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    Plan détaillé Texte intégral Méthodologie de l’enquête Qu’est-ce que TeSLA ? Processus d’appropriation par les utilisateurs Un mérite individualisé ? Bibliographie Notes de bas de page Auteur

    La transmission des savoirs à l’ère numérique

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Système de formation en ligne et norme de mérite : le projet TeSLA

    Nathan De Vos

    Résumé

    Dans le contexte de l’émergence des universités ouvertes qui proposent des cursus universitaires à réaliser entièrement en ligne, la mise au point d’une solution fiable et légitime pour attester la validité des évaluations est un enjeu crucial. Le projet TeSLA tente de répondre à cette problématique par l’authentification des apprenants par le biais d’outils de reconnaissance biométrique. L’usage de ceux-ci induit un certain mode de surveillance opaque et une analyse comportementaliste des étudiants embarquant une certaine notion du mérite scolaire qui devient ultra-individualisé, voire inné.

    Texte intégral Bibliographie Notes de bas de page Auteur

    Texte intégral

    1Cette communication tire sa matière de l’expansion des universités dites open universities, ou universités ouvertes, qui proposent des cursus entièrement en ligne. Ces institutions sont davantage à rapprocher des cours par correspondance que des très à la mode formations ouvertes à distance, ou MOOC (massive open online course), qui insistent sur le côté collaboratif et communautaire que rendent possible les nouvelles technologies. Les universités ouvertes, à l’inverse, proposent un apprentissage qui se veut « classique » car censé mener à l’obtention d’un diplôme équivalent à ceux reçus via un cursus en université « présentielle » tout en dépassant les restrictions en matière d’espace et de temps de ces établissements classiques.

    2Ces sources nouvelles d’enseignement sont à la recherche d’un positionnement clair, justement à mi-chemin entre les universités traditionnelles et les MOOC, autrement dit entre d’un côté des institutions jouissant d’une légitimité traditionnelle et de l’autre un mode de partage d’un savoir fluide, libre et moins ancré institutionnellement. Les universités ouvertes souhaitent en quelque sorte capter les avantages des deux modes d’enseignement en offrant la possibilité d’obtenir des diplômes institutionnalisés comme ceux qui sont obtenables dans les universités classiques mais avec la flexibilité logistique des MOOC.

    3Or ces universités ouvertes se heurtent à la difficulté d’organiser des évaluations pour un nombre important d’étudiants dans un contexte d’asynchronicité spatiale et temporelle (les MOOC ont moins ce problème car ils ne doivent pas spécialement mener à une certification du savoir acquis). Cette difficulté est d’abord logistique. Il est, en effet, délicat de faire en sorte que l’ensemble des étudiants se réunisse en un lieu à un moment donné pour passer un examen puisque la raison même de leur engagement dans ce type d’université est leur manque de disponibilité. Certaines universités tentent de résoudre cette contrainte via l’implantation de centres d’études (study centers) décentralisés dans les différentes régions du pays concerné, diminuant la complexité organisationnelle des examens du point de vue des étudiants, mais cette solution est peu satisfaisante car onéreuse (notamment à cause de la nécessité de louer des locaux uniquement en période d’examens, de payer du personnel surveillant…) et peu réaliste pour atteindre les étudiants profitant de la formation en ligne (e-learning) afin d’étudier dans une université de leur pays d’origine tout en travaillant à l’étranger.

    4La difficulté est également d’ordre pédagogique, puisque cette distance rend délicate l’analyse de la manière dont les étudiants s’approprient la matière diffusée en ligne. Excepté par le biais d’enquêtes réalisées a posteriori, les professeurs sont peu à même de savoir comment s’effectue cette appropriation, la communication entre les deux parties étant généralement limitée du fait de cette asynchronicité spatiale et temporelle. Cela est problématique pour certaines universités lorsqu’elles tentent de fournir une certification perçue, tant par les étudiants potentiels que par le marché du travail, comme aussi valable et légitime que celle de leurs concurrentes qui assurent cours et examens en présence. L’idée d’égalité des chances entre étudiants, concept normatif ayant subi de nombreuses et riches mutations au cours de l’histoire sur lesquelles nous n’insisterons pas1, constitue un argument de légitimité fondamental de l’enseignement. Mais comment envisager cette égalité, quelles que soient les nuances qu’on lui apporte, si les étudiants évoluent dans un contexte aussi flou quant à leurs conditions réelles de travail ? Il devient par exemple facultatif, dans ce type de modèle pédagogique, de réunir les étudiants en un moment donné et d’être certain qu’ils aient reçu les mêmes explications ou de leur donner la possibilité de poser des questions en même temps que les explications sont transmises.

