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Pour conduire toute recherche, un des travaux est la constitution d’un corpus d’articles scientifiques pour connaitre les travaux existants et ainsi identifier des manques auxquels le doctorant apportera une réponse via une contribution scientifiquement construite et évaluée. Or le doctorant est aujourd’hui confronté à une littérature scientifique exubérante.

En effet, le nombre d’articles dans la littérature scientifique a considérablement augmenté ces dernières années (en 2018 4,18 millions, en 2022 5,14 millions d’articles ). Ce phénomène s’explique par les politiques des institutions de recherche incitant les personnels à fortement publier, la pression des classements comme celui de Shangaï, etc.

Ce foisonnement est rendu possible grâce à la technologie numérique qui permet d'une part de conduire plus rapidement des recherches et d'autre part d’avoir acc ès à un plus grand nombre d'articles sans jouer les « rats de bibliothèques ». Si cette accessibilité est une réelle avancée elle peut mettre en difficulté les doctorants qui se demandent souvent comment tout lire ? Est-ce que j’aurais vraiment tout lu ?

Ce sont toujours les premières questions que les doctorants posent lors de formations en école doctorale et ce quel que soit la discipline. Les directeurs de thèse sont eux aussi parfois démunis pour répondre à ces questions. Les doctorants sont parfois aussi confrontés à une terminologie diverse et polysémique (e.g. cadres théoriques, état de l’art, fondements théoriques, etc.) qui les met en difficulté quand ils doivent eux même utiliser ces vocables pour la structuration de leur pensée et pour la rédaction.

Étant donné que la qualité de ce travail de sélection de la littérature, de l’analyse des articles et du positionnement théorique font partie intégrante du travail de recherche, il est important de proposer une méthode et des outils aux doctorants pour réaliser ce travail. Cette méthode doit aussi assurer la traçabilité de ce travail pour le rendre opposable aux demandes des relecteurs ou des rapporteurs pour une thèse.

Comprendre ce qu’est l’activité de programmation est un questionnement ancien. Diverses approches ont guidé ce questionnement : quelle est l’activité cognitive ? Quelles sont les compétences de programmation ? Quels sont les savoirs et savoir-faire liés à l’apprentissage de la programmation ?

Diverses propositions pour modéliser et représenter ces éléments existent déjà : référentiels de compétences, référentiels de praxéologies, modèle COMPER, etc. Les motivations menant à la production de tels modélisations sont aussi très diverses : objectifs orientés métier / formation ; exploitations dans un EIAH (adaptive learning…) ; outils pour l’enseignement ; outils d’analyse – description de ressources ; etc. Ces objectifs différents amènent des différences : niveau de modélisation, grain des compétences…

Cet atelier a pour objectif de mettre en regard ses différents travaux, d’origines et de motivations diverses, pour essayer d’identifier les convergences possibles (formalisation des référentiels ; processus de construction ; articulations entre des référentiels de niveaux de granularité différents ; etc.). La matinée aura été l'occasion de présenter un certain nombre de travaux liés à la modélisation, sous différentes formes, de l'activité de programmation.

L'objectif de l'après-midi est d'aller au-delà de l'identification du champs de l'existant et de proposer un cadre pour mieux identifier les convergences, les articulations possibles, les mutualisations et dessiner le champs des possibles. Remarque : pour participer l'après midi il est nécessaire (en tous cas fortement souhaitable) de participer à l'atelier du matin.

L'objectif principal de cet atelier est d'introduire les participants aux concepts fondamentaux de l'analyse statistique et de leur apprendre à concevoir, mener et rapporter des analyses statistiques de manière efficace pour soutenir leurs recherches [1, 2, 3].

En mettant l'accent sur le choix de la méthode statistique appropriée et la validation des exigences statistiques, nous visons à renforcer les compétences des participants dans ce domaine crucial de la recherche. Dans le contexte actuel de la recherche scientifique, où la rigueur et la précision des analyses statistiques sont de plus en plus valorisées, il est essentiel que les chercheurs maîtrisent les outils et les techniques statistiques pour interpréter correctement les données et tester leurs hypothèses.

De plus, dans le cadre de la science ouverte, il est de plus en plus recommandé de documenter et soumettre les scripts d‘analyses statistiques avec les articles de recherche. Cette tâche peut être complexe. De manière concrète, cet atelier aborde les concepts et les méthodes fondamentales de l'analyse statistique, avec un accent particulier sur les tatistiques descriptives, paramétriques, non paramétriques et associatives [1, 4].

