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La réforme numérique

La machine annonçait primitivement l’ordinateur. L’apprivoisement, puis l’utilisation mécanique des forces de la physique décuplaient déjà l’action de l’individu. Or, si la révolution industrielle a catapulté le monde dans l’ère de la machine, l’ère numérique comporte, quant à lui, des dimensions dont nous saisissons à peine les limites. Après avoir façonné notre environnement, nous influons maintenant sur l’homme.
Il y a lieu de s’inquiéter du fait que cette évolution vers le numérique soit favorisée principalement par la science, l’industrie et le commerce, alors que le monde de la politique et le monde de l’éducation, entre autres, sont encore à la traîne. Ils tentent toujours de saisir avec une logique désuète ce qui ne saurait être compris que par une pensée affranchie de notions prédéfinies, mue par une inventivité au service de l’humanité.
Dans cette rapide évolution, le passé s’avère obsolète. Un coup d’œil à la croissance mondiale de la population et à la courbe de la productivité (figure 1) révèle qu’une telle progression est insoutenable et qu’il est donc impératif de considérer le présent en fonction de l’avenir. Remarquez que la courbe de la productivité dépasse désormais celle de la population, conséquence notamment du boum de la scolarisation et du maillage des sciences.

Figure 1 : Croissance mondiale de la population et du PIB.

Le numérique influence l’évolution sur plusieurs plans, par exemple :
•    le génie informatique qui a soutenu l’exponentialité de la loi de Moore pendant plus de 50 ans et dont on commence seulement à percevoir la fin ;
•    le système binaire et les langages de programmation, dont la gratuité et la plasticité permettent à tous de s’adonner à la production de masse sans avoir obligatoirement recours au capital bancaire;
•    la multiplication exponentielle des données dont le traitement se fait en marge de la conscience humaine;
•    l’émancipation de la propriété intellectuelle au profit du bien partagé ou du bien commun;
•    la puissance des réseaux qui transmettent le savoir, où les réalisations se coconstruisent et où l’intelligence se fait collective et mémétique, voire algorithmique;
•    l’intelligence artificielle qui traite des données massives.
L’image ci-dessous illustre bien les quelques années qui séparent l’ordinateur personnel du premier iPhone, ce qui représente moins de temps qu’il n’en faut à un élève pour terminer le secondaire.

À la une - La réforme numérique

Figure 2 : Du iMac G3 au iPhone. (Inspiration de l’image : http://reflectionof.me/2000-vs-2010.)

De cette image, on peut tirer au moins quatre constats.
1.    La vertigineuse accélération du développement technologique. Il ne s’agit pas seulement de miniaturisation et de mobilité, ce qui, déjà, change totalement la perspective de l’apprentissage, mais aussi des fonctions intégrées aux appareils mobiles qui n’ont aucune utilité sur un ordinateur de bureau : géolocalisation, gyroscope, accéléromètre, caméra arrière, capture vidéo, communication en champ proche, réalité augmentée et réalité virtuelle, etc.
2.    La prise de conscience que les méthodes d’enseignement, à quelques exceptions près, ne réussissent pas à innover de manière à tirer profit de ces nouveaux outils dont le potentiel pédagogique est extraordinaire.
3.    L’étroitesse d’esprit qui fait en sorte que, neuf ans plus tard, les appareils mobiles sont toujours interdits dans la majorité des salles de classe, malgré le fait qu’ils sont pourtant des milliers de fois plus puissants que le superordinateur IBM dont disposait la NASA en 1969 lors du premier voyage sur la Lune.
4.    Notre incapacité à voir ce qui a radicalement changé depuis l’avènement du iPhone et à exploiter l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse de Siri, de Google Now ou de Cortana, la recherche d’informations sur Google ou toutes les applications qui utilisent des algorithmes de plus en plus intuitifs.

Certains, heureusement, font preuve de sagacité. L’organisme Horizons de politiques Canada, dont la mission est d’aviser le gouvernement fédéral des enjeux futurs concernant les nouvelles technologies, a récemment publié un rapport portant sur les technologies émergentes. Parmi les deux domaines qui affectent le plus l’éducation, à savoir, d’une part, les neurotechnologies et les technologies cognitives, et, d’autre part, les technologies numériques et des communications, notons particulièrement les interfaces cerveau-ordinateur de prochaine génération, puis les interfaces cerveau-cerveau, l’analyse prédictive des sentiments d’un groupe et les murs intelligents. Il ne s’agit donc plus de science-fiction, mais plutôt de « science-friction ». Bien en peine seront ceux qui ne sauront pas apprivoiser le changement et s’adapter à l’évolution de la technologie.

Dans ce contexte de changement fulgurant, les données probantes et les méta-analyses, quoique nécessaires, ont une valeur relative. De nouveaux modes de recherche ajouteront à la compréhension des phénomènes. En outre, l’intégration de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique apportera des données plus récentes et un traitement des données d’un autre ordre. La recherche normative et l’approche gaussienne des fonctions de masse, bien que d’un intérêt certain à l’échelle des systèmes, sont beaucoup moins justes sur le plan des individus. Or, la plasticité des algorithmes permet une personnalisation des apprentissages que nous commençons seulement à explorer.