    5De ce fait, la mise au point d’un système pouvant améliorer la fiabilité des évaluations accomplies en ligne constitue un enjeu énorme, tant pédagogiquement que commercialement. La Commission européenne s’est emparée de cette problématique en dégageant du financement pour la recherche et le développement de solutions d’évaluation en ligne (e-assessment). Le projet TeSLA provient de cette initiative. Il se caractérise, comme nous allons le voir, par l’intégration d’outils de surveillance biométrique.

    6Cet article débutera par une description brève du système TeSLA. Ensuite, il explicitera la méthodologie utilisée lors de notre travail de terrain ainsi que ses objectifs. Puis il démontrera en quoi le processus d’appropriation de TeSLA par ses utilisateurs diffère de l’usage tel qu’il était imaginé a priori par les concepteurs du projet et évoquera les interrogations éthiques et sociologiques qui en découlent. Enfin, une courte analyse explicitera les implications d’une telle appropriation du système en matière de mérite scolaire.

    Méthodologie de l’enquête

    7Notre angle d’approche consiste avant tout à considérer les technologies telles que TeSLA comme des configurateurs sociaux. En effet, loin d’être considérée comme un objet inerte et totalement malléable par ses utilisateurs, cette technologie va rendre possible (ou empêcher) un ensemble d’actions émanant de personnes ou de groupes de personnes. Elle va attribuer des rôles, permissifs ou à l’inverse restrictifs selon les individus2. De ce fait, un objet technologique influe sur une certaine forme d’interaction sociale. En tant qu’interface entre le professeur et ses étudiants, TeSLA convient particulièrement à ce type d’approche qui permet de garder un regard extérieur et potentiellement critique. Nous proposons par conséquent de nous focaliser sur les pratiques que nous avons effectivement observées dans le cadre de ce projet.

    8Cette approche nécessite donc d’analyser comment les concepteurs du projet se représentent en amont les utilisateurs du système et leur usage de celui-ci. Comme l’évoque Lucy Suchman, les concepteurs du projet font des « plans », ils dressent notamment les actions concrètes que va induire l’appropriation du système. C’est une approche déterministe, du fait qu’elle postule que les utilisateurs vont respecter le principe du système et les usages qui en découlent3.

    9Pour ce faire, notre enquête de terrain s’est déroulée en deux temps. Le premier temps est celui des entretiens exploratoires réalisés auprès des partenaires du projet alors que celui-ci était encore à l’état d’embryon4. Ces entretiens ont permis de faire comprendre le fonctionnement global du système, mais aussi quelles étaient les idées sous-jacentes au projet. En un second temps, des entretiens avec des professeurs et des étudiants ayant expérimenté le système pendant une des périodes de test ont été menés5. Nous insisterons sur les entretiens faits auprès des professeurs pour les observations qui suivront. Les étapes de cette enquête ont toutes deux été menées sur la base d’une méthodologie semi-compréhensive inspirée de Christophe Lejeune6 et de Jean-Claude Kauffman7, autrement dit avec des questions ouvertes permettant aux répondants d’aborder le système de la manière qui avait le plus de sens pour eux.

    Qu’est-ce que TeSLA ?

    10TeSLA est un système d’évaluation destiné à un usage exclusivement en ligne et plus précisément un système d’authentification des apprenants. En effet, TeSLA est totalement découplé du contenu de l’apprentissage ou des évaluations, il vise uniquement à déterminer si l’étudiant effectuant des tâches sur un ordinateur est celui qu’il prétend être ou non. Il est utilisé pour authentifier l’étudiant lors d’« activités d’évaluation » au sens large (celles-ci pouvant être des examens écrits ou oraux, des rédactions, des exercices…). Comme déjà évoqué, le système permet l’asynchronicité temporelle des étudiants, ceux-ci pouvant généralement réaliser l’activité au moment où ils le souhaitent dans le respect d’un temps imparti. D’un point de vue logiciel, TeSLA prend la forme d’un module externe fonctionnant sur plusieurs plates-formes de formation en ligne largement distribuées sur le marché.

