentissage du langage de programmation *Python*. Il s'adresse aussi bien à des programmeurs confirmés qui veulent découvrir et approfondir *Python*, qu'à des débutants en programmation de niveau bac scientifique, c'est-à-dire avec une certaine familiarité avec l'informatique, des notions d'algorithmique et une bonne capacité d'abstraction.

## MOOC « Protection de la vie privée dans le monde numérique »

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41015+session04/about

Ce cours aborde la notion d'identité numérique et les problèmes de vie privée associés à l'usage des courriers électroniques, des navigateurs web, des smartphones, des objets connectés et aux traces de nos consommations. Pour l'utilisateur connecté, ce cours conduit vers un usage éclairé et raisonné des applications et objets du monde numérique. Ce cours ne nécessite pas de prérequis : il s'adresse à tous ceux qui sont soucieux de mieux comprendre les enjeux de la protection de la vie privée sur Internet et de mieux maîtriser les outils numériques sur le plan des données personnelles.

## MOOC « Accessibilité numérique »

https://www.fun-mooc.fr/courses/inria/41012/session01/about

Ce MOOC est un cours généraliste d'introduction à l'accessibilité numérique tant en termes de problématique générale que de présentation d'éléments de réponse concrets. Il est important de préciser qu'il ne s'agit pas d'un MOOC « réservé » à des personnes en situation de handicap mais bien d'un cours voulu accessible au
plus grand nombre. Il s'adresse notamment aux concepteurs de systèmes logiciels et développeurs de sites web et concerne donc plus largement les membres des communautés spécialisées en informatique, en sciences du numérique ou en sciences cognitives qu'ils soient dans la vie professionnelle ou encore étudiants.

## Formation de master aux EdTechs

Dans cette section sont présentées deux formations en lien au domaine EdTech qui se sont développées récemment. D'autres formations de niveau master en sciences de l'éducation intègrent des contenus en lien au numérique éducatif.

## MASTER AIRE DU CENTRE DE RECHERCHE INTERDISCIPLINAIRE (CRI)

Le Centre de Recherches Interdisciplinaires (CRI) a développé une activité de recherche et de formation permettant de dépasser l'approche centrée sur les technologies éducatives (EdTech) pour se centrer sur les sciences de l'apprendre.

> « Les learning sciences intègrent l'impact de l'informatique sur l'apprentissage ».

Le master Approches Interdisciplinaires de la Recherche et de l'Enseignement (AIRE) (CRI / Université de Paris) est la première formation universitaire consacrée à ce nouveau champ d'activité en France. Il prépare notamment, à Paris, des chercheurs, entrepreneurs, enseignants, concepteurs pédagogiques, à comprendre les modes d'apprentissage à l'heure du numérique et à concevoir des projets utiles, pertinents et ambitieux avec les meilleurs outils numériques. Ce master repose sur une pédagogie créative et interdisciplinaire.

> « Nous interrogeons le rôle sociopolitique et disruptif de la technologie dans les enjeux institutionnels et éducatifs. Il est question de mettre en évidence les liens entre éducation et société dans la transition numérique que nous vivons »,

explique Sophie Pène. Le master AIRE propose trois parcours :

> « sciences de l'apprendre » , « sciences du vivant » et « sciences du numérique »

adossés à deux nouvelles structures universitaires : l'institut des défis (CRI/Université de Paris) et l'École Universitaire de Recherche Interdisciplinaire de Paris (EURIP) (CRI/Université de Paris). Le premier a pour mission de structurer et conduire un programme de recherche-intervention qui autorise le déploiement de méthodes et d'outils qui contribuent à la mise en oeuvre d'une société apprenante et durable.

Le programme EURIP, quant à lui, vise à explorer et à développer de nouvelles méthodes d'apprentissage par la recherche. Cette formation est donc pensée dans une continuité master – doctorat ; elle facilite ainsi l'accompagnement spécifique des étudiants désireux de poursuivre des recherches en sciences de l'apprendre.

