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Instrumenterl’apprentissageautodirigé
aveclenumérique:au-delàdes
environnementspersonnels
d’apprentissage
DigitalEnvironmentsforSelf-DirectedLearning:
BeyondPersonalLearningEnvironments
EntornosDigitalesparaelAprendizajeAutodirigido:
másalládelosEntornosPersonalesdeAprendizaje
https://doi.org/10.52358/mm.vi10.272
Matthieu Cisel, enseignant-chercheur
CY Cergy Paris Université, France
matthieu.cisel@cyu.fr
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RÉSUMÉ
L’autoformation sur Internet a été longtemps étudiée au prisme de la notion d’apprentissage
autodirigé. Sur le plan technologique, c’est initialement par la notion d’environnement
personnel d’apprentissage (EPA) que l’agentivité des apprenants dans les pratiques
d’autoformation a été étudiée. Ces écosystèmes d’outils digitaux permettent de structurer des
apprentissages en dehors de tout cadre institué. La manière d’appréhender l’instrumentation
du butinage pourrait néanmoins évoluer dans les années à venir au-delà du seul périmètre
des EPA, et ce, à au moins deux titres. En premier lieu apparaissent des plateformes
consacrées à l’apprentissage autodirigé en ligne, réunissant en un seul endroit des
fonctionnalités auparavant dispersées au sein d’une palette d’outils génériques. En second
lieu, les normes du e-learning évoluent pour prendre en compte des apprentissages informels
réalisés en dehors de dispositifs de cours en ligne. Ce changement de paradigme est
symbolisé par le remplacement progressif de la norme SCORM par la norme xAPI. Dans cette
contribution, nous présentons cette évolution tant des plateformes que de la manière de
considérer les analytiques de l’apprentissage. Nous débattons de la signification de cette
évolution en termes de manière de penser, sur le plan technologique, l’apprentissage en ligne
autodirigé.
Mots-clés :
environnement personnel d’apprentissage, plateforme de cours en ligne,
apprentissage autodirigé, xAPI
ABSTRACT
Online learning has been studied extensively through self-directed learning over the past
decades. From the technological standpoint, researchers have long focused on how personal
learning environments could help foster 'users' agency. These ecosystems of digital tools
make it possible to structure their informal learning process. The approach researchers follow
when they study the tools behind self-directed learning could evolve in the coming years.
Firstly, we witness the apparition of online platforms explicitly designed for self-directed
learning, combining functionalities previously dispersed within a palette of generic tools in one
place. Secondly, e-learning standards are changing to consider the growing importance of
informal learning. The gradual replacement of the SCORM standard by the xAPI standard
symbolizes this paradigm shift. In this contribution, we present both the platforms' evolution
and the use of learning analytics. We debate the potential implications of these new
technologies on the way we conceptualize online learning.
Keywords:
personal learning environment, learning management system, self-directed learning,
xAPI
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RESUMEN
En las últimas décadas, el aprendizaje en línea se ha estudiado ampliamente desde el punto
de vista del aprendizaje autodirigido y de la tecnología. Los investigadores se han centrado
durante mucho tiempo en cómo los entornos de aprendizaje personal podrían ayudar a
fomentar la agentividad de los usuarios. Estos ecosistemas de herramientas digitales permiten
estructurar su proceso de aprendizaje informal. El enfoque que siguen los investigadores
cuando estudian las herramientas detrás del aprendizaje autodirigido podría evolucionar en
los próximos años. En primer lugar, asistimos al desarrollo de plataformas en línea diseñadas
específicamente para el aprendizaje autodirigido, reuniendo en un solo lugar funcionalidades
previamente dispersas dentro de una paleta de herramientas genéricas. En segundo lugar,
los estándares de e-learning están cambiando para tener en cuenta la creciente importancia
del aprendizaje informal. Este cambio de paradigma está simbolizado por el reemplazo
gradual del estándar SCORM por el estándar xAPI. En esta contribución presentamos la
evolución tanto de las plataformas como del uso de las analíticas de aprendizaje. Debatimos
sobre las implicaciones potenciales de estas nuevas tecnologías en la forma en que
conceptualizamos el aprendizaje en línea.