    11TeSLA se dote d’un ensemble d’outils de biométrie et d’analyse de texte pour réaliser cette authentification. Il est la combinaison des cinq instruments suivants :

    • la reconnaissance faciale : l’outil fonctionne par le biais de la webcam, l’étudiant étant censé se tenir devant son ordinateur pendant la durée de l’activité. Il fonctionne en quasi continu en comparant des photos de l’étudiant prélevées à un rythme très régulier (toutes les minutes environ) avec les données de l’enrôlement ;
    • la reconnaissance vocale, d’un fonctionnement similaire à la reconnaissance faciale, dédiée aux examens oraux ;
    • la reconnaissance de frappe au clavier : l’outil reconnaît notamment des régularités dans la manière de frapper au clavier indépendamment du contenu rédigé sur la base du principe de mémoire musculaire des doigts (par automatisme, ceux-ci pressent et relâchent les touches du clavier à vitesse relativement constante) ;
    • l’antiplagiat ;
    • la reconnaissance du style d’écriture : cet outil fonctionne, en parallèle de la reconnaissance de frappe au clavier, par l’analyse du contenu rédigé (régularité grammaticale, syntaxique…).

    12Afin que le système puisse déterminer si l’étudiant est bien celui qu’il prétend être, il est nécessaire que ce dernier s’enregistre. Pour ce faire, il doit fournir au préalable un échantillon de ses données biométriques (un enregistrement vocal, par exemple) qui sera enregistré sur un serveur et qui servira de base pour établir la correspondance entre l’identité réelle de la personne et l’identité prétendue lors de la réalisation des activités. Le dispositif laisse la possibilité au corps enseignant d’activer ou de désactiver les instruments qu’il juge pertinents en fonction du contexte pédagogique.

    13Le principal objectif de TeSLA est l’authentification de l’étudiant à distance, autrement dit la possibilité de poser un diagnostic binaire (c’est lui, c’est elle devant l’écran, ou non) et ce en continu. Cette authentification est posée par les instruments via la production d’indices de ressemblance entre les échantillons envoyés lors de l’inscription de l’apprenant et les échantillons envoyés pendant l’accomplissement de la tâche d’évaluation. Des avertissements sont envoyés à l’enseignant si certains indices sont inférieurs à un seuil de sécurité prédéfini par les concepteurs des instruments. Les indices sont présentés sous la forme d’un tableau chronologique relatant les différentes données recueillies par les instruments biométriques au cours de chaque activité.

    14Ainsi, les enseignants peuvent avoir davantage de preuves que le travail produit est bien celui de l’étudiant officiellement inscrit. TeSLA se place dans une optique de vérification individuelle : il faut que le contenu évalué envoyé via la plate-forme en ligne soit rédigé des mains de l’étudiant inscrit et provienne de sa réflexion propre.

    15Explicitement ou implicitement, une série de comportements est attendue de la part d’un apprenant consentant à utiliser TeSLA (la notion de consentement est souvent utilisée dans le projet du fait des données à caractère privé qui transitent par le système pour l’usage des outils biométriques).

    16Lors de la démarche d’inscription, il s’agit de produire un contenu au cours d’une évaluation « de a à z ». Par cela, nous entendons « du cerveau aux doigts qui écrivent sur le clavier ». TeSLA vise à recréer à distance des conditions d’un examen écrit passé en salle, où, durant un temps imparti, l’apprenant n’a pas le droit de communiquer avec qui que ce soit et doit adopter un comportement non ambigu. Il est cependant évident que le système TeSLA, tel qu’il est pensé actuellement et utilisé seul, ne couvre pas toute l’étendue des comportements potentiels communément non admis en salle d’examen (le fait de parler n’est généralement pas pris en compte puisque l’instrument de reconnaissance vocale ne fonctionne pas obligatoirement, de même il n’y a aucun moyen de vérifier ce qui se trouve hors du champ de vision de la webcam…).

    17Certains comportements attendus sont aussi des situations engendrées ou potentiellement engendrées de fait par l’usage de TeSLA, bien qu’ils n’aient pas été pris en compte lors de la conception du projet. Il s’agit principalement de prérequis logistiques induits par l’utilisation de l’évaluation :

    • un environnement permettant l’usage des instruments : aucune autre personne dans le champ de la webcam, pas de bruit parasite pendant l’usage de la reconnaissance vocale… Bref, un environnement que l’on imagine clos et calme ;
    • la possibilité de libérer un espace de temps continu sans être dérangé : à nouveau, cela implique un environnement propice à la solitude. Quid si la personne disparaît du champ de vision de la webcam pendant un certain temps ? Le professeur en sera informé ;
    • la connexion à internet doit avoir une qualité suffisante. Dans le cas contraire, le fonctionnement des instruments peut être gêné (cela s’applique surtout à la reconnaissance faciale et la reconnaissance de frappe au clavier, qui fonctionnent de manière continue pendant la durée de l’activité).

