# BoardZ, Un tableau de bord pédagogique éthique

Thierry Spriet, Esther Albareil, Anne-Gaëlle Jay, Omayma Maamri

► To cite this version:

Thierry Spriet, Esther Albareil, Anne-Gaëlle Jay, Omayma Maamri. BoardZ, Un tableau de bord pédagogique éthique. TICEMED24, Oct 2024, CAIRE, Égypte. hal-05240648

HAL Id: hal-05240648

https://hal.science/hal-05240648v1

Submitted on 4 Sep 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
# BoardZ, Un tableau de bord pédagogique éthique

## BoardZ, An ethical pedagogical dashboard

Thierry SPRIET (1), Esther ALBAREIL (2), Anne-Gaëlle JAY (3), Omayma MAAMRI (3)

(1) LIA Avignon Université ; thierry.spriet@univ-avignon.fr

(2) APUI Avignon Université, ADEF Aix-Marseille Université

(3) APUI Avignon Université

**Résumé.** La conception du tableau de bord pédagogique BoardZ, outil pour le pilotage des enseignements et des apprentissages, est le fruit d'un travail collaboratif impliquant plus de quarante établissements d'enseignement supérieur. Les attendus étudiants, enseignants et responsables de formation, recueillis au cours d'entretiens collectifs, ont été mis en regard de la littérature scientifique pour concevoir un outil de suivi respectueux des données et de l'expertise de chacun. Tout à fait atypique par la simplicité de ses indicateurs, il propose cependant de comparer l'activité individuelle à la modélisation par la cohorte des attendus enseignants. Ceci permet à l'étudiant de retrouver une comparaison sociale plutôt absente de la modalité en ligne et aux enseignants de visualiser l'appropriation de ses attendus par les étudiants. La comparaison des dynamiques d'activités entre individus et cohorte offre également un système d'alerte précoce au décrochage.

**Mots-clés.** tableau de bord, suivi étudiant, pilotage des apprentissages.

**Abstract.** The design of the BoardZ educational dashboard, a tool for monitoring teaching and learning, is the result of a collaborative effort involving more than forty higher education institutions. The expectations of students, lecturers and heads of training gathered during group interviews have been compared with the scientific literature to design a monitoring tool that respects the data and expertise of each individual. The simplicity of its indicators makes it completely atypical, yet it compares individual activity with the cohort's modelling of teaching expectations. This enables students to rediscover a social comparison that is rather absent from the online modality, and teachers to visualise the appropriation of their expectations by students. Comparing the dynamics of activities between individuals and the cohort also provides an early warning system for dropping out.

**Keywords.** dashboard, student monitoring, learning management.
Depuis l'essor des modalités distancielles et plus généralement en ligne, l'enseignement supérieur fait face à de nouveaux défis en matière de gestion de l'apprentissage, du suivi des étudiants à distance et de la nécessité d'adapter les pratiques d'enseignement. Le projet BoardZ de tableau de bord pédagogique, porté à l'échelle nationale, dans le cadre du Plan de Relance et de Résilience France 2030, accompagne les étudiants et les enseignants dans ces problématiques, en ré-éclairant (pour ces acteurs) les informations dégradées par les modalités numériques. Dans ce contexte, cette communication présente les travaux menés par le groupe de travail interuniversitaire lors de la conception de ce tableau de bord. BoardZ s'est placé dès son origine comme le contre-pied aux "boîtes noires" issues des learning analytics (Siemens & Gasevic, 2012) biberonnés à l'IA, auxquelles, selon Jourlin (2021), il manque un ressenti et un raisonnement adapté au contexte, toujours plus complexe que celui modélisé dans l'outil. Son objectif est de redonner les moyens d'action aux utilisateurs (étudiants comme enseignants) pour qu'ils assurent leurs rôles d'experts (Berrebi-Hoffmann 2009) dans leurs domaines respectifs, seuls capables d'analyser la situation complexe d'enseignement ou d'apprentissage grâce à leurs connaissances du domaine, mais surtout du contexte spécifique et individuel de chacun. Dès lors, quelles informations et avec quels niveaux de précision leur présenter, et sous quelles formes, pour qu'ils pilotent au mieux leurs apprentissages et leurs enseignements ? Après enquête auprès des usagers, les réponses apportées par le groupe de travail font de l'outil BoardZ un moyen de réappropriation des apprentissages et des enseignements, dans un moment où les technologies, à l'inverse, apportent un risque non négligeable de déresponsabilisation des acteurs (Nolla, J_M. & al., 2021).