Nous utilisons R et Jupyter Notebooks [5, 6]. Jupyter Notebook offre de nombreuses fonctionnalités pour l'analyse et la communication de données, telles que l'analyse interactive des données, la visualisation, la reproductibilité, l'intégration avec d'autres outils et la documentation narrative. R est l'un des principaux langages de programmation open source pour les statistiques, avec de nombreuses fonctionnalités intégrées pour la manipulation des données, la visualisation et les tests statistiques. Les participants auront l'occasion d'explorer ces concepts à travers des activités pratiques et des jeux de données réels.

Les sujets abordés dans cet atelier sont les suivants :

• Bases de Jupyter Notebook et R
• Données tabulaires, importation et manipulation
• Variables, statistiques descriptives et graphiques
• Données de type Likert
• Analyses de variance
• Suppositions de l'ANOVA
• Tests paramétriques et modèles linéaires (mixtes)
• Tests non paramétriques et modèles linéaires généralisés (mixtes)
• Proportion et association.

Chaque sujet comprendra un ensemble d'exercices pratiques avec des jeux de données réels. Un tableau décisionnel sur les différentes méthodes, leurs conditions et la manière de les présenter sera présenté aux participants pour faciliter le choix de la méthode. Des activités interactives seront menées en utilisant un Klaxoon.

Ces activités serviront aussi à alimenter le tableau décisionnel d’une manière collective tout au long de l’atelier. Les participants seront organisés en petits groupes de travail. Ils seront également encouragés à apporter leurs propres jeux de données pour les analyser durant l’atelier. En offrant aux participants la possibilité d'utiliser des outils tels que R et Jupyter Notebooks, à la fois pour l’analyse et la visualisation de données, cet atelier vise à ouvrir de nouvelles perspectives sur la manière dont les analyses statistiques peuvent être menées de manière efficace et interactive. En développant leurs compétences en statistiques et en visualisations, les participants seront mieux armés pour mener leurs propres recherches avec rigueur et précision.

L’apprentissage tout au long de la vie est à la fois une opportunité et une nécessité. Une opportunité pour un nombre croissant de personnes : de part la disponibilité croissante de sources de connaissances et de ressources d’apprentissage permettant de développer ses propres compétences, de part le développement d’équipements permettant de mesurer ses propres performances, de part le développement de communautés de pratiques et d’apprentissage.

Le champ des possibles s’élargit sans cesse articulant apprentissages formels et informels. Plus récemment, les apprentissages semi-formels gagnent du terrain. Ils révèlent des stratégies actives d’autoformation. Une nécessité pour les professionnels, soumis à l’injonction de s’adapter continuellement, qui doivent gérer leurs parcours professionnels et trouver leur place dans un écosystème évolutif, transformé par le numérique. L’enjeu est de permettre à chaque travailleur de devenir proactif pour transformer cette nécessité en opportunité personnelle et collective.

De nouveaux enjeux, de nouvelles politiques, de nouvelles pratiques, de nouveaux outils dessinent une grande transition de l’apprentissage tout au long de la vie. Chacun peut être porteur de son projet de vie. Quelles tendances se dessinent, quels outils sont à développer, quelles recherches sont-elles à mener pour mieux comprendre, accompagner et infléchir cette transition ? Pour préparer au mieux cet événement, nous attendons des propositions de papier de positionnement autour de ces grandes questions.

Nous indiquons ci-dessous quelques axes permettant de mieux délimiter la problématique, qui ne sont nullement limitatifs :

• Quels dispositifs peuvent être développés dans un contexte d’apprentissage tout au long de la vie ? (Jeux sérieux, plateformes d’apprentissage, réalité virtuelle, …)
• Quels outils pour faciliter/encourager les pratiques réflexives d’autodétermination, et d’autorégulation dans un cadre professionnel et personnel ?
• Comment prendre en compte les stratégies proactives d’apprentissage pour expliciter et valoriser les compétences ? (Portfolio, badges, tableaux de bord, validation de compétences …)
• Quelles opportunités se dessinent-elles avec les nouvelles sources d’informations telles que la “mesure de soi” (quantified self) ?

Toute proposition contribuant à la compréhension de dispositifs facilitant l’ATLV ou à l’éclairage de la problématique sera la bienvenue.

La communauté de recherche reconnait le besoin de collaborer, au sein d’une même discipline, et à travers d’équipes interdisciplinaires. La recherche de nos jours se caractérise de plus en plus par les interactions et les points d’intérêts communs entre différentes disciplines. Néanmoins, les retours sur l’expérience de co-création de connaissances dans la recherche sont rares . La recherche pluridisciplinaire, en plus de permettre d’aborder les problématiques sous différents angles, permet aussi d’apporter des solutions innovantes.