    18Enfin, TeSLA n’a théoriquement pas d’influence sur la pédagogie ou la matière enseignée et testée. Il n’agit que comme un moyen de vérifier l’identité de celui qui subit une évaluation pour la rendre valide. TeSLA est vendu comme « pédagogiquement neutre », autrement dit, il laisserait aux enseignants l’autonomie d’utiliser comme ils le souhaitent cette boîte à outils mise à leur disposition.

    Processus d’appropriation par les utilisateurs

    19Nos observations faites sur le terrain ont permis de mettre en avant trois éléments qui ressortent fortement des entretiens et qui témoignent de la recomposition de la relation pédagogique à laquelle participe TeSLA. L’usage d’une méthodologie aussi ouverte et exploratoire que la nôtre permet de rendre compte des pratiques des utilisateurs et de la façon dont ils y donnent sens.

    La surveillance via le miroir sans tain

    20De nos observations sur le terrain ressort une forme d’opacification de la relation entre professeurs et étudiants. Le système TeSLA rend la surveillance exercée par le professeur peu visible pour l’étudiant. C’est la métaphore du miroir sans tain, dispositif utilisé notamment dans les commissariats de police afin d’observer des suspects placés dans une pièce sans que ceux-ci puissent voir concrètement la surveillance qui pèse sur eux. Dans ces circonstances, le suspect sait qu’il y a un dispositif en face de lui permettant de le surveiller mais il ne sait pas quelles en sont les modalités exactes (que surveille-t-on exactement ? Surveille-t-on son langage extracorporel ? Le surveille-t-on constamment ? Combien de personnes se trouvent-elles derrière la vitre teintée ? Y a-t-il réellement quelqu’un qui surveille ?). Le surveillé a donc conscience d’être potentiellement observé, mais sans être capable de décrire les informations exactes que le surveillant prélève à cet égard.

    21Concernant TeSLA, le caractère opaque de cette observation se situe à deux niveaux différents, s’additionnant l’un l’autre :

    • le niveau algorithmique : il s’agit du prélèvement des données par les outils biométriques et de leur traitement. Les étudiants, et généralement les professeurs, ne connaissent pas le fonctionnement exact de ces équipements et sont donc incapables de rendre compte des critères qui sont pertinents selon le système. Seules des instructions pour permettre la collecte efficace de ces données sont communiquées ;
    • le niveau interprétatif : l’usage que les professeurs font des tableaux des données biométriques recueillies est incertain. En effet, il est prévu par les concepteurs du projet que les professeurs soient libres de travailler sur ces données de la manière qu’ils jugent être la plus pertinente. Il n’y a donc pas de standardisation des interprétations de ces données, excepté le rapport entre chacune d’elles et un seuil de confiance prédéterminé par les concepteurs. En matière de lutte contre la triche, les liens entre le règlement intérieur des universités et l’intégration en son sein de TeSLA restent également obscurs pour les professeurs.

    22Cette double dimension de flou entourant la surveillance des étudiants via TeSLA contribue à instaurer de la part des professeurs un regard différent de celui existant dans des institutions classiques (par exemple dans une salle d’examen). Ici, il s’agit pour les étudiants de « montrer patte blanche » compte tenu de la méconnaissance des facteurs influençant l’appréciation du professeur et la manière dont celui-ci utilise le système. « Montrer patte blanche » signifiant montrer à tout moment qu’aucune influence externe ne vient perturber le juste déroulement du processus d’évaluation.

    Approche comportementaliste

    23L’observation à distance des étudiants régulée par le système TeSLA n’est pas étrangère aux principes pédagogiques originels de la formation en ligne. Andrew Feenberg et Edward Hamilton8 rendent compte de l’évolution des paradigmes de la formation en ligne en commençant par l’inspiration comportementaliste qui constitue la base des premiers écrits en la matière. Son principe est qu’avec l’éducation à distance il est impossible pour un professeur d’observer un étudiant de la même manière que s’il était physiquement présent. Du coup, le professeur, sur la base « du peu d’informations » qu’il peut obtenir à distance, essaye de déduire comment se déroule le processus d’apprentissage du côté de l’étudiant. Cela se limite fatalement à l’observation de comportements (rapidité à réaliser une activité, temps passé sur une même page…). Bien évidemment, il existe actuellement la possibilité de dialoguer avec l’étudiant, mais cela ne figure pas dans les caractéristiques de TeSLA, qui est uniquement un système « d’observation de comportements9 ». Rappelons que ce qui compte pour TeSLA concerne des comportements enregistrables (frappe au clavier, présence physique devant l’écran de l’ordinateur…).