Palabras clave:
entorno personal de aprendizaje, plataforma de e-learning, aprendizaje
autodirigido, xAPI
Introduction
La notion d’autodirection des apprentissages a pris une place importante dans la recherche sur
l’autoformation en ligne, aussi bien dans les recherches anglophones (Song et Hill, 2007) que
francophones (Jézégou, 2008). Les pratiques des apprenants lorsqu’ils naviguent sur Internet ont été
caractérisées au prisme de divers concepts. Plantard (2014) parle par exemple de butinage pour qualifier
les pratiques de recherche de ressources en ligne des apprenants. Les cours en ligne ouverts et massifs
(CLOM, ou MOOC en anglais) ont largement contribué à renouveler au sein de la communauté scientifique
l’intérêt pour les pratiques d’autoformation en ligne et ont permis de souligner l’agentivité dont ils font
preuve (Cisel, 2017). Ainsi, il ne convient pas toujours aux utilisateurs de MOOC de suivre une séquence
d’activités prescrites. Dans une enquête menée auprès d’une cinquantaine d’individus, nous avions
recueilli les propos suivants auprès d’un utilisateur inscrit à de nombreux MOOC :
Si c’est pour me former dans le domaine technique sur un point bien particulier, je vais
m’accrocher et je vais essayer de bien creuser le truc. Si c’est juste pour apprendre de
nouvelles choses, piocher des idées ou des connaissances, à droite, à gauche, c’est un peu
le buffet où je me sers. Je ne suis pas obligé de suivre ce qui est proposé exactement
(Cisel, 2019).
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De nos jours, se lancer dans un tel cours en ligne correspond dans une large mesure à ce que l’on pourrait
qualifier avec Tough (1971) de projet d’apprentissage. Ce projet dépasse souvent les seuls objectifs fixés
par les équipes pédagogiques à l’origine des cours mobilisés comme des ressources (Cisel, 2017). Au
sein des recherches ancrées dans le champ de la psychologie, c’est la notion d’autodirection qui a permis
de conceptualiser ces pratiques.
Rappelons que l’autodirection est fonction des caractéristiques du dispositif dans lequel elle s’exerce.
Long (1989) étaye la notion d’apprentissage autodirigé en proposant les notions de contrôle psychologique
et de contrôle pédagogique. Le contrôle psychologique correspond à l’autodirection de l’apprenant. Le
contrôle pédagogique se réfère à la marge de manœuvre dont dispose l’apprenant dans la détermination
des différentes composantes des situations d’apprentissage. L’apprentissage autodirigé découle de
l’articulation du contrôle psychologique avec le contrôle pédagogique, que Long nomme également
contrôle structurel. Soit le dispositif laisse une grande marge de manœuvre quant aux choix des objectifs
et des méthodes d’apprentissage, soit les situations d’apprentissage sont entièrement conçues et
prédéterminées par le dispositif; nous dirons par la suite d’un dispositif qu’il est hétérostructuré s’il
correspond à ce second cas de figure. Un contrôle pédagogique fort correspond à un niveau d’ouverture
faible, et inversement. La plupart des plateformes de cours en ligne, ou du moins celles qui hébergent des
MOOC comme Coursera ou FUN MOOC, sont pensées pour laisser aux concepteurs un fort contrôle
pédagogique. Jézégou (2008) souligne que face à cette situation, l’apprenant autodirigé « tend à structurer
par lui-même un environnement informel propice à ses apprentissages, à la marge du dispositif institué »
(p. 356).