Les enquêtes auprès des utilisateurs que nous avons menées ont servi à définir le type de tableau de bord pédagogique attendu par les utilisateurs. Les résultats de ces enquêtes sont devenus le cahier des charges fonctionnel du groupe de travail national pour l'élaboration de BoardZ.

Trois profils ont été questionnés : les étudiants, les enseignants et les responsables de formations. Le focus groupe étudiant, constitué de douze étudiants, a été sollicité lors de trois séances collectives en présentiel, en amont des deux autres profils qui ont été tenus au courant de ces réponses. Cela a permis de placer au centre des réflexions les attentes des étudiants. Ces dernières peuvent se résumer en quatre points principaux :

* "Voir si je fais bien ce qui est attendu" [par l'enseignant]. Cette première attente fait écho aux travaux montrant la corrélation entre la réussite étudiante et leur compréhension des attendus explicites ou implicites de leurs enseignants (Rayou, 2018). Le tableau de bord doit comparer l'activité de l'apprenant avec les activités attendues par l'enseignant. Il est à noter que qu'il a été fait mention d'activité attendue et non de performance attendue. Certainement car celle-ci est plus de l'ordre du privé et n'a pas spontanément sa place sur un tableau.

* "Savoir ce que les autres ont fait" On retrouve ici, l'idée de l'importance de la comparaison sociale qui aide les apprenants à prendre conscience du comportement de leurs pairs et les incite au conformisme (Davis et al., 2017)

* "M'aider et pas me démoraliser". Les étudiants souhaitent que le tableau de bord mette en avant leurs progrès et réussites plutôt que leurs lacunes (Love et al., 2021). S'il envoie des alertes aux étudiants, celles-ci doivent prévenir plutôt que stigmatiser.

* "Voir ce que l'enseignant voit de moi" Cette demande de transparence est une des bases du RGPD et de la volonté de plus en plus répandue de maîtriser ses données personnelles. Elle est renforcée ici par un besoin de comprendre l'usage qui est fait de
ces données, certainement dans la perspective de maîtriser l'image de soi présentée à l'enseignant aux travers de ses traces numériques.

Nous nous sommes efforcés de respecter une approche éthique par design (Fischer, 2019) lors de la conception de BoardZ. Les considérations éthiques que nous avons appliquées tout au long de nos travaux de conception sont basées en premier lieu sur l'implication des étudiants dans l'élaboration des indicateurs et la garantie de transparence dans leur utilisation (West et al., 2020) mais également en clarifiant leur usage pédagogique et non de surveillance ou d'évaluation (Griffiths, 2020). De plus, en limitant les diagnostics individuels à la simple comparaison de l'activité aux attendus supposés nous assurons d'une part la confidentialité des données (Sun et al., 2019) et le risque de dilemme pour les étudiants entre collaboration et concurrence (West et al., 2020).

Les deux autres profils ont été consultés ensemble, lors de six séances de groupe de discussion, dont cinq à distance et une en présentiel, de mars à novembre 2022. Le groupe était constitué de cinquante-trois enseignants et enseignants-chercheurs issus de quarante établissements d'enseignement supérieur. Les attentes des enseignants sont nettement plus variées, en incluant des contraintes de contexte et d'utilisation. L'attente fonctionnelle principale peut cependant être résumée par la volonté de disposer d'un tableau de bord synthétique qui permette de s'assurer que l'enseignement se déroule bien, incluant un suivi global de la cohorte et la détection des décrocheurs au plus tôt afin de pouvoir y apporter une réponse efficace. Dans les demandes concernant le contexte, on retiendra la demande d'un outil respectueux de leur expertise d'enseignant, qui ne prenne pas de décisions à leur place. On observe également une forte demande d'un outil qui s'adapte à la pratique de chacun et ne leur demande pas à rentrer dans un moule prédéfini de scénarios ou d'activités pédagogiques. Enfin les demandes émanant du profil enseignant font toutes plus ou moins directement mention d'une facilité d'usage, et de la crainte de crouler sous les informations non exploitables facilement.