Ces deux structures contribuent à enrichir de façon considérable l'offre d'activités mises en oeuvre par l'équipe pédagogique AIRE avec le développement de nouvelles collaborations, la production diversifiée de formats de cours et un accompagnement accru des projets étudiants. De fait,

> « les étudiants ne viennent pas qu'écouter
des cours, mais ils viennent partager une expérience d'apprentissage. C'est ce que nous construisons au CRI depuis cinq ans » indique François Taddei, directeur du CRI, et il évoque « l'importance de l'écosystème pour mettre au cœur la question d'apprendre à apprendre. Nous considérons que l'enseignement passe par trois dimensions : les cours, le mentorat et ce living lab, incarné par le CRI », note Sophie Pène. « Le CRI associe une expérience de « maker » au fait d'apprendre à penser la démarche de recherche. Aux cours théoriques et méthodologiques pour comprendre les enjeux des pédagogies innovantes, nous associons un apprentissage fondé sur le «learning by doing» pour aller en profondeur sur la réalisation de curriculums ou de dispositifs éducatifs qui ont une vocation sociale et durable », selon Léa Ponchel.

MSC SMARTEDTECH DU LABORATOIRE D'INNOVATION ET NUMÉRIQUE POUR L'EDUCATION (LINE) DE L'UNIVERSITÉ CÔTE D'AZUR.

Dans le cadre de l'Ilex UCA<sup>EDI</sup>, l'université Côte d'Azur (UCA) ouvre depuis deux ans un programme pour former les professionnels du numérique éducatif, avec 90 % de cours en ligne et deux semaines intensives pour faciliter la participation d'étudiants internationaux. On y développe une approche du numérique à la fois participative, critique et créative, tout en incluant résolument les enjeux sociaux et économiques. On y aborde tant la compréhension des sciences du numérique que les processus d'innovation dans l'intégration du numérique en éducation, les démarches de cocréation ou encore l'apprentissage par le jeu et l'approche « par le faire ».

Tout au long du programme, l'étudiant est amené à réfléchir sur son propre projet à l'éclairage des différents enseignements qui lui sont proposés. Il est accompagné pendant son parcours de manière personnalisée grâce à l'expertise d'enseignants-rechercheurs et de partenaires industriels. Le programme permet aussi de découvrir certains domaines dits « disruptifs » de la pédagogie : remise en cause des modèles pédagogiques et des savoirs dominants, recentrage de l'apprentissage sur la créativité et l'analyse critique, mise en place de pratiques d'enseignements alternatives hors-classe. Les processus d'innovation dans l'intégration du numérique sont questionnés, les processus d'apprentissage décortiqués, afin d'ouvrir les espaces pédagogiques à la cocréation, à l'apprentissage par le jeu et à une pédagogie de l'expérience.

À notre connaissance, ce sont les deux seules formations disponibles sur notre territoire, au-delà de formations limitées à l'utilisation de technologies. Ces deux formations ont la particularité d'enseigner l'innovation et la différenciation en pédagogie de manière innovante et différenciée : faisons, ensemble, ce qu'on dit qu'on va faire. Elles ont un objectif commun : former aux pédagogies du XXIe siècle afin d'apprendre à utiliser et à comprendre les atouts du numérique pour l'éducation, mais aussi ses limites. Sans oublier le nécessaire questionnement à propos du sens
et de l'impérieuse nécessité de l'éducation, dans un monde connecté où cohabitent
démocratisation de l'accès à de nombreuses ressources en ligne, et inégalités
toujours plus criantes entre pays comme entre individus. Le numérique offre de
nombreuses opportunités pour les enseignants comme pour les professionnels de
la création de ressources. Mais, face aux nombreux « mythes » qui entourent le
numérique éducatif (panacée ou repoussoir...) il est plus que jamais nécessaire de
travailler ensemble, afin d'irriguer pédagogie et didactique au sein des EdTechs, et
de permettre aux enseignants et autres professionnels de l'éducation de maîtriser
les EdTechs.
Bibliographie

[Abiteboul&al-2013] : « *Citoyens d'une société numérique : accès, littératie, médiations, pouvoir d'agir : pour une nouvelle politique d'inclusion* », Serge Abiteboul, Nathalie Andrieux, Michel Briand, Cyril Garcia, Audrey Harris, Daniel Kaplan, Florence Le Ny, Sophie Pène, Valérie Peugeot, Benoît Thieulin, Brigitte Vallée, Christine Balagué, Rapport du Conseil national du numérique, 2013. <hal-01144022>.