Entre les recherches de Tough sur les projets d’apprentissage et les travaux francophones et anglophones
sur l’autodirection, force est de constater que nous disposons d’un vaste panel notionnel pour appréhender
la manière dont se déroulent les apprentissages informels en ligne. Malgré la prégnance de ces notions,
notamment dans les recherches sur les MOOC (Jézégou, 2018), la manière de concevoir les plateformes
de cours en ligne semble encore donner la part belle au suivi de séquences pédagogiques linéaires, selon
une logique de formation hétérostructurée. Tout se passe comme si les pratiques de butinage relevaient
d’un épiphénomène qu’il n’était pas utile de prendre en compte. On conçoit néanmoins que les éditeurs
de plateformes comme Moodle pensent leurs outils avant tout pour des enseignants ou formateurs pour
qu’ils puissent définir eux-mêmes leurs objectifs pédagogiques. Prendre en compte dans un même outil
les objectifs d’acteurs distincts semble constituer un défi singulier; on peut se demander s’il existe une
véritable incitation économique à développer des outils pour instrumenter des objectifs fixés par les
apprenants eux-mêmes. Il n’est dès lors pas surprenant que les technologies remplissant cet objectif soient
rares.
Dans le champ des technologies numériques, c’est essentiellement au prisme des environnements
personnels d’apprentissage (Klamma et al., 2007) que l’instrumentation des pratiques de butinage a été
pensée. Néanmoins, depuis quelques années apparaissent des plateformes de formation centralisant des
fonctionnalités destinées à l’apprentissage autodirigé sur Internet. Par ailleurs, les normes du e-learning
changent également, pour notamment prendre en compte l’importance des apprentissages informels se
développant à la marge des dispositifs institués. La montée en puissance de la norme xAPI symbolise ce
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changement de paradigme. Dans cette contribution, nous revenons sur ces évolutions à l’œuvre en
illustrant notre propos avec divers exemples.
L’autodirection des apprentissages vue à travers le prisme
des technologies numériques
Le concept d’environnement personnel d’apprentissage
La recherche se penche depuis plusieurs décennies sur les modalités d’instrumentation des pratiques
d’apprentissage autodirigé en ligne. Les tenants du connectivisme (Kop et Hill, 2008; Siemens et Conole,
2011), que ses promoteurs élèvent de manière discutable au rang de théorie de l’apprentissage (Clarà et
Barberà, 2014), ont étudié les outils que mobilisent les participants aux premiers MOOC connectivistes,
ou cMOOC (Fini, 2009). Dans ces cours, l’utilisateur se reconstitue un système d’outils pour piloter son
apprentissage. L’attention des chercheurs a porté avant tout sur la mobilisation et l’articulation d’outils
existants, comme les blogues ou les technologies d’édition de contenu, pour forger le concept
d’environnement d’apprentissage personnel (Klamma et al., 2007), ou personal learning environment
(PLE) en anglais. Nous retenons la définition issue donnée par Chatti et al., 2007 :
A PLE is characterized by the free form use of a set of lightweight services and tools that
belong to and are controlled by individual learners. Rather than integrating different services
into a centralized system, the idea is to provide the learner with a myriad of services and
hand over control to her to select and use the services the way she deems fit. A PLE driven
approach does not only provide personal spaces, which belong to and are controlled by the
user, but also requires a social context by offering means to connect with other personal
spaces for effective knowledge sharing and collaborative knowledge creation (p. 415).
Dans ce contexte, nous parlons ici d’une grande quantité d’outils (blogues, réseaux sociaux, outils de
curation, etc.) qui n’ont pas été nécessairement conçus à des fins d’apprentissage. Les apprenants de
MOOC connectivistes relatent ainsi généralement sur des forums et des blogues leur expérience
d’apprentissage (Quentin et Condé, 2016), sans nécessairement avoir à mobiliser des outils conçus
spécifiquement dans une optique d’apprentissage autodirigé. Par contraste, des technologies émergent
peu à peu pour rassembler certaines des fonctionnalités que l’on trouve généralement éparpillées entre
les différents outils constitutifs d’un EPA. Nous illustrerons ce cas de figure avec le projet Welearn
1
du
Learning Planet Institute, autrefois nommé Centre de recherches interdisciplinaires.