Plus spécifiquement pour le profil responsable de formation, une demande d'analyse transversale des parcours étudiants pour détecter au plus tôt un décrochage plus diffus. De ce groupe a également émergé une préoccupation d'assistance positive du tableau de bord, qui ne doit pas être stigmatisant ou démotivant ni pour les étudiants, ni pour les enseignants, ainsi qu'une grande prudence dans les diagnostics pouvant être proposés. Comme nous le rappelle Peraya (2019), les traces numériques d'apprentissage sont « partielles et limitées », ce qui remet en cause leur pertinence et même leur validité. Enfin, selon l'objectif d'un outil sobre et synthétique, nous retenons la remarque de ne pas re-donner des informations qui sont déjà disponibles par ailleurs : par exemple, le LMS Moodle (Dougiamas, M., 2003) qui propose des fonctionnalités de suivi individuel des apprenants ou de suivi d'activités qui sont déjà très complète.

Pour s'assurer de la légalité a minima avec le RGPD, nous avons consulté l'association des DPO des universités, qui nous a rappelé les règles de nécessité et de transparence de la donnée et a cadré les limites d'usage des données personnelles dans le cadre d'un tableau de bord pédagogique. Nous avons appliqué le principe de *privacy by design* (Cavoukian, 2009) afin d'assurer la protection des données personnelles dès la conception du tableau de bord, limitant ainsi autant que possible un mésusage de celles-ci. Cet aspect juridique est couplé à une préoccupation éthique de ne pas intégrer de données pouvant être mal interprétées ou non fiables (Hong, 2022). C'est le cas par
exemple des notes obtenues dans des activités dont on ne peut déterminer le poids réel sur l'évaluation de l'enseignement.

Les travaux du groupe de travail pour la conception de BoardZ ont aligné ces attendus utilisateurs avec la littérature scientifique du domaine. Ainsi, bien que les effets positifs sur les résultats étudiants bénéficiant d'un tableau de bord pédagogique sont montrés par Kim (2016), il indique également que la satisfaction engendrée n'est toutefois pas proportionnelle à la fréquence d'usage. Cela nous suggère de proposer une utilisation à bon escient plutôt que régulière. Pour répondre à cela, BoardZ introduit une gestion du temps basée sur l'activité pédagogique réelle plutôt que sur la régularité temporelle. Ainsi, le temps n'est plus compté en jours ou semaines, mais en activités pédagogiques de la cohorte. En période de vacances, ou de séjour en entreprise, le temps se suspend, tandis que sur une séquence pédagogique dense il peut s'accélérer.

Alors que les résultats présentés par Jivet (2018) suggèrent que la comparaison avec les pairs ne soit pas perçue positivement par tous les apprenants, nous décalons la problématique en prenant la cohorte comme référence pour modéliser les attendus, et les parcours individuels au regard de ces attendus. La modélisation d'un parcours apprenant se construit donc sur les attendus perçus par la cohorte à laquelle on le compare, effaçant ainsi la problématique de la comparaison individuelle.

Enfin comme indiqué par Cisel et Baron (2019), un bon équilibre doit être trouvé entre la délégation du diagnostic confié au tableau de bord et le temps d'appropriation pour un usage pertinent de celui-ci par l'utilisateur, afin de réduire les risques d'inutilité et de diagnostics aberrants. Le groupe de travail BoardZ s'est alors attaché à définir ce juste milieu dans les indicateurs retenus, afin qu'ils soient porteurs d'informations pertinentes et aisément interprétables. Dans ce sens, il a été décidé de caractériser les actions des apprenants en deux classes : les ressources et les activités. Toutes les actions nécessitant une production sont qualifiées d'activités tandis que les actions qui requièrent uniquement une prise de connaissance d'information sont qualifiées de ressources. La distinction se fait ainsi sur la mise en activité ou non de l'étudiant.