En constatant tout le potentiel créatif des nouvelles technologies et de leurs propriétés intelligentes, il est naïf de croire qu’un dispositif numérique n’est qu’un outil subordonné à la pédagogie. C’est mal connaître l’un et l’autre. En ce qui concerne le premier, il faut d’abord rappeler l’avertissement de McLuhan selon lequel « the medium is the message ». Un ordinateur doté d’une intelligence artificielle n’est pas un outil comme un autre. Aussi suis-je de l’avis du philosophe Bernard Stiegler qui ose parler de technologies de l’information et de la cognition. Quant à la pédagogie, c’est-à-dire « l’art d’enseigner ou les méthodes d’enseignement propres à une discipline, à une matière ou à un ordre d’enseignement, à un établissement d’enseignement ou à une philosophie de l’éducation » (Office québécois de la langue française : pédagogie), ce concept est un reliquat de nombreux siècles de cours magistraux, bien avant que l’on reconnaisse la primauté de l’apprentissage. Non pas que l’enseignement soit désuet; il est, au contraire, plus nécessaire que jamais. Mais, il ne saurait faire fi de la spécificité des élèves. À ce titre, les programmes de formation « au pas cadencé » sont d’une autre époque et doivent être revus à la lumière des compétences tant universelles qu’individuelles.

L’école prépare-t-elle les jeunes à réussir dans un climat de changement aussi effervescent? Pas toutes, assurément. Un système monolithique comporte immanquablement son lot de décrocheurs. Il faudra un système flexible, agile et diversifié, influencé par les possibilités d’enseignement et d’apprentissage qu’offrent les nouvelles technologies, pour favoriser la réussite de tous les élèves. Il est impératif que l’école se fasse humainement intelligente avant d’être entièrement assujettie aux algorithmes.
La prochaine réforme de l’éducation est déjà entamée. Elle n’est pas institutionnelle comme les précédentes. Elle est chaotique et insaisissable dans son ensemble, mue par les forces inexorables d’une révolution tant exaltante qu’inquiétante. Cette fois, ce sont les acteurs du terrain qui tiennent les commandes. À nous d’en déterminer la direction.

 

Références :

CABALLE, S., et R. CLARISO, (2016). Formative Assessment, Learning Data Analytics and Gamification, Elsevier.
FOXMAN, S. (2013). Why the Global Economy May Be Doomed to Lower Growth –Maybe Forever.
GAFFNEY, O., et D. YOUNG, (2016). « 5 Ways Artificial Intelligence Will Disrupt Science », World Economic Forum.
GROTHAUS, M. (2016). It’s Official: Moore’s Law Is Nearing Its End.
HORIZONS DE POLITIQUES CANADA (2014). MetaScan 3 – Technologies émergentes.
MCLUHAN, M. (1964). Understanding Media: The Extensions of Man, McGraw-Hill.
PUIU, T. (2015). Your Smartphone is Millions of Times More Powerful That all of NASA’s Combined Computing in 1969. []
Wikipédia, Affordance.
Wikipédia, Bernard Stiegler.
Wikipédia, Communication en champ proche.
Wikipédia, Cortana.
Wikipédia, Google Now.
Wikipédia, IBM 360 et 370.
Wikipédia, Loi de Moore.
Wikipédia, Mème.
Wikipédia, Siri.

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Écrit par

Spécialiste en sciences de l'éducation et nouvelles technologies. Pendant ses années d'enseignement, François Guité a toujours exploré les nouvelles pédagogies. Intrigué dès le début par les technologies de l’information, il forme un groupe de travail pour explorer leurs contributions à l'enseignement où son expérimentation didactique l’a mené à l’autogestion des apprentissages. Ayant trouvé dans les médias sociaux une source intarissable de formation, il anime depuis 2004 Relief (francoisguite.com), un blogue éducationnel, en plus d'être très actif sur Twitter (@FrancoisGuite). Plus tard, il joint les rangs du Centre de transfert pour la réussite éducative du Québec (CTREQ) où il coordonne le Réseau d'information pour la réussite éducative (RIRE). Il agit actuellement comme consultant, notamment au ministère de l'Éducation et de l’Enseignement supérieur (MEES) du Québec.

Derniers commentaires
  • Quand on suit les grandes tendances animées par les leaders de changement comme nous le faisons à l’Institut national des mines, on se rend compte que les compétences nouvelles recherchées par les employeurs miniers les plus novateurs sont celles développées de façon informelle par les jeunes en jouant à des jeux vidéos. Ça laisse songeur sur la place de l’école traditionnelle pour former les travailleurs de demain.

    • François Guité

      C’est un constat étonnant de perspicacité. Je suis saisi de ce contraste frappant que vous relevez entre “leaders de changement”, “compétences nouvelles” et “employeurs novateurs”, d’une part, et “école traditionnelle”, d’autre part. De toute évidence, le fossé se creuse. L’école a tout à perdre si elle ne s’adapte pas aux nouvelles stratégies d’apprentissage.

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