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https://welearn.cri-paris.org/pages/onboarding.html
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Vers des plateformes consacrées aux apprentissages autodirigés
Le cas de Welearn est symptomatique d’une volonté d’instrumenter avec une technologie digitale
l’apprentissage autodirigé, et en particulier le butinage. Au moyen de fonctionnalités d’édition de contenu,
l’outil permet de regrouper les ressources pédagogiques identifiées par l’apprenant lors de son exploration
d’Internet, y compris des ressources identifiées au sein d’un cours en ligne comme un MOOC. Là où
l’approche se distingue d’une application comme Pearltrees, c’est que l’apprentissage représente l’objectif
explicite du travail de curation. Par ailleurs, des fonctionnalités inspirées du web sémantique sont
mobilisées pour déterminer la thématique associée à la ressource et permettre éventuellement une
approche personnalisée. Par contraste avec un outil d’édition de contenu, l’apprenant déclare son degré
de familiarité avec le sujet traité dans la ressource. Ainsi, il peut s’estimer débutant comme expert, et un
profil se dessine ainsi à partir d’une part de ses centres d’intérêt, et d’autre part de son niveau de
connaissances sur ces thématiques. Ce niveau reste autodéclaré, mais la fonctionnalité illustre la volonté
des concepteurs de dépasser la simple fonction d’édition de contenu.
En s’appuyant sur les approches du web sémantique, Welearn catégorise les ressources glanées en
fonction de la thématique auxquelles elles se rapportent, ce qui pave la voie à la mise en place de formes
de recommandation instrumentant l’apprentissage autodirigé. L’idée est ancienne; on la retrouve dans les
travaux sur les hypermédias adaptatifs (Brusilovsky, 2001). Les liens hypertextes proposés dépendaient
du profil de l’apprenant, ce profil pouvant être défini de diverses manières (objectifs d’apprentissage, etc.).
Dans le cas de Welearn (figure 1), une cartographie des apprentissages est effectuée, des îles d’altitude
variable apparaissant au fur et à mesure que des ressources sont archivées afin de donner une
représentation graphique du profil de l’apprenant. Ainsi, une personne qui s’intéresse de près aux
questions de géographie verra une île portant le nom « géographie » grandir au fil des pages Internet
qu’elle glane sur cette thématique. On dépasse dès lors la logique du seul système de gestion de contenu
propre aux outils de curation pour entrer pleinement dans une logique d’instrumentation de l’apprentissage
autodirigé.
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Figure 1
Interface d’un logiciel de curation de contenu pensé pour l’apprentissage en ligne, Welearn.
Note. Source : Capture d’écran réalisée le 01/05/2021 sur le site de l’application
Le projet Welearn ne constitue qu’une illustration parmi d’autres de la manière dont l’instrumentation de
l’apprentissage autodirigé pourrait dépasser la simple réappropriation d’outils génériques. Il reste à
déterminer dans quelle mesure se multiplient les projets s’inscrivant dans cette logique.
La facilitation de l’apprentissage est une chose, la reconnaissance de la démarche en est une autre. La
question de la valeur des certificats de MOOC avait par exemple alimenté le débat sur la perception que
les employeurs avaient des démarches d’apprenants autodirigés (Radford et al., 2014). Le problème de la
reconnaissance des apprentissages informels réside en partie dans le fait qu’à l’exclusion des MOOC, ils
peuvent difficilement déboucher sur des attestations. Un préalable à cette reconnaissance consiste à
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rendre visibles les actions effectuées, notamment lors d’apprentissages informels. Le changement de
paradigme dans les normes du e-learning, avec par exemple l’émergence de la norme xAPI, pourrait à
terme rebattre les cartes et compléter le panel d’outils digitaux à la disposition des apprenants.
