Lycée de Nouvelle Chance
Le Lycée de la Nouvelle Chance de l’Académie de Dijon est un dispositif pédagogique au service du droit au retour à la formation initiale. Il a ouvert ses portes à la rentrée 2015 au lycée Hilaire de Chardonnet de Chalon-sur- Saône. La vocation de ce dispositif est académique.
http://www.ac-dijon.fr/cid93223/le-lycee-de-la-nouvelle-chance.html
Mission de Lutte contre le Décrochage scolaire.
La MLDS tient une place essentielle dans la prévention des sorties sans qualification. Son action se situe en amont et en aval de la rupture de formation. Elle désigne très précisément l’obligation faite à tout établissement d’assurer le suivi vers l’accès à la qualification de chaque jeune qui sort sans solution du système scolaire pendant l’année suivant sa sortie. Les principes de l’action de la MLDS figurent dans le code de l’éducation.
En amont, elle prévient les ruptures de formation en anticipant sur les causes de sortie sans qualification des élèves.
En aval, elle repère les jeunes qui sont sortis depuis moins d’un an avant l’obtention d’un premier niveau de formation, les accueille, les remobilise dans une dynamique de formation et prépare les bases d’une qualification.
D’un point de vue de la psychologie d’apprentissage, le terme niveaux d’apprentissage se réfère aux compétences qu’un apprenant peut atteindre. Le terme type d’apprentissage se réfère aux à différents types de savoir, par exemple le savoir procédural ou les attitudes. Il existe un lien entre niveau et type d’apprentissage. On peut par exemple postuler que l’apprentissage de résolution de problèmes est « supérieur » à l’apprentissage de faits. Finalement, la psychologie de développement nous apprend que les niveaux d’apprentissage sont sectoriels, on peut être expert dans un domaine et novice dans un autre.
Nous pensons que les stratégies pédagogiques doivent être adaptées aux niveaux et types d’apprentissage visés, car ils engagent différents types de processus cognitifs.
On peut aussi affirmer que diverses théories de l’apprentissage sont fortement influencés par le type d’apprentissage qui a été étudié. Puisque les théories de l’apprentissage ont un fort impact sur la théorie de la conception pédagogique, on peut penser que les théories d’apprentissages ne sont pas générales, même si certains prétendent être….
A retenir : En ingénierie pédagogique, les niveaux et les types d’apprentissage constituent des paramètres importants dont il faut tenir compte.
Bruner (1966), établit une distinction entre l’apprentissage passif et actif, entre ce que nous savons et ce que nous faisons avec ce que nous savons. Il a également présenté un modèle d’apprentissage en trois étapes : enactive, iconique et symbolique.
«which he calls enactive, iconic and symbolic and are solidly based on the developmental psychology of Jean Piaget. The first, the enactive level, is where the child manipulate materials directly. Then he proceed to the iconic level, where he deals with mental images of objects but does not manipulate them directly. At last he moves to the symbolic level, where he is strictly manipulating symbols and no longer mental images or objects. The optimum learning process should according to Bruner go through these stages.» J.Bruner, 2007 (MEST)
Bloom et al. s’intéressent aux compétences montrables et observables. Ainsi ils formulent une liste de verbes qui illustrent un résultat (outcome-illustrating verbs). Tout d’abord, ils distinguent entre trois grandes catégories :
Dans le domaine cognitif, Bloom définit 6 niveaux de comportement intellectuel qui sont importants pour l’apprentissage: connaissance, compréhension, application, analyse, synthèse et évaluation. Ces catégories sont ordonnées du simple vers le complexe et du concret vers l’abstrait. Bloom postule notamment que le rappel est nécessaire à la compréhensions et que la compréhension est nécessaire à l’application. Cette taxonomie représente donc une hiérarchie cumulative.
Cette taxonomie permet de définir le niveau d’apprentissage souhaitée d’un public cible, puis d’élaborer une conception appropriée qui aidera l’apprenant à atteindre l’objectif d’apprentissage souhaité. En outre, cette taxonomie (pas seulement ce court résumé) est utile pour construire des instruments d’évaluation du comportement. Les «verbes» ci-dessus donnent un indice sur ce que l’évaluateur doit observer.