Comme nous l'avons déjà évoqué, la modélisation des comportements apprenants basée sur la modélisation du comportement de la cohorte permet de sortir de la comparaison individuelle de pair à pair, mais également de s'adapter automatiquement à la pratique de l'enseignant. Ainsi les attendus de l'enseignant sont estimés selon le comportement d'une part significative de la cohorte. Leur temporalité est associée au moment où l'activité est réalisée par la cohorte, et leur importance par le pourcentage de réalisation. La comparaison de l'activité numérique de chaque apprenant à celle de la cohorte amène à une modélisation plus nuancée que si elle se basait sur les attendus réels de l'enseignant, forcément binaires dans la modélisation, soit : fait ou pas fait à partir d'une date donnée. Dans cette approche, une côte est donnée aux activités selon leur adoption par la cohorte, priorisant ainsi les activités dans une dynamique temporelle. Cette côte indique l'importance accordée par la cohorte à cette activité à l'instant t. Cette information est un indicateur important remonté à l'enseignant : il lui indique le taux de réalisation des activités et surtout la vitesse d'appropriation des activités par les étudiants. Son expertise lui permet alors de vérifier que le déroulement de son enseignement rencontre sa cible comme il l'attendait. Charge à lui, et à lui seul, d'apporter une remédiation ou un réajustement des consignes si le résultat n'est pas ce qu'il espérait.

Confier à la cohorte la temporalité des attendus permet de se caler sur le rythme réel d'apprentissage sans que l'enseignant n'ait à le paramétrer lui-même. Grâce à cela le
tableau de bord n'est actif que sur les périodes d'activité pédagogique qui sont déterminées par l'activité réelle de la cohorte.

BoardZ utilise le décalage de rythme d'apprentissage comme signe avant-coureur de décrochage potentiel, selon une référence donnée, comme nous venons de le voir, par la cohorte et non directement par l'enseignant. Il convient tout de même de rappeler qu'indirectement, c'est bien lui qui donne son rythme à la promotion par la scénarisation de son enseignement et son animation. Ce décalage d'observation du référentiel nous permet d'être plus proche de la réalité des apprenants qui sont généralement impliqués dans plusieurs scénarios d'apprentissage et doivent y consacrer un temps qui n'est pas toujours celui désiré par chaque enseignant. Deux problèmes se sont présentés pour la caractérisation des comportements atypiques : exclure les étudiants déjà décrocheurs de la modélisation de référence, afin qu'ils ne servent pas de modèle et s'assurer que la détection reste proactive tout au long de l'enseignement, afin qu'un début de semestre exemplaire ne vienne pas retarder la détection d'un décrochage. Pour cela nous avons mis en place deux notions importantes pour les indicateurs de boardZ : la notion de cohorte active et une fenêtre flottante d'observation. La cohorte active est composée des seuls étudiants ayant été actifs sur la fenêtre flottante, et celle-ci est définie par le nombre de jours sur lesquels la cohorte a activé les dix dernières actions avec une limite minimale de quinze jours. Les valeurs de dix actions et quinze jours sont paramétrables pour le moment mais ont vocation dans une prochaine version à être calculées automatiquement, en fonction de la pratique numérique de l'enseignant dans le cours. Les indicateurs d'activité de BoardZ sont systématiquement calculés sur l'ensemble de l'enseignement et sur la fenêtre active : une dynamique négative de la valeur obtenue sur la fenêtre active est un bon indicateur de réduction de rythme, mais elle doit être tempérée par son pendant calculé sur l'ensemble de l'enseignement.

L'adaptation automatique de BoardZ à la pratique numérique de l'enseignant permet une adoption moins contraignante pour les enseignants. Cette adaptation leur offre également un nouveau point de vue sur leurs activités numériques, en matérialisant pour chaque activité les traces qu'elle produit, comme autant de preuves d'engagement des apprenants (Spriet 2024). Les enseignants désireux d'avoir un meilleur suivi de leurs cohortes pourront alors intégrer ce nouveau paramètre lors de l'élaboration de leur scénario numérique.

En conclusion, BoardZ se veut être un complément basique aux environnements numériques d'apprentissage, qui permet de retrouver des informations de comparaison aux pairs qui se font bien souvent de manière informelle en présentiel. Pour les enseignants, ce tableau de bord pédagogique permet de visualiser l'appropriation de leur enseignement par la cohorte et de mieux le piloter en conséquence, mais également de superviser l'activité individuelle de chaque apprenant, avec une détection au plus tôt de comportements atypiques pouvant être signe d'un décrochage imminent.
Bibliographie

Berrebi-Hoffmann, I., et Lallement, M., (2009) À quoi servent les experts ? , Cahiers internationaux de sociologie, vol. 126, no. 1, pp. 5-12.