Suivre à la trace les apprentissages autodirigés
De la norme SCORM à la norme xAPI : un changement de paradigme
L’importance de normes en e-learning a été soulignée à l’origine par la nécessité de faciliter le transfert de
contenus pédagogiques entre différentes plateformes. À la fin des années 1980, la première norme à faire
son apparition est issue de l’industrie de l’aviation civile : c’est l’AICC, toujours en vigueur pour de
nombreux contenus (figure 2). Si elle est largement considérée comme désuète de nos jours, elle est la
pionnière d’une série de standards qui se sont succédé dans le temps, avec en particulier les normes
SCORM puis, de nos jours, xAPI.
SCORM est l’acronyme de Sharable Content Object Reference Model. C’est une norme de e-learning
développée dans le contexte de l’initiative ADL, pour Advanced Distributed Learning, un groupe de
recherche parrainé par le département américain de la Défense. Les normes SCORM sont centrées
initialement sur la facilitation du transfert de contenus – séquences pédagogiques, quiz, etc. – d’un
système de gestion de l’apprentissage à l’autre, et très peu sur la collecte des données de l’utilisateur. En
effet, les seules informations collectées sur l’utilisateur sont la complétion d’un module et les réponses
qu’il peut avoir apportées, par exemple dans un QCM, éventuellement le temps pris pour répondre.
L’activité dans les forums est par exemple exclue du périmètre de la norme; des apprentissages réalisés
hors de la plateforme sont, à plus forte raison, ignorés par ses concepteurs. La focale porte sur le matériel
pédagogique et sur quelques éléments simples relatifs à leur utilisation – par exemple, le quiz a-t-il été
réalisé avec succès, là où la norme xAPI est centrée sur l’utilisateur.
La norme xAPI, pour experience API (ou Tin Can API, du nom de l’entreprise qui en est à l’origine), a été
créée en 2013 sous l’impulsion du même groupe ADL. L’initiative visait à combler les limites d’une norme
SCORM jugée à trop d’égards sclérosée, qui avait enfermé les concepteurs de contenu dans une logique
immuable dictée par le département américain de la Défense. xAPI est davantage centrée sur le suivi
d’expériences d’apprentissage que ne peut l’être la norme SCORM. Comme pour SCORM, un outil-auteur
comme Articulate, peut désormais exporter du contenu dans la norme xAPI, signe de l’importance
croissante que prend la norme dans le champ du e-learning. Néanmoins, à la différence de SCORM, celle-
là est avant tout une API dont la fonction est de suivre l’expérience de l’utilisateur.
Pour mémoire, API est le sigle de Application Programming Interface. Ce n’est donc pas un programme,
mais simplement une grammaire qui permet une meilleure intercompréhension entre différents logiciels.
Cette grammaire ne porte pas tant sur les contenus créés par les concepteurs pédagogiques que sur les
actions de l’apprenant, ce qui explique l’intérêt qu’elle présente dès lors que l’on s’intéresse aux
apprentissages autodirigés. Sa philosophie générale consiste à structurer une trace d’interaction pour la
décomposer, entre autres, en trois éléments : sujet-verbe-complément. Par exemple, le sujet (actor) est
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Greg Smith, qui a évalué (assessed) un apprenant, John Bates, qui est alors le complément. Cette phrase
est appelée « statement », soit une déclaration.
Détail du fonctionnement de xAPI
La norme formalise l’ordre et la nature des informations présentées, mais encourage aussi une ontologie
de verbes qui se veut commune. Par ontologie, nous désignons une forme de catalogue, de dictionnaire
d’actions qu’un apprenant est susceptible de réaliser. On trouvera une grammaire de verbes possibles,
toujours au passé, dans ce que l’entreprise Tin Can nomme le Registre
2
. Ce catalogue peut être élargi le
cas échéant et dépasse largement la simple visualisation de vidéos ou la réalisation de quiz. L’idée
consiste notamment à pouvoir prendre en compte des apprentissages réalisés dans un contexte informel.
En définissant une grammaire commune, on facilite la création d’outils d’analyse communs. On évitera
ainsi qu’un système de gestion de l’apprentissage choisisse le verbe play_video pour désigner le
lancement d’une vidéo, tandis qu’un autre utilisera launch_video.
