Innovation Pédagogique et transition
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Objets connectés : catalyseurs dans la médiation des savoirs scientifiques

Un article repris de http://journals.openedition.org/dms/5028

L’évolution des technologies de l’information et de la communication conduit à l’essor d’un Internet des Objets qui transforme nos interactions avec les objets et change nos façons de s’informer et d’apprendre. Permettant d’étendre la perception humaine des phénomènes physiques et de faciliter l’expérimentation, les objets connectés peuvent jouer un rôle de catalyseurs dans la médiation scientifique. Leur utilisation dans la formation aux sciences introduit deux activités combinant l’apprentissage en présentiel et à distance : l’expérimentation in situ et le laboratoire à distance. Nous avons réalisé quatre dispositifs d’apprentissage pour la compréhension des grandeurs photométriques et conduit une expérimentation afin d’étudier les effets et les enjeux de l’utilisation d’objets connectés. Les résultats montrent qu’ils favorisent le rapprochement de la théorie avec la pratique et qu’ils impliquent l’adaptation des savoirs scientifiques.

Un article repris de la revue Distances et Médiations des Savoirs, une publication sous licence CC by sa

Aymeric Bouchereau et Ioan Roxin, « Objets connectés : catalyseurs dans la médiation des savoirs scientifiques », Distances et médiations des savoirs [En ligne], 30 | 2020, mis en ligne le 25 juin 2020, consulté le 05 octobre 2020. URL : http://journals.openedition.org/dms/5028 ; DOI : https://doi.org/10.4000/dms.5028

Pour son implication dans la conception de l’un des dispositifs, les auteurs remercient Liviu-Adrian Cotfas, maître de conférences au département d’informatique et de cybernétique économique de l’Université de Bucarest et chercheur postdoctoral au sein du laboratoire ELLIADD en 2018

Introduction

L’Internet des Objets (IdO) est une nouvelle étape dans l’évolution des technologies de l’information et de la communication (TIC) : celle de leur imbrication avec les objets physiques de notre environnement. Les objets les plus simples (par exemple grille-pain [1], bracelet, chaussures) et les plus complexes (par exemple smartphone, voiture) deviennent des objets qui étendent les logiques d’automatisation et d’assistance dite intelligente. L’évolution vers une informatique ubiquitaire entraîne, à l’instar du passage de l’écrit à l’ordinateur, des changements politiques, culturels, religieux et modifie nos pratiques d’apprentissage (Serres, 2007).

Les TIC favorisent l’introduction d’activités asynchrones et à distance pour compléter la formation en présentiel. De plus, la mobilisation de ces technologies dans les scénarios pédagogiques stimule la combinaison entre la formation à distance et la formation en présentiel. Si une telle articulation est portée par un environnement informatique pour l’apprentissage humain, on parle d’une formation hybride [2] (Charlier, Deschryver et Peraya, 2006 ; Charnet, 2016). Notre recherche s’intéresse aux possibilités et conditions de formation dans le contexte de l’IdO. Nous soutenons la thèse selon laquelle les objets connectés (OC) constituent des outils pour la médiation des savoirs scientifiques, en facilitant l’observation et en stimulant l’interprétation de l’environnement grâce à leurs capteurs. Dans cet article, nous interrogeons les enjeux de l’usage des OC pour l’apprentissage et les formes d’hybridation qu’ils produisent dans la formation aux sciences.

La première partie décrit le cadre de notre réflexion sur l’utilisation des OC pour l’apprentissage et la façon dont ils sont exploités pour la médiation des savoirs scientifiques. Dans la seconde partie, les résultats d’une expérimentation sont examinés pour mettre en exergue les nouvelles conditions que posent les dispositifs d’apprentissage des sciences basé sur des OC. Nous concluons en explicitant les limites et les atouts, de l’hybridation de la formation aux sciences produites par l’usage d’OC.

Apprendre la science avec des objets connectés

L’IdO est complexe à appréhender du fait de la pluralité de ses acceptions et de la diversité des technologies en jeu (Roxin et Bouchereau, 2017a). Le concept trouve sa source dans les travaux sur la communication entre machines, les systèmes cyberphysiques et l’informatique ubiquitaire. Dans la continuité de l’informatique ubiquitaire, l’IdO est la proposition de nouveaux contextes d’utilisation des TIC par leur fusion avec les objets du quotidien (Dourish et Bell, 2011). L’IdO est aussi compris comme une infrastructure pour la mise en données de l’environnement dans laquelle les OC sont des producteurs et des consommateurs de données (Miorandi, Sicari, De Pellegrini et Chlamtac, 2012). Les OC sont les acteurs principaux de l’écosystème de technologies de l’IdO visant : la captation de données et l’action sur l’environnement ; l’interconnexion et la communication entre objets ; le traitement et l’analyse des flux de données massives (Roxin et Bouchereau, 2017b).