Cavoukian, A., (2009) "Privacy by Design: The 7 Foundational Principles" . Office of the Information and Privacy Commissioner of Ontario.

Cisel, M., Baron, G.-L., (2019) Utilisation de tableaux de bord numériques pour l'évaluation des compétences scolaires : une étude de cas. Questions Vives, recherches en éducation, hal-03051588

Davis, D., Jivet, I., Kizilcec, R. F., Chen, G., Hauff, C., & Houben, G. J. (2017, March). Follow the successful crowd: raising MOOC completion rates through social comparison at scale. In Proceedings of the seventh international learning analytics & knowledge conference (pp. 454-463).

Dougiamas, M. and Taylor, P.C. (2003) Moodle: Using Learning Communities to Create an Open Source Course Management System. Proceedings of the EDMEDIA 2003 Conference, Honolulu, Hawaii.

Fischer, F. (2019). L'éthique by design du numérique : généalogie d'un concept. *Sciences du Design, 10*, 61-67. https://doi.org/10.3917/sdd.010.0061

Griffiths, D. (2020). The Ethical Issues of Learning Analytics in Their Historical Context. In: Burgos, D. (eds) Radical Solutions and Open Science. Lecture Notes in Educational Technology. Springer, Singapore. p. 39-56
https://doi.org/10.1007/978-981-15-4276-3_3

Y. Hong, A. Nguyen, B. Dang and B. -P. T. Nguyen, "Data Ethics Framework for Artificial Intelligence in Education (AIED)," 2022 International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), Bucharest, Romania, 2022, pp. 297-301, doi: 10.1109/ICALT55010.2022.00095.

Jivet, I., Scheffel, M., Specht, M., & Drachsler, H. (2018, March). License to evaluate: Preparing learning analytics dashboards for educational practice. In Proceedings of the 8th international conference on learning analytics and knowledge (pp. 31-40).

Jourlin, P., (2021) La boîte translucide : un éclairage sur l'intelligence artificielle. Editions universitaires d'Avignon, , 978-2-35768-127-9. ⟨hal-03222107⟩

Kim, J., Jo, I. H., & Park, Y. (2016). Effects of learning analytics dashboard: analyzing the relations among dashboard utilization, satisfaction, and learning achievement. Asia Pacific Education Review, 17, 13-24.

Love, J., DeMonner, S., & Teasley, S., Show Students Their Data: Using Dashboards to Support Self-Regulated Learning. EDUCAUSE Review, 20 juillet 2021. https://er.educause.edu/articles/2021/7/show-students-their-data-using-dashboards-to-support-self-regulated-learning
Nolla, J.-M., Ntebutse, J. G. & Leroux, J. L. (2021). Perte de résonance dans l'évaluation des apprentissages en formation à distance : l'apport de l'éthique de la bienveillance et de la responsabilité. Éthique en éducation et en formation, (11), 29-46.
https://doi.org/10.7202/1084195ar

Peraya, D. (2019). Les Learning Analytics en question. Distances et médiations des savoirs, 25. DOI : 10.4000/dms.3485

Rayou, P. (2018). Pédagogie explicite. Recherche & formation, 97-107.

Siemens, G., & Gasevic, D. (2012). Guest editorial-learning and knowledge analytics. Journal of Educational Technology & Society, 15(3), 1-2.

Spriet, T., Laurent, R., Albareil, E. & Maamri, O., (sous presse) BoardZ, un tableau de bord pédagogique pour piloter les apprentissages, Dans Perlot, O.(dir.), LMS aujourd'hui et demain, Presses des Mines.

Sun, K., Mhaidli, A. H., Watel, S., Brooks, C. A., & Schaub, F., (2019). It's My Data! Tensions Among Stakeholders of a Learning Analytics Dashboard. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '19). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Paper 594, 1-14.
https://doi.org/10.1145/3290605.3300824

West, D., Luzeckyj, A., Toohey, D., Vanderlelie, J., & Searle, B. (2020). Do academics and university administrators really know better? The ethics of positioning student perspectives in learning analytics. Australasian Journal of Educational Technology, 36(2), 60-70. https://doi.org/10.14742/ajet.4653