Axes de recherche
Considérées comme des « innovations de rupture » (EDUCAUSE, 2018, 2019), la réalité étendue (XR), le jeu vidéo, la création et fabrication numériques et l’intelligence artificielle illustrent tout le potentiel du numérique pour apprendre (MÉES, 2019). Leur intégration pédagogique reste cependant complexe et souvent isolée, tandis que les processus d’appropriation efficaces et responsables sont encore méconnus. Il s’agit des axes principaux de recherche du LAVIA.
Le programme de recherche porte sur les usages pédagogiques de ces technologies dans les sciences, la santé et l’éducation. Il prévoit la conception et l’étude d’activités avec les personnes enseignantes et apprenantes, les équipes de recherche et les partenaires des milieux.
La réalité étendue (XR)
La XR regroupe notamment la réalité virtuelle (RV) et la réalité augmentée (RA). La RV permet d’explorer des environnements simulés sur ordinateur ou avec un casque. La RA superpose des éléments numériques au monde réel. Leurs effets sur la motivation, la collaboration et les apprentissages dépendent des activités proposées et de leurs conditions d’utilisation.
Dans quelles conditions les activités immersives soutiennent-elles l’engagement et les apprentissages ? Le programme prévoit des scénarios pédagogiques collaboratifs, dont des vignettes en RV pour le raisonnement clinique. Il comprend l’étude d’un accompagnement par IA et des besoins des personnes étudiantes ayant des besoins particuliers.
Le jeu vidéo et la ludification (JV)
Le jeu vidéo, le jeu sérieux et la ludification peuvent faire appel à des défis, à la compétition ou à des récompenses. Les recherches portent notamment sur des jeux éducatifs comme Mecanika, sur l’adaptation de jeux commerciaux comme Minecraft et sur la création de jeux par les personnes apprenantes. Elles examinent les liens entre les activités de jeu et les apprentissages visés.
Le programme prévoit de concevoir des jeux sérieux avec des communautés et des partenaires, puis d’étudier leurs usages. Il s’intéresse à la représentation de groupes marginalisés et aux besoins de personnes apprenantes vivant notamment avec un déficit d’attention. L’enjeu est de documenter les conditions de participation et d’apprentissage.
La création et la fabrication numériques (CFN)
Les fablabs et les espaces Makers donnent accès à des équipements comme les imprimantes 3D et les dispositifs programmables. Les personnes participantes peuvent y concevoir et fabriquer des objets ou du matériel pédagogique. Les recherches examinent ce que ces activités permettent d’apprendre et la manière dont les personnes collaborent.
Cet axe porte sur la collaboration et sur les liens entre fabrication physique et outils numériques dans les espaces Makers. Le programme prévoit des mallettes pédagogiques comprenant notamment des robots et des capteurs pour les stages des futurs enseignants. Les travaux portent sur la pensée informatique et sur la littératie des données et de l’IA, en tenant compte des conditions d’accès aux équipements.
L’intelligence artificielle (IA)
Les usages de l’intelligence artificielle en éducation comprennent les tuteurs intelligents, l’apprentissage adaptatif, les modèles prédictifs et les outils d’IA générative. Leur intérêt pédagogique doit être étudié dans les situations où ils sont employés, en tenant compte de la fiabilité des réponses, des biais et des besoins des personnes utilisatrices.
Comment les personnes enseignantes et étudiantes s’approprient-elles ces outils ? Cet axe porte sur leurs usages, sur la formation à l’IA et sur la conception de dispositifs d’accompagnement des apprentissages. Les travaux examinent notamment l’engagement, l’inclusion et les biais.
En savoir plus
Le programme comprend l’étude de l’analytique de l’apprentissage, des algorithmes d’apprentissage adaptatif et des usages de l’IA dans les activités de XR et de jeu vidéo. Il s’agit d’examiner leurs apports et leurs limites, ainsi que les risques de reproduction des inégalités sociales.
L’approche d’intelligence augmentée envisage les outils d’IA comme un appui au travail des personnes. Le programme considère leurs usages pour la documentation, l’analyse, la rédaction et le codage. Il prévoit aussi le développement d’algorithmes éducatifs et s’intéresse aux pratiques de développement et de déploiement des modèles (MLOps). AWS et IVADO figurent parmi les partenaires mentionnés dans le programme.