    24Comme nous avons pu le voir lors de notre description du système, TeSLA sert à aider le professeur à émettre un jugement sur des étudiants. Conscient de ce fait, l’étudiant observé par TeSLA se retrouve du même coup conditionné à agir d’une certaine manière, implicitement requise. Concrètement, cela se révèle par des attitudes, des façons d’agir, parmi lesquelles le fait de ne pas oser bouger de certaines manières devant son ordinateur, de ne pas oser regarder dans certaines directions, car cela pourrait selon les dires de certains étudiants être interprété par le système comme du recopiage d’une autre source (alors que les instruments de biométrie présents ne font que de l’authentification et sont incapables d’interpréter des mouvements).

    25Autre façon d’agir : des connexions fréquentes à la plate-forme. En effet, TeSLA vise avant tout à être implémenté dans le cadre d’une évaluation en continu, où les étudiants réalisent des activités tout au long d’une période. Les professeurs eux-mêmes expliquent qu’ils désirent exploiter TeSLA dans un cadre continu afin d’obtenir davantage de suivi et de rendre plus difficile la triche (tromper le système de multiples fois étant plus difficile qu’une seule fois). Les étudiants sont donc « physiquement obligés » de se connecter à la plate-forme.

    26Dernière attitude relevée : l’utilisation des données recueillies par TeSLA au-delà du simple objectif d’authentification : certains professeurs imaginent aller plus loin et utiliser les tableaux de résultats dans d’autres cadres d’étude, notamment à des fins analytiques. Par exemple, les données recueillies sur la reconnaissance de frappe au clavier serviraient à voir à quel moment de l’examen l’étudiant est plus ou moins actif. Il s’agirait de fait d’un détournement de l’usage initialement prévu du système.

    27Comme indiqué précédemment, TeSLA fournit uniquement, et ce, quel que soit l’instrument, des données quantitatives (des chiffres organisés chronologiquement qui s’affichent en vert, en jaune ou en rouge en fonction de leur valeur par rapport à un indice de confiance). La croyance en une science de la « quantification » des comportements humains est à rapprocher du comportementalisme des origines de la formation en ligne. TeSLA suppose la possibilité de calculer la conformité des étudiants à un comportement attendu de leur part (or le conditionnement évoqué plus haut est en partie provoqué par des croyances erronées et exagérées qu’ont les étudiants par rapport aux capacités du système).

    La décontextualisation

    28La démonstration de l’aspect purement quantitatif des données fournies par TeSLA nous permet de rebondir sur sa dimension décontextualisante. Par cela, nous signifions le fait que ces chiffres ne sont aucunement sensibles au contexte d’usage dans lequel ils sont produits. Ceci vaut tant pour le contexte dans le sens restreint du terme (l’interaction entre l’étudiant et le système, son environnement direct d’usage : est-il ou est-elle chez lui ou chez elle ? Dans une pièce fermée ou non ? Bruyante ou non ? Ou avec la présence de tierces personnes à proximité ?) que dans le sens très large et macrosocial qui influe fortement sur son aisance avec le système (est-ce que la personne vit dans un milieu où les nouvelles technologies de communication sont présentes ? A-t-elle un environnement socio-économique propice à la bonne compréhension du système ?).

    29Tous ces facteurs, sans détailler les cas particuliers, influent sur la manière dont les étudiants utilisent le système, et donc sur les chiffres produits par celui-ci. Le cas précis suivant, recueilli lors des entretiens, témoigne de la discrimination directe que les instruments biométriques de TeSLA peuvent potentiellement faire peser sur les étudiants : une dame peu habituée à utiliser un ordinateur devait réaliser des activités en se faisant authentifier par les outils de reconnaissance faciale et de frappe au clavier10. L’expérience révéla que l’outil de reconnaissance de frappe au clavier était très peu précis avec les personnes qui n’ont pas l’habitude de frapper au clavier. En effet, l’algorithme de cet outil suppose une forme de régularité dans la manière de presser et de relâcher les touches (la temporalité entre les frappes) et celle-ci n’est présente que chez les individus ayant acquis une forme de mémoire musculaire du geste de frappe. Les variations de temporalité étant trop fortes chez cette personne, l’algorithme renvoya des chiffres très bas, qui étaient censés trahir une volonté de tromper le système.