Ayant identifié ce besoin de la communauté scientifique actuelle et le besoin futur de sensibiliser les jeunes chercheurs d’un domaine intrinsèquement pluridisciplinaire comme les EIAH, nous proposons un atelier de partage de connaissances et d’expériences, l’identification d’opportunités et de défis liés à cette problématique. Objectifs : – Découvrir les méthodologies pour la construction d ‘une recherche pluridisciplinaire – Identifier les défis inhérents à la gestion d’équipes pluridisciplinaires. – Présenter des cas concrets de recherche pluridisciplinaires réussis.

Thématiques de travail de groupe :

• Avant : Construire une recherche pluridisciplinaire.
• Processus : Quels sont les étapes pour initier et mener une recherche impliquant plusieurs disciplines ?
• Accountability / redevabilité : Comment s’assurer que chaque discipline apporte une valeur ajoutée au projet ? Pendant : Savoir collaborer au sein d’une équipe de recherche pluridisciplinaire (info / SHS, …).
• Communication : Différences de vocabulaire (différentes significations pour un même mot) ?
• Coordination : Fonctionnement de recherche / processus (comm etc.) propre par discipline ?
• Environnement : Outils, compétences, savoir-faire nécessaire pour une collaboration réussie ? Après : Valoriser et pérenniser un travail de recherche pluridisciplinaire.
• Comment valoriser un travail pluridisciplinaire ? Y-a-t-il un défi particulier à valoriser les résultats d’un travail pluridisciplinaire. ? Si oui, lesquels (suite, pérennisation, traces & gestion des données…autres) ?

Notre atelier fait suite à l’atelier très riche « Libérer les EIAH grâce aux communs et aux Logiciels Libres » qui s’est tenu à EIAH 2023. Cette précédente édition avait fait émerger des chantiers liés aux Logciels Libres (Free Software Foundation 2023) et à la Communalisation (Crosnier 2018) :

• Quel est le cycle de vie d’une communauté ?
• Comment penser la confiance dans un commun numérique ?
• Comment se positionner dans la compétition libre/propriétaire ?
• Quelles gouvernances et quelle conservation pour les EIAH ?

Le but de cette édition, à RJC-EIAH 2024, est de recueillir les expériences des participant⋅es sur l’engagement ou au contraire le non-engagement sur des Communs et des Logiciels Libres (Broca et Coriat 2015). Cet atelier permettra d’identifier des éléments facilitants, des freins, des types d’organisation pour faire Commun avec des EIAH Libres et des Ressources Educatives Libres (UNESCO).

Il s'agira ainsi à partir de trajectoires individuelles ou collectives de questionner des pratiques, des représentations et des attitudes tout en favorisant une approche interdisciplinaire (Pirolli 2021). Les participant⋅es, intéressé⋅es par les Communs et les Logiciels Libres, sans obligatoirement avoir été contributeurs/ices, partageront leurs expériences et collaboreront à la construction d’une restitution sur le thème de l’organisation des Communs qui sera enrichie pour faire l’objet d’une publication collective dont ils/elles seront co-auteurs/ices.

Dans la continuité du double atelier organisé l’an passé sur le thème «Vers la sobriété numérique dans les EIAH», nous proposons un atelier visant à développer cette problématique dans la communauté EIAH. Suite à ce premier atelier de 2023, un groupe de travail de l’ATIEF a été constitué. Cet atelier pour les RJC-EIAH 2024 constituera donc aussi une réunion du groupe de travail ATIEF. L’atelier sera ouvert à toutes les personnes intéressées par le sujet, y compris si elles n’ont pas participé au premier atelier de 2023. Cet atelier suivra la formule «Atelier réflexion autour d’une thématique».

Sur une demi-journée, il comportera trois parties :

• mise à jour des connaissances sur le sujet, par les organisateurs et participants ;
• point sur les avancées des quatre thématiques du groupe de travail (guide de bonnes pratiques, indicateurs, analyse de la littérature EIAH du point de vue des valeurs associées au numérique, éco- conception d’EIAH) ;
• organisation de l’activité du groupe pour les mois qui viennent.

Comme son nom l’indique, cet atelier dépassera les seules considérations théoriques pour dégager des pistes d’actions concrètes visant à promouvoir la sobriété numérique des EIAH.