[Abiteboul&al-2015] : « *Managing your digital life with a Personal information management system* », Serge Abiteboul, Benjamin André et Daniel Kaplan, Communications of the ACM, ACM, 2015, 58 (5), pp.32-35. hal-01068006.

[AFIA-2020] : « *Dossier IA & Éducation* », Bulletin n° 108 de l'Association française d'intelligence artificielle, avril 2020
(https://afia.asso.fr/wp-content/uploads/2020/05/108_avr20.pdf)

[Amadieu&Tricot-2014] : « *Apprendre avec le numérique – Mythes et réalité* », Franck Amadieu et André Tricot, Édition Retz 2014.

[Anderson-1983] : « *The Architecture of Cognition* », J.R. Anderson – Harvard University Press, Cambridge MA, 1983.

[Anderson-1996] : « *ACT: A simple theory of complex cognition* », J.R. Anderson - American Psychologist, 51(4), 355-365, 1996.

[Assude&al-2009] : « *Plus-value et valeur didactique des technologies numériques dans l'enseignement. Esquisse de théorisation* », Revista Quadrante, 18 (1-2), pp.7-28, Teresa Assude et Catherine Loisy, 2009.

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https://www.erudit.org/en/journals/ncre/1900-v1-n1-ncre05141/1067709ar.pdf
[Béjean-2015] : « Pour une société apprenante : Propositions pour une stratégie nationale de l'enseignement supérieur », rapport de mission par Sophie Béjean et Bertrand Monthubert, septembre 2015, 249 pages.
https://cache.media.enseignementsup-recherche.gouv.fr/file/STRANES/12/2/STRANES_entier_bd_461122.pdf

[Berthier&al-2018] : « Les neurosciences cognitives dans la classe : guide pour expérimenter et adapter ses pratiques pédagogiques », Jean-Luc Berthier, Grégoire Borst, Frédéric Guilleray, Mickaël Desnos, ESF Sciences humaines ISBN 978-2-7101-3439-8, 2018.

[Bourda&al-2010] : « Métadonnées pour ressources d'apprentissage (MLR) - Nouvelle norme ISO de description de ressources pédagogiques », Yolaine Bourda, Gilles Gauthier, Rosa-Maria Gomez de Regil et Olivier Catteau. STICEF (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation), ATIEF, 17, 2010.
https://hal-supelec.archives-ouvertes.fr/hal-00589829

[Brotcorne&Valenduc-2013] : « Propositions pour un plan national e-inclusion horizon 2020 », Rapport pour le SPP Intégration sociale, décembre 2013.
http://www.ftu-namur.org/fichiers/Plan_national_e-inclusion horizons2020.pdf

[Cail&Salsi] : « La fatigue visuelle », rapport de recherche, par F. Cail, S. Salsi., Institut national de recherche et de sécurité (INRS), INRS 92, 1992, 58 p.
https://hal-lara.archives-ouvertes.fr/hal-01420177

[Canellas&al-2016] : « Class'Code a un an... et c'est un commencement », Camila Canellas, Colin de la Higuera, Émilie Peinchaud, Marine Roche. Revue 1024 de la SIF.
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01772199

[Choffin&al-2019] : « DAS3H: Modeling Student Learning and Forgetting for Optimally Scheduling Distributed Practice of Skills », Benoît Choffin, Fabrice Popineau, Yolaine Bourda et Jill-Jènn Vie, Proceedings of the Twelfth International Conference on Educational Data Mining (EDM 2019), p. 29-38, 2019.

[Danide-2010] : « Modélisation de l'apprenant : application d'un modèle cognitif au développement d'un système d'apprentissage », A. Danine, Thèse de l'université du Québec, juillet 2010, 393 pages.