    30Une telle décontextualisation inclut avec elle certaines représentations sur la manière dont le professeur est capable de surveiller ses étudiants via TeSLA. Son regard ne peut se porter sur leur environnement social ou encore sur leurs aptitudes à utiliser les outils de formation en ligne, mais uniquement sur le fait que l’information rentrée à l’aide du clavier émane bien de la bonne personne.

    Un mérite individualisé ?

    31Comme nous l’avons dit en introduction, TeSLA vise à apporter davantage de rigueur et donc de légitimité à l’évaluation en ligne. Les trois aspects découlant des entretiens que nous avons menés et qui ont été exposés ci-dessus mettent en évidence la particularité avec laquelle TeSLA tente de remplir cette tâche. Il s’agit de mettre en place une manière perçue comme égalitaire et objective de juger si l’acquisition du savoir par l’apprenant est satisfaisante.

    32Comme nous l’avons brièvement abordé dans notre point méthodologique, un tel objet technique, de par les comportements qu’il permet, ou pas, à certains acteurs, induit une norme et de ce fait une représentation du monde. Au-delà de l’instauration d’une nouvelle logistique pour juger les élèves, TeSLA tente de mettre en place de nouvelles normes d’égalité, et donc des présupposés spécifiques dans la manière de juger l’acquisition du savoir. Il s’agit d’une nécessité, comme nous l’avons expliqué dans l’introduction, du fait du contexte particulier dans lequel se situent ces universités ouvertes, visant à proposer un enseignement proche de celui des universités classiques malgré des contraintes de distance.

    33Il est bien évidemment délicat de tracer une limite entre les normes d’éducation incluses dans un cursus sans TeSLA et dans un cursus avec TeSLA, vu que le système sert à sécuriser des cours universitaires déjà existants et qu’il peut être implémenté avec une certaine liberté par le corps enseignant (rien ne dit pour l’instant que TeSLA doive être utilisé à une certaine fréquence, ou pour tel ou tel type d’activité, ce qui laisse ouverte une grande gamme d’interprétations par les usagers du corps enseignant). Néanmoins, par l’analyse, rapide dans le cadre de cette contribution, des entretiens passés auprès des concepteurs et des utilisateurs, nous pouvons mettre en évidence un certain déplacement dans les soubassements normatifs qui animent l’objet. Il était important de regarder les principes d’usage tels que pensés par les concepteurs de TeSLA et comment ceux-ci sont perçus et réinterprétés par les acteurs sur le terrain car les normes d’un tel objet technique ne sont pas gravées dans le marbre lorsque les concepteurs établissent des plans, mais proviennent plutôt de cet aller-retour entre objet et utilisateurs11.

    Les corps comme garants de l’objectivité

    34Sur la base des trois grandes observations de terrain que nous avons mises en évidence (la surveillance par miroir sans tain, l’approche comportementaliste et la décontextualisation de l’apprentissage) se dégage une volonté d’objectivité pure repoussant toutes les contingences qui seraient dues à ce contexte particulier d’asymétrie temporelle et spatiale entre l’étudiant et le professeur. Créer de l’indubitable dans de telles conditions nécessite de se raccrocher à l’observation de traits extrêmement fondamentaux, dont les outils technologiques sont (théoriquement) capables de rendre compte sans altération. Ce dénominateur commun, postulat implicite sur lequel TeSLA se fonde afin de rendre ces diversités d’étudiants et de contextes d’usage comparables, est celui de l’objectivité des corps physiques.

    35Le fait de choisir délibérément ce critère comme garant de l’égalité et de la rigueur dans le jugement des apprenants est loin d’être anodin. Le système vise à neutraliser tous les aspects subjectifs pouvant entraver le jugement effectué par les enseignants. Pour cela, il permet d’observer ce que le corps a de plus calculable et descriptible par des variables quantitatives et ce à travers un voile d’opacité qui espère contribuer à assurer l’objectivité de l’observation.

    36Caractériser de la sorte des normes et en déduire un principe fondateur qui assure la cohérence du système peut nous aider à interroger la transmission du savoir qui a lieu dans ce cadre. En nous posant la question « Qu’est-ce que la transmission du savoir via un dispositif tirant sa légitimité de l’observation objective des corps des apprenants ? », nous sommes en mesure de donner un éclairage sur le profil de l’étudiant méritant qui émane de TeSLA.