Gagne (1965) a formulé une hiérarchie de huit types d’apprentissage différents :
Sur la base de la taxonomie de Bloom de l’apprentissage, ces niveaux seront reformulés comme taxonomie des objectifs pédagogiques, dans les Conditions of Learning and Theory of Instruction (Gagné, 1985) :
Selon Gagné, il existe une hiérarchie d’apprentissage dans le groupe des compétences intellectuelles. Certaines règles ne peuvent pas être apprises sans maîtriser un concept donnée. Pour préparer un design pédagogique avec un objectif d’apprentissage donné, il faut construire une hiérarchie d’apprentissage (parfois appelé une analyse des tâches) et se demander « quelles sont les compétences intellectuelles, qu’il faut avoir maîtrisé afin d’obtenir un résultat? » Puisque Gagne est un concepteur pédagogique (instructional designer), il a formulé les « neuf événements d’instruction », un modèle de conception de leçon qui s’appuie à la fois sur le behaviorisme (niveaux inférieurs) et le cognitivisme (niveaux supérieurs). Une idée qui a été reprise par de nombreux modèles modernes de conception pédagogique est que l’enseignement devrait passer du simple au compétences complexes. Il convient également de noter que les résultats (d’apprentissage) se construisent à partir de différents éléments, par exemple un concept défini peut s’appuyer sur des faits (de l’information verbale) et des attitudes appropriées.
Krathwohl (2002) sur la base de son travail original avec Bloom décide de distinguer entre la dimension des connaissances (ce que nous avons appelé type d’apprentissages) et la dimensions des processus cognitives (quelque peu apparentée à nos niveaux d’apprentissage)
Il identifie quatre types de connaissances et six dimensions pour les processus. Il existe toujours une hiérarchie dans la dimension des processus cognitives. Toutefois, les catégories se chevauchent, par exemple « expliquer » (dimensions compréhension) peut être plus compliqué que « exécuter » (dimension appliquer).
La dimension des connaissances (The knowledge dimension, Krathwohl, 2002: 214)
La dimension des processus cognitives (The cognitive process dimension, Krathwohl, 2002: 215)
Le tableau suivant peut être utilisé par des concepteurs, enseignants, apprenants et évaluateurs pour définir et/ou expliciter les objectifs d’apprentissage d’un module / scénario d’apprentissage :
Le tableau suivant présente une application de la taxonomie révisée de Krathwohl (2002) et de Anderson et Krathwohl (2001). Il a été crée par Judith Cantin et Nathalie Frigon. Le tableau se consulte de haut en bas. C’est de cette façon que l’on peut constater la gradation des processus cognitifs. Pour une connaissance de type factuel, commencer par constater comment on la mémorise pour ensuite descendre vers la création.
Processus cognitifs : Bloom (puis Krathwohl et al. en 2001) ont classé les processus cognitifs en tentant de déterminer lesquels demandent le moins d’activité cognitive et lesquels sont les plus exigeants cognitivement. L’écart entre les différents processus n’est pas égal. Ainsi, l’écart entre mémoriser et comprendre n’est pas le même qu’entre appliquer et analyser (qui lui est plus grand). Certains disent même que les trois premiers processus (mémoriser, comprendre et appliquer) ne sont pas vraiment progressifs et se chevauchent parfois…
Mayes et Fowler (1999), dans le contexte de la prescription ergonomique des logiciels pédagogiques, présentent un modèle simple en trois étapes qui est populaire dans la littérature pratique sur l’apprentissage en ligne.
(1) Conceptualisation
(2) Construction
(3) Application
Cela conduit à la distinction de didacticiels primaire, secondaire et tertiaire.
(1) Un didacticiel primaire est principalement destiné à présenter la matière. Son contenu sera généralement rédigé par des experts en la matière, mais il est généralement conçu et programmé par des spécialistes de didacticiels. Le didacticiel primaire devient de plus en plus un produit de diffusion large par une maison d’édition.
(2) Les didacticiels secondaires comprennent l’environnement et l’ensemble des outils par lesquels l’apprenant effectue les tâches d’apprentissage. Elles comprennent également les tâches (et des matériaux de tâches) eux-mêmes. Les produits que l’on trouve sont volatiles et de qualité variable.
(3) Les Didacticiels tertiaires sont des matériaux produits par les apprenants précédents, au cours de la discussion ou l’évaluation de leurs tâches d’apprentissage. Il peut s’agir de dialogues entre les apprenants et les tuteurs, des discussions avec des pairs ou des sorties de l’évaluation, etc. Ils sont médiatisés par l’environnement de travail en ligne.