[Dehaene-2012] : https://www.college-de-france.fr/media/stanislas-dehaene/UPL4074101906544355845_Dehaene_GrandsPrincipesDeLApprentissageCollegeDeFrance2012.pdf ou https://www.college-de-france.fr/site/stanislas-dehaene/symposium-2012-11-20-10h00.htm
[Dehaene-2020] : « Nous avons besoin d'un Netflix pédagogique, centralisé et gratuit », Stanislas Dehaene, LeMonde.fr

https://www.lemonde.fr/societe/article/2020/05/05/stanislas-dehaene-nous-avons-besoin-d-un-netflix-pedagogique-centralise-et-gratuit_6038715_3224.html 5 mai 2020.

[Collet-2019] : « *Les oubliées du numérique* », Isabelle Collet, Édition Le Passeur, novembre 2019.

[Cho&Shen-2013] : « *Self-regulation in online learning* », Cho, M. H., & Shen, D. Distance education, 34(3), pp 290-301. 2013.

[Choffin&al-2019] : « *DAS3H: Modeling Student Learning and Forgetting for Optimally Scheduling Distributed Practice of Skills* », Benoît Choffin, Fabrice Popineau, Yolaine Bourda et Jill-Jènn Vie, Proceedings of the Twelfth International Conference on Educational Data Mining (EDM 2019), p. 29-38. 2019.

[Clarke&al-2017] : « *The lexicon project: Examining the consequences for international comparative research of pedagogical naming systems from different cultures* », David Clarke, Carmel Mesiti, Yiming Cao, Jarmila Novotná, In Proceeding of the 10th Congress of the European Society for Research in Mathematics Education, February 2017. TWG11: Comparative studies in mathematics education, p. 1610-1617

(https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01938196/document)

[Clement&l-2015] : « *Multi-Armed Bandits for Intelligent Tutoring Systems* », Benjamin Clement, Didier Roy, Pierre-Yves Oudeyer et Manuel Lopes, Journal of Educational Data Mining, 2015.

https://arxiv.org/abs/1310.3174

[CNNum-2014] : « *Jules Ferry 3.0 : Bâtir une école créative et juste dans un monde numérique* », rapport du Conseil National du Numérique, octobre 2014, 119 pages.

https://cnnumerique.fr/files/2017-10/Rapport_CNNum_Education_oct14.pdf

[delOlmo&al-2020] : « *Computational thinking through unplugged activities in early years of Primary Education* », del Olmo-Muñoz, J., Cózar-Gutiérrez, R., & González-Calero, J. A. in Computers & Education, 150, 1038-1032 (2020).

[Desprez-2019] : « *Conception et évaluation de kits robotiques pédagogiques* », Thibault Desprez, Thèse de doctorat - 2019 - Université de Bordeaux.
[Farag&al-2019] : « Use of YouTube as a Resource for Surgical Education – Clarity or Confusion », Matthew Farag, Damien Bolton, Nathan Lawrentschuk, 2019 European Association of Urology. Published by Elsevier B.V.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2405456919302937#bbib0065

[Fourgous-2012] : « Apprendre autrement à l'ère du numérique ; se former, collaborer, innover : un nouveau modèle éducatif pour une égalité des chances », rapport de la mission parlementaire de J.-M. Fourgous, février 2012, 237 pages.
https://www.vie-publique.fr/rapport/32386-apprendre-autrement-lere-numerique-se-former-collaborer-innov

[Frau-Meigs-2020] : « Pédagogie à distance : les enseignements du e-confinement », Divina Frau-Meigs. The Conversation,
https://theconversation.com/pedagogie-a-distance-les-enseignements-du-e-confinement-137327, mai 2020.

[Ghali&al-2018] : « Identifying brain characteristics of bright students », Ghali, Ramla, et al. Journal of Intelligent Learning Systems and Applications 10.03 (2018) : 93.

[Giraudeau&al-2019] : « CARDS: A Mixed-Reality System for Collaborative Learning at School », Philippe Giraudeau, Alexis Olry, Joan Sol Roo, Stéphanie Fleck, David Bertolo, et al. ACM ISS'19 – ACM International Conference on Interactive Surfaces and Spaces, Nov 2019, Deajon, South Korea.
https://hal.inria.fr/hal-02313463v

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http://dx.doi.org/10.1016/j.tics.2013.09.00
http://www.pyoudeyer.com/TICSCuriosity2013.pdf

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[Gruson&al-2020] : « Enseigner, ça s'apprend », Retz : Paris.
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02532044/

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