Dimensions de l’Internet des Objets et capacités des objets connectés

Nous avons identifié et défini quatre dimensions afin d’étudier l’IdO : données, interfaces, pervasivité et agents (Bouchereau, 2018 ; Bouchereau et Roxin, 2018).

Les données de l’IdO sont des grandeurs physiques générées par les capteurs d’OC et de microcontrôleurs (par exemple accéléromètre, capteur de luminosité, gyromètre, hygromètre, infrarouge, thermomètre). Les interfaces des OC sont surfaciques, tangibles et ambiantes ; elles mobilisent le corps et rapprochent la représentation de l’information de son moyen de contrôle. La dimension pervasive est la réduction des contraintes d’accès à l’information dans l’espace et le temps, depuis de multiples supports, pour télécharger des contenus de types différents. La dernière dimension correspond à l’agentivité des OC : leur capacité de décision et d’action reposant sur des méthodes d’analyse de données et sur des actionneurs (Pramanik, Pal et Choudhury, 2018).

L’OC est caractérisé par ses capacités de captation de données et d’action sur l’environnement, d’interaction (avec l’humain ou avec d’autres objets) et d’analyse de données. Le mode de fonctionnement de l’OC repose sur un mouvement allant de l’observation vers l’abstraction. Ce mouvement débute par des observations sur l’environnement (données), agrégées et mises en relation (information) pour, in fine, en extraire des connaissances (Qin et al., 2016).

Technologies pour l’apprentissage des sciences

L’apprentissage des sciences et le développement d’une culture scientifique font partie des enjeux de nos sociétés contemporaines. Selon Morin (2008), l’augmentation exponentielle de connaissances scientifiques a créé une rupture entre la culture humaniste et la culture scientifique [3]. De plus, si « l’esprit peut accéder aisément aux connaissances de la culture humaniste », les connaissances dans la culture scientifique sont enfermées dans des disciplines de plus en plus spécialisées et s’expriment « dans des langages formalisés inaccessibles au profane » (Morin, 2008, p. 1635). Dès lors, l’objectif visé avec une formation hybride est aussi de rendre les savoirs scientifiques plus accessibles et de stimuler la compréhension.

Les matières scientifiques ont été pionnières dans l’introduction des TIC et dès les années 60, l’ordinateur a été utilisé par les enseignants pour créer des tutoriels et des simulations, pour la programmation, le calcul scientifique et l’enregistrement de données (Cox, 2012). Avec le logiciel LOGO, Papert montre que l’informatique permet la création d’environnements riches où l’apprenant construit ses connaissances par l’expérience concrète (Papert, 1994). Cependant, à partir des années 2000, les usages se sont cantonnés à des recherches sur le Web et à la mise en ligne des cours (Cox, 2012).

L’étude de la littérature et des capacités des OC suggère des usages éducatifs qui rejoignent ceux de la première période d’intégration des TIC. Nous avons montré (Bouchereau et Roxin, 2018) que les dispositifs d’apprentissage basés sur des OC se distinguent par l’exploitation d’au moins une des quatre dimensions de l’IdO (données, interfaces, pervasivité, agents). Ces dispositifs s’inscrivent majoritairement dans les conceptions constructivistes et socioconstructivistes de l’apprentissage (Piaget, 1969 ; Vygotski, 1997). Ils supportent des activités (individuelles ou collectives) centrées sur l’apprenant où il expérimente par lui-même. Les dispositifs d’apprentissage visent l’engagement des apprenants, la contextualisation des savoirs et l’authenticité des activités.

Objet connecté : intermédiaire entre l’environnement et l’apprenant

Les dispositifs d’apprentissage identifiés dans la littérature sont basés sur les interactions entre l’apprenant et l’environnement. L’apprentissage est un processus d’interaction entre les informations produites par l’apprenant et par l’OC. Au niveau le plus bas (voir figure 1), il s’agit d’une interaction entre les données « captées » par les sens humains et par les capteurs des OC. La précision des capteurs et leur plage de valeur plus grande permettant de capter, par exemple, les ultrasons ou les rayons infrarouges, présentent un intérêt particulier pour l’apprentissage des sciences.