Merrill (2006), dans « Levels of instructional strategy », définit les quatre niveaux d’enseignement plus quatre améliorations supplémentaires qui sont censés optimiser l’efficacité (coût/bénéfice), l’effectivité (atteinte d’objectifs) et l’engagement (des apprenants).
Le niveau 3 est seul valable au niveau module / scénario. Il comprend donc des présentations avec des questions de rappel, des demonstrations utiles, un feedback / coaching et une progression approprié de tâches.
A ces quatres niveaux, Merrill ajoute encore des améliorations (enhancements)
Une autre façon de catégoriser les types d’apprentissage est d’utiliser des grands « domaines d’apprentissage », selon le type de structures et processus cognitives impliqués.
La liste suivante est inspiré de Kearsley. Ces catégories peuvent être décrites à la fois en terme d’apprentissage (le type de connaissances impliqués) et l’enseignement (ce que l’apprenant doit être en mesure de le faire). On y retrouve des éléments de la typologie révisée de Krathwohl (20002), mais également toute l’influence du cognitivisme et du constructivisme en psychologie de l’apprentissage. Elles incluent beaucoup plus des stratégies de haut niveaux négligés par les béhavioristes/cognitivistes, donc notamment la résolution de problème.
Jonassen (2009) présente la typologie suivante :
Jonassen regarde l’objet sous différents angles que l’on peut trouver dans la litérature: ontologique, épistémologique et phénoménologique. Les sous- catégories qu’il définit ne sont pas orthogonales, les connaissances s’utilisent et se produisent dans une forme combinée.
A. Types de connaissances ontologiques
B. Types de connaissances épistémologiques
C. Types de connaissances phénoménologiques
La taxonomie suivante inspirée de Baumgartner & Kalz (2004)est une combinaison simple de différents types et niveaux d’apprentissage. Son but est de fournir un cadre pratique pour discuter de stratégies pédagogiques à mettre en oeuvre dans des scénarios. Nous sommes conscients que, par exemple, l’apprentissage d’un raisonnement (c-à-d. des inférences et déductions) n’est pas la même chose que l’apprentissage de procédures. Toutefois, nous prétendons qu’une famille de stratégies pédagogiques (choisie en fonction du type d’apprentissage) peut s’appuyer favorablement à une même famille de technologies éducatives.
Ajouté par PB (21) le 19/11/17, avec l'aimable autorisation d'Edutechwiki
Le raisonnement est un processus cognitif qui permet d’obtenir de nouveaux résultats ou de vérifier la réalité d’un fait en faisant appel soit à différentes lois soit à des expériences, quel que soit leur domaine d’application : mathématique, judiciaire, physique, pédagogie, etc.
On dit que l’individu effectue des inférences et que le mécanisme d’élaboration de ces inférences s’appelle raisonnement.
En logique, la déduction procède de la conception que les moyens ne sont pas plus importants que la fin (conclusion), par opposition à l’induction logique qui consiste à former des représentations générales à partir de faits particuliers. La déduction est un principe de la logique développée entre autres par Aristote. Ce dernier a en effet introduit une des formes les plus basiques du raisonnement déductif: le syllogisme. Un syllogisme comprends deux assertions que l’on appelle « prémisses » suivies par une troisième assertion, la conclusion.
D’autres théories logiques définissent le raisonnement déductif comme une inférence dont la conclusion est aussi certaine que les prémisses, tandis que dans un raisonnement inductif la conclusion peut être moins certaine que les prémisses. Dans les deux approches, la conclusion d’une inférence déductive découle des prémisses ; celles-ci ne peuvent être vraies si la conclusion est fausse. (En logique aristotélicienne, les prémisses d’un raisonnement inductif peuvent entretenir le même lien avec la conclusion.)
Les syllogismes suivants sont valides :
Tous les hommes sont mortels. Or tous les Athéniens sont des hommes. Donc tous les Athéniens sont mortels.
La peinture est au-dessus du bureau. Le bureau est au-dessus du sol. Par conséquent la peinture est au-dessus du sol.
Le syllogisme suivant ne sont pas valides :
Tous les criminels sont contre le gouvernement. Or tous les membres de l’opposition sont contre le gouvernement. Donc tous les membres de l’opposition sont des criminels.