Il s’agissait, au moyen de xAPI, de simplifier le système de traçage proposé par SCORM, qui contenait de
nombreux éléments jugés superflus, afin de se concentrer sur le nombre minimal d’informations à collecter
et qui seraient communes à toute expérience d’apprentissage (comme le temps passé sur une activité).
Par ailleurs, avec xAPI, une expérience d’apprentissage vécue complètement hors ligne peut également
être modélisée, ce qui représente un véritable changement de paradigme vis-à-vis de SCORM. Les
défenseurs de cette norme n’hésitent dès lors pas à s’appuyer sur cette flexibilité pour présenter l’avantage
net que présente xAPI par rapport à la norme SCORM. Néanmoins, la norme SCORM domine encore
largement, si l’on en croit les formats stockés sur le site Scormcloud (figure 2).
2
https://registry.tincanapi.com/#home/verbs
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Greg Smith, qui a évalué (assessed) un apprenant, John Bates, qui est alors le complément. Cette phrase
est appelée « statement », soit une déclaration.
Détail du fonctionnement de xAPI
La norme formalise l’ordre et la nature des informations présentées, mais encourage aussi une ontologie
de verbes qui se veut commune. Par ontologie, nous désignons une forme de catalogue, de dictionnaire
d’actions qu’un apprenant est susceptible de réaliser. On trouvera une grammaire de verbes possibles,
toujours au passé, dans ce que l’entreprise Tin Can nomme le Registre
2
. Ce catalogue peut être élargi le
cas échéant et dépasse largement la simple visualisation de vidéos ou la réalisation de quiz. L’idée
consiste notamment à pouvoir prendre en compte des apprentissages réalisés dans un contexte informel.
En définissant une grammaire commune, on facilite la création d’outils d’analyse communs. On évitera
ainsi qu’un système de gestion de l’apprentissage choisisse le verbe play_video pour désigner le
lancement d’une vidéo, tandis qu’un autre utilisera launch_video.
Il s’agissait, au moyen de xAPI, de simplifier le système de traçage proposé par SCORM, qui contenait de
nombreux éléments jugés superflus, afin de se concentrer sur le nombre minimal d’informations à collecter
et qui seraient communes à toute expérience d’apprentissage (comme le temps passé sur une activité).
Par ailleurs, avec xAPI, une expérience d’apprentissage vécue complètement hors ligne peut également
être modélisée, ce qui représente un véritable changement de paradigme vis-à-vis de SCORM. Les
défenseurs de cette norme n’hésitent dès lors pas à s’appuyer sur cette flexibilité pour présenter l’avantage
net que présente xAPI par rapport à la norme SCORM. Néanmoins, la norme SCORM domine encore
largement, si l’on en croit les formats stockés sur le site Scormcloud (figure 2).
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Figure 2
Répartition des différents standards représentés dans Scormcloud en 2019, d’après Tin Can.
La norme xAPI correspond à la philosophie selon laquelle l’apprentissage peut avoir lieu à n’importe quel
endroit, à n’importe quel moment, en ligne et hors ligne. Il faut noter que des infrastructures sont requises
pour traiter les informations issues des traces associées. C’est ce que l’on nomme un LRS (Learning
Record Store), qui est indissociable de xAPI. Ce n’est pas à proprement parler un logiciel de visualisation,
mais une infrastructure de stockage et de mutualisation de traces qui communique ensuite avec différents
services qui, eux, feront le travail de visualisation dans des tableaux de bord. Un apprenant peut même
disposer de ce que l’on nomme en anglais un Personal Data Locker, qui lui permet d’archiver son
expérience d’apprentissage pour pouvoir éventuellement la partager plus tard. On conçoit alors l’intérêt
que présente pour l'apprenant autodirigé ce recentrage sur l’utilisateur.
