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Conference Papers Year : 2017

Contenus éducatifs ouverts et Learning Analytics

Abstract

Il est de plus en plus question, et la diffusion des MOOCs (Massive Online Open Courses) le montre, de promouvoir des ressources éducatives ouvertes pour aider l’apprentissage. Pour autant, dans beaucoup de cas, « libre » signifie seulement « gratuit », et peu importe si cette gratuité s’accompagne en réalité d’une privatisation des données privées (Morozov, 2014), rendue encore plus performante par l’utilisation de techniques de Learning Analytics (LA). Ainsi, le courant des LA est souvent perçu comme gênant l’ouverture plutôt que la promouvant. Notre argument est que la puissance de traitement des LA, plutôt que d’être utilisées à assujettir un peu plus les utilisateurs en les espionnant ou les contrôlant, devrait plutôt être utilisée pour promouvoir des ressources libres au sens de Hilton et al. (2010), c’est-à-dire, des ressources non seulement gratuites, mais aussi accompagnées des permissions suivantes : retenir, réutiliser, réviser, remixer et redistribuer. Nous reprendrons ces droits en les exemplifiant avec ReaderBench, un système multilingue libre et gratuit que nous développons.
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Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-01592405 , version 1 (24-09-2017)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01592405 , version 1

Cite

Mihai Dascalu, Stefan Trausan-Matu, Philippe Dessus. Contenus éducatifs ouverts et Learning Analytics. Colloque « Les mégadonnées et les sciences sociales », Sep 2017, Bucarest, Roumanie. ⟨hal-01592405⟩

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