Ce dernier raisonnement est invalide, car les hypothèses ne parviennent pas à relier l’appartenance au parti de l’opposition et le fait d’être un criminel. Il s’agit d’une sorte de sophisme amené par un argument fallacieux : il confond certains « contre le gouvernement » (les membres de l’opposition, les criminels), et conclut sur une égalité entre tous ces individus particuliers sous prétexte qu’ils appartiennent à la même catégorie. Seulement, s’il est possible d’être à la fois membre de l’opposition et criminel, on ne peut en déduire que l’un implique nécessairement l’autre ; c’est ce que l’on appelle le sophisme du milieu non distribué (fallacy of the undistributed middle). Dans ce genre de cas, les deux prémisses peuvent être vraies sans que la conclusion soit correcte, car la forme logique est incorrecte.
L’induction est historiquement le nom utilisé pour signifier un genre de raisonnement qui se propose de chercher des lois générales à partir de l’observation de faits particuliers, sur une base probabiliste. Autrement dit, dans un raisonnement inductif, les premisses sont basées sur l’observation d’un cas, puis on généralise de ce cas particulier à une conclusion plus générale. Ainsi, pour le raisonnement inductif, les conclusions ne découlent pas des prémisses mais sont plutôt suggérées, avec des différents degrés de certitude.
Remarque : Bien qu’associée dans le titre de cet article à la logique, la présentation qui suit correspond surtout à la notion « philosophique » de l’induction. En effet, en mathématiques, en logique et en informatique, l’induction complète, aujourd’hui très souvent abrégée en induction, est une autre façon de désigner la récurrence, aussi bien le raisonnement par récurrence que les définitions par récurrence. Le terme est souvent employé pour les généralisations de la récurrence aux bons ordres et aux relations bien fondées. En raisonnement automatisé, l’abduction est un mode de raisonnement qui vise à émettre une hypothèse pour expliquer un fait et elle ne doit pas être confondue avec l’induction présentée ici.
Par exemple :
Si la loi de la gravitation universelle détermine que, une pomme qui se détache de son arbre tombera sur le sol, et de quelle manière elle le fera, l’observation du mouvement de cette même pomme permet d’établir la loi générale, mais avec un degré de certitude très faible. Si ensuite, on observe que toutes les pommes et tous les corps tombent de la même façon, si on observe que les corps dans l’espace respectent la même loi, alors la probabilité de la loi augmentera jusqu’à devenir une quasi certitude. Dans le cas de la gravitation universelle, cependant, on a observé que l’orbite de Mercure présentait un effet de précession qui n’était pas expliqué par la loi. La loi de la gravitation universelle est cependant restée considérée comme universellement valide jusqu’à ce que Henri Poincaré explique le phénomène par une nouvelle loi de composition des vitesses qui conserve l’invariance de la vitesse de la lumière et qui sera expliqué par Einstein dans la théorie de la relativité restreinte. Malgré tout, la gravitation universelle reste utilisée car elle reste valable dans les cas courants, et elle est plus simple à utiliser et à comprendre que la théorie de la relativité.
Le raisonnement par induction constitue la procédure basique permettant de faire des découvertes scientifiques. En effet, l’objectif principal des sciences est de découvrir quelque chose de nouveau. Pour cela les scientifiques commencent souvent par des observations systématiques. En résumé, lorsque ces observations sont testées et qu’elles permettent de produire des résultats intéressants et significatifs, alors on peut les généraliser à une population plus large et parfois créer une théorie qui explique l’occurence de ces observations spécifiques. Dans ce cas le raisonnement inductif permet surtout de générer des hypothèses et ce sont ces hypothèses qui sont testées. Rappelons que la génération des hypothèses de recherche constitue véritablement la partie cruciale de la méthodologie scientifique!
L’apprentissage de concept, également connu sous les noms d’ »apprentissage catégoriel », « atteinte de concept » (concept attainment), et « formation de concept », est largement basé sur les travaux du cognitiviste Jerome Bruner. Bruner, Goodnow et Austin (1967), ont défini l’apprentissage de concept comme la recherche et le listage des attributs qui peuvent être utilisés pour distinguer des exemplaires de non exemplaires d’une catégorie. En clair, les concepts sont les catégories mentales qui nous aident à classifier des objets, des événements, des idées, en se basant sur la compréhension du fait que chaque objet, événement, ou idée a un ensemble de traits caractéristiques. Par conséquent, l’apprentissage de concept est une stratégie qui requiert qu’un apprenant compare et différencie des groupes ou des catégories qui ont des caractéristiques pertinentes concernant le concept en question avec des groupes ou des catégories qui n’ont pas de telles caractéristiques.