    Individualité du mérite

    37Du fait de cette authentification des étudiants sur la base d’une vérification physique de leur présence face à un écran d’ordinateur, TeSLA implique de manière assez directe une forme d’individualisation du processus d’apprentissage. Les trois tendances remontant du périmètre de l’enquête en témoignent : les outils biométriques sont conçus pour la surveillance d’une seule personne à la fois, ils engendrent potentiellement une forme d’analyse comportementale des étudiants et ils excluent du point de vue des professeurs toute donnée contextuelle.

    38TeSLA par exemple n’est pas équipé pour surveiller des étudiants effectuant un travail de groupe, il se concentre sur la vérification de la présence effective d’un apprenant devant son écran d’ordinateur pendant que celui-ci rédige son activité d’évaluation.

    39Le fait que TeSLA tende à exclure toute possibilité d’évaluation collective provoque d’ailleurs des réactions circonspectes chez certains professeurs. Une fois le candidat isolé de son contexte social et le savoir équitablement diffusé, comment expliquer les inégalités subsistantes en matière de résultats aux évaluations ? Une certaine vision du mérite scolaire découle de ce regard ultra-individualisé sur l’étudiant. Puisque le mérite devient un ensemble de chiffres individuels et que tous les déterminants sociaux sont éclipsés, les causes imputées à ce mérite paraissent dès lors émaner de l’individu. Le mérite scolaire semble avoir été distribué au sein des étudiants sous la forme d’un capital spécifique, une forme de motivation (pour reprendre un terme couramment employé par les concepteurs du projet) permettant à l’apprenant d’utiliser au mieux des ressources (les matériaux de cours) dont il dispose équitablement. La focalisation sur les comportements objectifs des apprenants vise dès lors à rendre compte au mieux de ce mérite. En d’autres termes, en ne prenant en compte que ces aspects objectivables par la biométrie et la diffusion uniforme du savoir, on facilite une définition objective des mérites à promouvoir et donc une hiérarchisation des étudiants en fonction de cette définition.

    40Cependant, comme nous l’avons brièvement rappelé, une application technique influence le comportement de ses utilisateurs mais n’exerce pas de purs déterminismes. Notre travail de terrain ne nous permet pas d’affirmer qu’un professeur utilisant TeSLA verra toujours ses étudiants sous l’angle individualisé que nous avons tenté d’évoquer. Mais il est clair en revanche que, par le dispositif entonnoir que constitue le système en matière de surveillance des étudiants (une agrégation des comportements des étudiants sous la forme de chiffres) ainsi que par l’appropriation qui en a été faite par une partie des professeurs participant aux essais (que dans certains cas nous pourrions qualifier de dérives car non prévues par le système, comme le calcul de l’activité de l’étudiant alors que les données recueillies ne doivent normalement servir qu’à l’authentification), TeSLA implique malgré tout la représentation d’étudiants d’après des capacités individuelles prédéterminées.

    Bibliographie

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    Introna, Lucas D. “Disclosive Ethics and Information Technology: Disclosing Facial Recognition Systems”. Ethics and Information Technology 7, no. 2 (June 2005): 75-86. https://doi.org/10.1007/s10676-005-4583-2.
    Akrich, Madeleine, et al., editors. Sociologie De La Traduction. [], Presses des Mines, 2006. Crossref, https://doi.org/10.4000/books.pressesmines.1181.
    Grootaers, Dominique. “Les mutations de l’égalité des chances à l’école”. Courrier hebdomadaire du CRISP, vol. n° 1893, no. 28, 2005, p. 5. Crossref, https://doi.org/10.3917/cris.1893.0005.
    Hamilton, Edward, and Andrew Feenberg. “The Technical Codes of Online Education”. E-Learning and Digital Media, vol. 2, no. 2, June 2005, pp. 104-21. Crossref, https://doi.org/10.2304/elea.2005.2.2.1.
    Introna, Lucas D. “Disclosive Ethics and Information Technology: Disclosing Facial Recognition Systems”. Ethics and Information Technology, vol. 7, no. 2, June 2005, pp. 75-86. Crossref, https://doi.org/10.1007/s10676-005-4583-2.

    Cette bibliographie a été enrichie de toutes les références bibliographiques automatiquement générées par Bilbo en utilisant Crossref.

    Akrich Madeleine, « Les utilisateurs : acteurs de l’innovation », dans Akrich Madeleine, Callon Michel, Latour Bruno (dir.), Sociologie de la traduction : textes fondateurs, Paris, Presses des Mines, 2006, p. 253-265.