Analytiques d’apprentissage et reconnaissance d’apprentissages informels
Du point de vue du suivi de l’apprentissage en ligne, l’essor de xAPI signifie que l’on pourra à terme suivre
l’activité d’un apprenant à l’aune de l’ensemble des actions qu’il réalise, notamment en dehors de
dispositifs institués. Selon la philosophie sous-jacente, l’apprentissage peut avoir lieu en tout lieu et en
tout temps. Les expérimentations de terrain rapportant de tels usages de la norme sont encore rares dans
la littérature scientifique, mais ils existent. On pourra par exemple se référer au travail de
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Flanagan et Ogata (2018), qui suivent l’apprentissage informel de vocabulaire dans une langue étrangère
avec une application nommée SCROLL. Manso-Vázquez et al. (2018) proposent quant à eux de mobiliser
xAPI pour suivre les stratégies d’autorégulation d’apprenants. Les solutions techniques populaires
manquent encore et les quelques études éparses sur la question sont néanmoins loin d’avoir couvert les
principales applications possibles de xAPI. En particulier, il manque à notre connaissance un travail de
fond sur la mobilisation de cette norme pour suivre l’utilisation de plateformes de vidéos en streaming
grand public.
De nombreux articles documentent par exemple la place qu’occupent des sites comme YouTube dans les
apprentissages informels en ligne, et ce, dans tous les domaines. Nous prenons ici l’exemple de YouTube,
mais ce type de démarche peut être appliqué à toute forme d’apprentissage informel. Certains youtubeurs
(les détenteurs d’une chaîne YouTube produisant du contenu de manière professionnelle ou semi-
professionnelle) réalisant des vidéos dans le domaine de la vulgarisation scientifique (Shapiro et Park,
2015) engrangent bien davantage de vues que des cours universitaires hébergés sur des plateformes de
cours en ligne reconnues (Welbourne et Grant, 2016). Et pourtant, les apprentissages qui s’y déroulent ne
peuvent y être reconnus, ce qui pousse nombre d’apprenants à aller valider, dans des MOOC ou des
formations à distance, des acquis obtenus hors de tout dispositif institué (Cisel, 2019). Doit-on également
chercher à garder une trace d’apprentissages réalisés lors de jeux ou de la lecture de livres? Peut-être la
lecture de livres numérisés permettra-t-elle un jour de générer des traces au format xAPI et qui pourront
être stockées? Mais qui a des activités qui se déroulent exclusivement hors ligne? La délivrance d’open
badges peut-elle dans ce dernier cas de figure constituer une voie intéressante pour faire rentrer dans le
périmètre de la norme xAPI des éléments qui n’auraient jamais été considérés auparavant.
Tant les technologies comme Welearn que le traçage de parcours d’apprentissage facilité par xAPI
permettront peut-être à terme de faire évoluer la situation en faveur d’une plus grande visibilité et d’une
meilleure reconnaissance de l’investissement réalisé en matière d’apprentissages informels. Il ne s’agit
pas à proprement parler d’une reconnaissance d’acquis, mais la visibilité, pour autrui, de la démarche qui
consiste à se former de sa propre initiative et qui constitue déjà un enjeu en soi.
Conclusion
Avec la multiplication des outils digitaux visant à faciliter et à rendre visibles les apprentissages autodirigés
sur Internet, se pose la question de l’articulation qui existera, ou non, avec les plateformes traditionnelles,
pensées pour des formations hétérostructurées. Les plateformes de MOOC comme Coursera sont
devenues incontournables, y compris pour les apprenants autodirigés pratiquant le butinage. Pour l’instant,
les nouveaux outils d’autoformation favorisent, pour ce qui est de la curation, les seuls contenus librement
accessibles sur Internet (articles Wikipédia, vidéos YouTube, etc.). On comprend aisément que dès qu’une
étape d’identification est nécessaire pour accéder aux ressources pédagogiques, l’édition de contenu par
l’apprenant s’avère plus difficile. De même, tant que des plateformes comme Coursera ne se conformeront
pas aux normes xAPI et ne communiqueront pas avec des outils externes pour tracer les actions que
l’apprenant voudra suivre, il existera des angles morts dans la représentation des apprentissages
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Revue internationale sur le numérique en éducation et communication
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