L’apprentissage de concept se réfère également à une tâche d’apprentissage dans laquelle un humain ou une machine sont entraînés pour classer des objets en leur montrant des exemples d’objets avec leur nom de classe. L’apprenant simplifie ce qui a été observé en considérant cela comme une forme d’un exemple (un exemplaire d’une catégorie). Cette version simplifiée de ce qui a été appris est ensuite appliquée à des exemples futures. L’apprentissage de concept peut être simple ou complexe parce qu’il peut se faire dans de nombreux domaines différents. Quand un concept est difficile, il est moins probable qu’un apprenant soit capable de le simplifier, et, par conséquent il est moins probable qu’il apprenne. Couramment, cette tâche est connue comme « apprentissage à partir d’exemples ». La plupart des théories sur l’apprentissage de concept sont basées sur le stockage d’exemplaires et évitent n’importe quel type de synthèse, ou d’abstraction.
Pas un concept. L’apprentissage de concept doit être distingué du fait d’apprendre en répétant quelque chose de mémoire ou en discriminant entre deux choses différentes (discrimination). Néanmoins, ces problèmes sont intimement reliés dans la mesure où le rappel mnésique de faits pourrait être considéré comme un processus conceptuel trivial où des exemplaires antérieurs représentant le concept sont invariants. De la même manière, alors que la discrimination n’est pas la même chose que le véritable apprentissage de concept, les processus de discrimination sont inclus dans l’affinement de concept par la présentation répétée d’exemplaires.
Concepts concrets ou perceptuels vs concepts abstraits
Concepts définis (ou relationnels) et concepts associés
Concepts complexes. Des notions telles qu’un schéma ou un script sont des exemples de concepts complexes. Un schéma est une organisation de concepts plus petits (ou de caractéristiques) qui est corrigé par de l’information en provenance de la situation pour aider à la compréhension. Un script quant à lui est une liste d’actions qu’une personne suit afin d’atteindre un but. Un exemple de script serait le processus d’achat d’un CD. Il y a dans ce cas un certain nombre d’actions qui doivent se produire avant le véritable acte d’achat du CD. Ainsi, le script fournit une séquence des actions nécessaires et un ordre correct pour ces actions afin de réussir à acheter le CD.
Découverte : n’importe quel bébé découvre des concepts par lui-même, tel que le fait de découvrir que chacun de ses doigts peut être contrôlé individuellement ou que les personnes qui prennent soin de lui sont des individus. Bien que cela soit guidé par la perception, la formation du concept est plus complexe que le simple fait de mémoriser des perceptions.
Exemples : la généralisation, supervisée ou non à partir d’exemples pourrait amener à l’apprentissage d’un nouveau concept, mais la formation de concept est plus complexe qu’une simple généralisation à partir d’exemples.
Mots : Ecouter ou lire de nouveaux mots amène à l’apprentissage de concepts, mais la formation d’un nouveau concept est plus complexe que l’apprentissage d’une définition de dictionnaire. Une personne pourrait avoir formé au préalable un nouveau concept avant d’avoir trouvé un mot une phrase pour l’exprimer.
Comparaison d’exemplaires : Une autre manière efficace d’apprendre de nouvelles catégories et d’induire de nouvelles règles de catégorisation consiste à comparer un certain nombre d’objets quand leur relation catégorielle est connue. Ainsi, le fait de comparer deux exemplaires alors que l’on est informé que les deux appartiennent à la même catégorie permet d’identifier les attributs partagés par les membres de la catégorie, et illustre la variabilité à l’intérieur de cette catégorie. D’autre part, la comparaison de deux exemplaires, alors que l’on sait qu’ils appartiennent à des catégories différentes pourrait permettre une identification des attributs qui ont une valeur diagnostique. Il est intéressant de constater que les comparaisons à l’intérieur d’une catégorie, et entre deux catégories pourraient ne pas être équivalentes en termes d’efficacité pour connaître ces catégories. La capacité à utiliser l’une ou l’autre de ces formes d’apprentissage par comparaison est sujette à changement au cours de la petite enfance.