    10.4000/books.pressesmines.1181 :

    Grootaers Dominique, « Les mutations de l’égalité des chances à l’école », Courrier hebdomadaire du CRISP, no 1893, 2005, p. 5-43.

    10.3917/cris.1893.0005 :

    Hamilton Edward, Feenberg Andrew, « The technical codes of online education », E-learning and digital media, vol. II, no 2, 2005, p. 104-121.

    10.2304/elea.2005.2.2.1 :

    Introna Lucas, « Disclosive ethics and information technology : disclosing facial recognition systems », Ethics and information technology, vol. VII, no 2, 2005, p. 75-86.

    10.1007/s10676-005-4583-2 :

    Kaufmann Jean-Claude, L’entretien compréhensif, Paris, Armand Colin, 2016.

    Lejeune Christophe, « Montrer, calculer, explorer, analyser : ce que l’informatique fait (faire) à l’analyse qualitative », Recherches qualitatives, vol. IX, 2010, p. 15-32.

    Suchman Lucy, Plans and situated actions : the problem of human-machine communication, Cambridge, Cambridge University Press, 1987.

    Notes de bas de page

    1 D. Grootaers, « Les mutations de l’égalité des chances à l’école ».

    2 L. Introna, « Disclosive ethics and information technology : disclosing facial recognition systems ».

    3 L. Suchman, Plans and situated actions : the problem of human-machine communication.

    4 Ces entretiens furent étalés entre le septième et le douzième mois du projet (qui a duré trois ans) auprès de sept ingénieurs (avec deux grands types de profils : des ingénieurs travaillant sur les instruments de biométrie et ceux travaillant sur l’intégration de ces outils avec les plates-formes d’enseignement en ligne).

    5 Ces entretiens furent étalés entre le vingt-cinquième et le trentième mois du projet. L’échantillon se constituait de six professeurs enseignant dans des universités ouvertes et de quinze étudiants de ces mêmes universités, tous ayant testé TeSLA.

    6 C. Lejeune, « Montrer, calculer, explorer, analyser : ce que l’informatique fait (faire) à l’analyse qualitative ».

    7 J.-C. Kaufmann, L’entretien compréhensif.

    8 E. Hamilton, A. Feenberg, « The technical codes of online education ».

    9 Au sens strict, le seul comportement dont TeSLA est censé rendre compte est la présence de l’étudiant en face de l’écran. Mais, sur la base de cela, les professeurs tendent à inférer davantage d’informations : motivation, manière de travailler…

    10 Lors des essais du projet TeSLA, le système a été implémenté dans diverses universités européennes, certaines utilisant l’enseignement à distance pour toucher un public plus défavorisé. La prise en considération des aspects contextuels macrosociaux prend tout son sens ici.

    11 M. Akrich, « Les utilisateurs : acteurs de l’innovation ».

    Auteur

    • Nathan De Vos

      Chercheur en sociologie, Centre de recherche information, droit et société (CRIDS, université de Namur)

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    1 D. Grootaers, « Les mutations de l’égalité des chances à l’école ».

    2 L. Introna, « Disclosive ethics and information technology : disclosing facial recognition systems ».

    3 L. Suchman, Plans and situated actions : the problem of human-machine communication.

    4 Ces entretiens furent étalés entre le septième et le douzième mois du projet (qui a duré trois ans) auprès de sept ingénieurs (avec deux grands types de profils : des ingénieurs travaillant sur les instruments de biométrie et ceux travaillant sur l’intégration de ces outils avec les plates-formes d’enseignement en ligne).

    5 Ces entretiens furent étalés entre le vingt-cinquième et le trentième mois du projet. L’échantillon se constituait de six professeurs enseignant dans des universités ouvertes et de quinze étudiants de ces mêmes universités, tous ayant testé TeSLA.

    6 C. Lejeune, « Montrer, calculer, explorer, analyser : ce que l’informatique fait (faire) à l’analyse qualitative ».

    7 J.-C. Kaufmann, L’entretien compréhensif.

    8 E. Hamilton, A. Feenberg, « The technical codes of online education ».

    9 Au sens strict, le seul comportement dont TeSLA est censé rendre compte est la présence de l’étudiant en face de l’écran. Mais, sur la base de cela, les professeurs tendent à inférer davantage d’informations : motivation, manière de travailler…

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    De Vos, Nathan. « Système de formation en ligne et norme de mérite : le projet TeSLA ». La transmission des savoirs à l’ère numérique, édité par Arnaud Dhermy, Éditions du Comité des travaux historiques et scientifiques, 2021, https://doi.org/10.4000/books.cths.15033.

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