Figure 1 : interactions entre les informations issues des données recueillies par les sens humains et les capteurs des OC (Bouchereau, 2018)

Lorsqu’il s’agit d’apprendre les sciences, les conceptions élaborées par l’apprenant pour expliquer son environnement peuvent s’opposer aux savoirs (Astolfi, Darot, Ginsburger-Vogel et Toussaint, 2008). Ces conceptions sont ancrées dans le quotidien et sont élaborées intuitivement à partir des sens et en faisant des analogies avec des expériences passées (Hofstadter et Sander, 2013) [4]. Ce processus est efficace pour s’adapter au quotidien, mais c’est aussi une « facilité de l’esprit qui se précipite vers une explication toute prête » (Bachelard, 1993), conduisant à des conceptions erronées en opposition avec les savoirs scientifiques.

Démocrite, père de la science moderne, opposait « la connaissance légitime de l’intellect à la connaissance bâtarde des sens » (Morel, 1998, p. 8), car il estimait que l’expérience sensible est toujours relative et incapable de saisir la réalité authentique. La connaissance légitime est celle de la raison qui, par son exercice, parvient à saisir la réalité et la rendre intelligible. Les savoirs sont construits par l’adoption de la méthode scientifique impliquant l’observation rigoureuse du réel, la formulation d’hypothèses et l’expérimentation (Bachelard, 1993). L’expérience sensible peut conduire aux savoirs scientifiques à condition qu’elle soit interprétée et encadrée ; ce n’est pas tant la quantité que la qualité de l’expérience qui importe.

Nous soutenons l’hypothèse que les OC peuvent servir l’apprentissage des sciences en apportant un cadre pour rendre « perceptibles » des phénomènes difficilement accessibles aux sens. Le processus de médiatisation suit le modèle Données-Représentation-Interactions (D-R-I) : les données captées permettent de générer en temps réel une représentation d’un phénomène physique avec laquelle l’apprenant peut interagir. Les OC sont des instruments de mesure et d’interprétation de l’environnement qui apportent des informations sur des phénomènes physiques non tangibles.

Le modèle D-R-I décrit l’un des processus possibles de valorisation des capacités des OC et donne lieu à plusieurs implémentations dans le cadre de la formation aux sciences. Nous distinguons deux implémentations qui introduisent des formes d’hybridation dans les formations : l’expérimentation in situ et le laboratoire à distance.

Expérimentation in situ

16Cette approche considère l’OC et ses capteurs comme un laboratoire de poche que l’on peut utiliser pour réaliser des expériences en dehors de la salle de classe. Le smartphone, particulièrement, est « un instrument de mesure puissant au service de la démarche expérimentale » (Chevrier, 2016) grâce à ses multiples capteurs (par exemple accéléromètre, gyromètre, thermomètre, microphone, caméra, haut-parleur). Une fois collectées, les données sont interprétées et discutées avec l’enseignant.

La mise en pratique et les manipulations physiques, même lorsqu’elles sont courtes, améliorent significativement l’apprentissage en sciences (Kontra, Lyons, Fischer et Beilock, 2015). La stimulation des fonctions sensori-motrices est utile, notamment dans le premier temps de l’apprentissage pour remettre en question les conceptions existantes de l’apprenant. En devenant plus informelles, ces activités favorisent la curiosité et la motivation des étudiants en liant les sciences avec les phénomènes de la vie quotidienne (Suárez, Specht, Prinsen, Kalz et Ternier, 2018).

Bouquet et ses collègues (2019) rapportent comment des microcontrôleurs Arduino ont été utilisés par leurs étudiants pour expérimenter en dehors de la salle de classe. Les étudiants, en seconde année d’une filière scientifique, devaient réaliser trois études : sur les oscillations mécaniques (accéléromètre), la transmission de la lumière (capteur de luminosité), la déformation d’une règle (capteur à effet Hall) et la perte de chaleur (thermomètre). L’objectif était de contextualiser certains concepts et de familiariser les étudiants avec la prise de mesures, la calibration et la représentation graphique.

Cette approche est motivée par le coût des appareils, qu’il s’agisse de microcontrôleurs ou de smartphones, et contextualise les concepts enseignés (Chevrier, 2016). Le coût et le taux d’équipement en smartphone des étudiants permettent d’individualiser la réalisation des expériences et chaque étudiant a facilement à disposition un instrument de mesure qu’il connaît bien. L’expérimentation en dehors des murs laisse plus de temps avec l’enseignant pour discuter des mesures collectées et de leurs interprétations, notamment pour évoquer les problèmes liés à l’incertitude des mesures (González et González, 2016).

Laboratoire à distance

Dans une configuration inverse, cette approche rend accessibles à distance les instruments d’un laboratoire physique. Depuis un terminal relié à Internet, les étudiants accèdent à un environnement virtuel où ils visualisent les mesures prises par les instruments d’un laboratoire physique, envoient des instructions et observent les effets de leur manipulation.