Invention : quand les hommes préhistoriques qui manquaient d’outils utilisaient leurs ongles pour racler la nourriture des animaux qu’ils avaient tués ou de melons fracassés, ils remarquèrent qu’une pierre cassée avait parfois un côté tranchant comme un ongle et était, par conséquent, adaptée au raclage de la nourriture. L’invention d’un nouvel outil pour éviter de se casser les ongles était un nouveau concept.
En général, les problèmes théoriques qui concernent l’apprentissage de concept sont les mêmes que ceux qui concernent l’induction logique. Ces problèmes sont traités dans de nombreuses publications, qui incluent la littérature sur les espaces de version, la théorie de l’apprentissage statistique, l’apprentissage PAC, la théorie de l’information, et la théorie algorithmique de l’information.
La résolution de problème consiste à utiliser des méthodes génériques ou « ad hoc », d’une manière ordonnée, afin de trouver des solution à des problèmes. Certaines des techniques de résolution de problème développées et utilisées en intelligence artificielle, en sciences informatiques, en ingénierie, en mathématiques, en médecine, etc. sont liées aux techniques de résolution mentale de problème étudiées en psychologie.
Afin de résoudre les problème qu’il rencontre, les individus élaborent différentes stratégies. Ces stratégies de résolution de problème comportent plusieurs étapes. On appelle également cela le « cycle de résolution de problèmes » (Bransford & Stein, 1993). Dans ce cycle, la personne reconnaît le problème, définit le problème, développe une stratégie pour résoudre le problème, organise la connaissance concernant le problème, définit les ressources qu’elle a à disposition, contrôle ses progrès, et évalue l’exactitude de la solution au problème. On appelle cela un « cycle » parce qu’une fois qu’un problème est résolu, généralement, un autre apparaît. Voici quelques exemple de stratégies de résolution de problème :
Ajouté par PB (21), le 19/11/17 - Avec l'aimable autorisation d'Edutechwiki
Du point de vue sociologique, l’inégalité peut se définir comme “une différence notoire dans la distribution de ressources, dont certains individus ou groupes sociaux subissent directement les conséquences négatives » (Granjon, Lelong & Metzger, 2009, p.16). Dès lors constitutives de la structure hiérarchisée des sociétés humaines, les inégalités sociales peuvent toucher des domaines variés, dont notamment le niveau de revenu, l’accès au marché du travail, l’éducation et l’accès aux loisirs et à la culture, pour ne citer qu’eux. Comme le soulignent Bihr & Pfefferkorn (2008, cités par Granjon, Lelong & Metzger, 2009, p.19) “les inégalités sociales [présentent] un caractère systémique. [Elles] s’engendrent, se déterminent et se renforcent réciproquement”. Il semblerait alors que les groupes sociaux respectivement favorisés ou défavorisés en termes de capitaux le soient à différents points de vue.
Les inégalités numériques, sur lesquelles porte cet article, constituent une nouvelle forme d’inégalités. Si a priori celles-ci se rapportent à une inégalité d’accès aux ressources technologiques, elles ne peuvent s’y résumer ; “les inégalités numériques se manifestent d’abord sous la forme d’une diversité des pratiques résultant d’une déclinaison des inégalités sociales” (p.21). Ainsi, en substance, la fracture numérique – constitutive de ces inégalités – n’est qu’une conséquence d’autres formes d’inégalités, notamment économiques, sociales et culturelles.
A la lumière de nos différentes lectures, nous allons tout d’abord retracer l’historique de la notion de fracture numérique, avant d’en donner une définition à plusieurs niveaux. Enfin, nous aborderons la question de l’enjeu lié à l’éducation et à la formation dans l’optique de réduire les inégalités liées au numérique, avant de donner à cet article une conclusion plus personnelle.
La notion de fracture numérique (traduction de l’anglais digital divide) est apparue dès les années 90, dans les discours relatifs aux vertus de la société de l’information et à son accès. Dans un premier temps utilisé au singulier, ce terme qualifie la séparation entre ceux qui ont accès à l’information numérique (à ce moment-là, on parle plutôt de “nouvelles technologies”) et ceux qui n’y ont pas accès. Cette époque est marquée, selon Guichard (2003), par une forme de “déterminisme technique”, qui envisage les nouvelles technologies comme un moyen de parvenir à un idéal social et aurait pour objectif non avoué de “réduire la critique politique, la promesse d’un avenir proche, heureux et sans souci permettant de limiter la contestation du monde actuel” (p.2). Pour cet auteur, la notion de fracture numérique, associée à celle de déterminisme technique, serait “plus un concept idéologique ou politique que scientifique” (op. cit.,p. 2); il serait scientifiquement instable, sans définition unique et universelle, dans la mesure où différentes acceptions apparaissent au sein de groupes sociaux parfois antagonistes.
