C’est par le biais d’un billet sur le site École Branchée que j’apprends l’existence de la plateforme Ontask. Présentement en développement et en cours d’expérimentation dans des universités qui participent au projet en Australie, en Écosse et aux États-Unis, l’outil permet de soutenir l’enseignant qui désire automatiser la personnalisation de la rétroaction envoyée à ses étudiants. À partir des données générées par l’activité des étudiants notée par l’enseignant en salle de classe ou à distance (mais aussi générée automatiquement par l’activité sur les différentes plateformes de gestion de cours en ligne), l’outil permet de générer des pistes d’actions pouvant soutenir l’apprentissage des étudiants. Plusieurs scénarios sont en cours d’expérimentation dans différentes disciplines, incluant le génie, les arts, l’informatique et les sciences de la santé.
George Siemens, de l’Université Athabaska, est associé au développement de la plateforme Ontask dans son rôle de directeur du Learning Innovation and Networked Knowledge Lab de l’Université du Texas à Arlington. Ce dernier travaille à intégrer l’utilisation d’Ontask dans des MOOCs, où le défi de l’évaluation des apprentissages dans un contexte de grands groupes est important. Pour ce faire, l’outil permet selon Siemens d’intégrer à la fois des éléments de traitement automatisé des données par des algorithmes et l’aide à la décision:
“An important benefit of OnTask is the ability for teachers in large classrooms to still provide individual feedback to each student,” said George Siemens, executive director of The University of Texas at Arlington’s Learning Innovation and Networked Knowledge Lab or LINK Lab.
“This combination of machine learning and human-supported decision-making holds promise in making our goal of providing greater support to students a reality in UTA’s classrooms,” he added.”
Parmi les projets pilotes en cours, le professeur et ingénieur Jurgen Schulte de la University of Technology Sydney utilise Ontask pour l’aider à générer des rétroactions spécifiques aux situations individuelles des 550 étudiants inscrits à un cours de modélisation. Un autre projet dans le domaine des arts et du design cherche à intégrer les résultats obtenus à des tests aux données liées à l’achèvement d’activités dans des sites de cours sur Moodle pour guider les étudiants plus avancés dans le choix de tutoriels ou de matériel didactique adapté et pour optimiser le temps consacré aux échanges entre l’enseignante responsable du cours et ses étudiants dans le cadre de rencontres individuelles.
À suivre!
Sources:
- Parent, Séverine et Deschênes, Michelle. Des données et des analyses pour soutenir la rétroaction. École Branchée, 11 avril 2017.
- Kellie, Louisa. New software tool to provide students with personalized feedback to improve learning. ScienMag, 31 mars 2017.