Un laboratoire à distance est composé d’instruments scientifiques enrichis par des capteurs, des actionneurs, des caméras et un moyen de transmission des données par Internet (Thames, Abler, Hyder, Wellman et Schaefer, 2011). Les dispositifs de laboratoire à distance se sont développés dans les années 2000 (Thames et al., 2011). Par exemple, le projet iLab visait la création d’une architecture pour permettre aux étudiants d’expérimenter via le réseau, depuis plusieurs institutions (Harward et al., 2004). Cependant, ces projets étaient limités en ressource (par exemple bande passante, mémoire, puissance de calcul) et les instruments manquaient de fiabilité. Le développement de l’IdO apporte des capteurs, des actionneurs et des microcontrôleurs programmables à bas coûts et les moyens nécessaires pour mettre en réseaux les appareils à courte, moyenne et longue distance (Roxin et Bouchereau, 2017).

La mise en place d’un laboratoire à distance dans le cadre de formation aux sciences et d’ingénierie répond à une volonté de développer l’apprentissage hybride, en réduisant les contraintes de temps et d’espace pour expérimenter. Le laboratoire à distance propose une expérience d’apprentissage proche de la réalité, dans les manipulations et les procédures à effectuer, avec des coûts moindres et un niveau de dangerosité réduit (Roschelle, Martin, Ahn et Schank, 2017). Dans un contexte économique tendu, cette approche permet de limiter les coûts d’achat de matériel et de maintenance en partageant les ressources entre institutions. Ainsi, les étudiants ont accès aux instruments de laboratoire depuis des zones avec des contraintes économiques et/ou géographiques (Mehmood et al., 2017).

Dispositifs d’apprentissage pour comprendre les grandeurs photométriques

À travers l’expérimentation in situ et le laboratoire à distance, nous voyons que les OC sont utilisés comme instruments de mesure avec l’objectif de faciliter l’expérimentation. Cependant, il existe peu de données empiriques pour évaluer les effets des OC sur l’apprentissage des sciences, sur la motivation des étudiants et leur intérêt pour la science. Les études existantes comparent l’efficacité de l’apprentissage avec des OC à d’autres méthodes et auprès d’apprenants dans un cursus scientifique. Les résultats de ces études tendent à montrer une efficacité équivalente aux méthodes conventionnelles et un effet positif sur l’intérêt et la motivation (par exemple Hochberg, Kuhn et Müller, 2018). Ces résultats rejoindraient ceux obtenus par la méta-analyse effectuée par Bennett, Lubben et Hogarth (2007) sur les pratiques de contextualisation en formation scientifique.

Nous avons mené une expérimentation pour étudier les effets, les contraintes et les enjeux de l’utilisation d’OC pour la médiation des savoirs scientifiques. L’objectif était d’évaluer la faisabilité de la conception de dispositif d’apprentissage selon le modèle D-R-I, les conditions de leur utilisation par les apprenants et le rapport aux savoirs scientifiques. L’expérimentation s’est déroulée avec des étudiants en première année d’un master formant aux produits et services multimédia [5]. Le sujet des grandeurs photométriques a été choisi pour intégrer l’expérimentation dans un cours sur les fondements du multimédia. Les grandeurs photométriques sont adaptées à notre recherche, car il s’agit de concepts abstraits et non tangibles décrivant la puissance de rayons électromagnétiques dans certaines conditions. Nous nous sommes concentrés sur cinq concepts issus du cours original :

 flux lumineux : puissance lumineuse d’une source dans toutes les directions ;
 intensité lumineuse : flux transmis uniformément dans un cône d’angle solide unitaire ;
 éclairement : le flux reçu par unité de surface de l’élément éclairé ;
 luminance : l’intensité lumineuse fournie par l’unité de surface apparente d’une lumière (re)transmise par une surface éclairée ;
 température de couleur : mesure caractérisant la couleur apparente d’une source lumineuse.

En suivant le modèle D-R-I, nous avons conçu quatre dispositifs d’apprentissage, chacun portant sur un ou deux des concepts. Notre hypothèse est que le modèle D-R-I, en augmentant la perception des apprenants, permet de rendre intelligibles les grandeurs photométriques. Nous supposons que l’utilisation d’OC comme instruments de mesure favorise l’engagement des apprenants et que celui-ci est influencé par la capacité à utiliser les TIC.

Méthode

Les dispositifs d’apprentissage ont été conçus pour permettre des observations et des expérimentations en lien avec des questions spécifiques (voir tableau 1). Les questions étaient décrites sur une fiche destinée à guider les étudiants dans leur manipulation et permettant de garder une trace de leurs observations.

Chaque dispositif incluait