Principalement axée sur des comparatifs d’ordre matériels (équipement informatique ou nombre de connexions par habitants, par exemple), la fracture numérique est le plus souvent entendue dans le sens des inégalités Nord-Sud et sans prendre en compte les aspects d’inégalités cognitives, culturelles et socio-économiques qui touchent toute population, quelle que soit sa zone géographique. Guichard (2003) va plus loin en évoquant l’existence d’une fracture cognitive qui sépare les tenants d’un “capital intellectuel” adapté au numérique (literacy) de ceux qui ne détiennent pas les éléments financiers, sociaux et culturels pour y avoir accès pleinement. A partir de 1998, des définitions englobant deux dimensions commencent à émerger dans la littérature. La première émane de Kling (1998) et fait état d’”inégalités dans l’accès aux TIC » (technical access), ainsi que d’ »inégalités en termes de connaissances et de compétences techniques nécessaires pour bénéficier des TIC » (social access), (Le Guel, 2004, p. 57).
En 2003, l’American Library Association (ALA) propose une définition de la fracture numérique distinguant deux niveaux : “differences due to geography, race, economic status, gender, and physical ability in [1] access to information through the Internet, and other information technologies and services, [2] in the skills, knowledge, and abilities to use information, the Internet and other technologies” (cité par Le Guel, 2004, p. 57). Ici apparaît donc l’acception de fracture numérique en deux niveaux (soit plurielle) ; l’inégalité d’accès d’une part (premier degré), ainsi que l’inégalité d’usages (second degré) d’autre part.
Dès 2004, on trouve explicitement dans la littérature la notion de “double fracture numérique” (Le Guel, Penard, Suire), dans la lignée des travaux d’Hargittai (2002) qui postule l’existence d’une “fracture numérique de second niveau ancrée dans la capacité des individus à utiliser l’internet” (Le Guel, 2004, p. 77). Ben Youssef (2004) décline, quant à lui, la fracture numérique en quatre niveaux, même s’il distingue également deux grandes catégories, (fractures numériques de premier et de second rang) : “la première est centrée sur les inégalités économiques et sociales liées à l’accès aux équipements et aux infrastructures (fracture au premier degré). La deuxième attribue les fractures numériques aux usages liés aux TIC. Les inégalités se manifestent avec les usages qui sont faits par les individus et par les groupes sociaux. La troisième concerne l’efficacité des usages. En d’autres termes, pour des taux d’équipement identiques, certaines nations, certains individus, augmentent leurs performances plus rapidement que d’autres. Le quatrième type de littérature, développant une thèse qui nous intéresse plus particulièrement, renvoie aux modalités d’apprentissage dans une économie fondée sur la connaissance” (Ben Youssef, 2004, p. 184).
Ce type de fracture, lié à l’accès aux technologies et plus particulièrement à l’équipement nécessaire pour accéder à l’information numérique, relève avant tout des inégalités socio-économiques traditionnelles ainsi que de la disponibilité et des performances des infrastructures matérielles. Selon Ben Youssef (2004, p. 186) : “la fracture numérique [au premier degré] est définie par l’accroissement de l’écart de l’équipement (et de l’accès) aux TIC entre deux zones géographiques données ou deux catégories d’individus données”. Cet auteur relativise pourtant la portée de la fracture numérique en tant que cause unique d’exclusion, considérant que les inégalités ne sont pas spécifiquement liées au numérique mais relèvent bien de “mécanismes classiques d’inégalités”. D’ailleurs, Ben Youssef (op. cit. p. 185) distingue les connectés (have), bénéficiant d’une “meilleure information et surtout des externalités positives associées” (lien social) et les non connectés (have-not), exclus de fait “des réseaux relationnels, de savoirs, de connaissances, d’éducation”.
Le débat sur la fracture numérique au premier degré ne constitue donc qu’un aspect des inégalités et occulte souvent l’existence de disparités beaucoup plus profondes résultant notamment d’inégalités d’usages (les fractures numériques au second degré).
Valenduc (2009, p.145), définit la fracture numérique au second degré de la façon suivante : “inégalités sociales qui peuvent résulter de la différenciation des usages des TIC, particulièrement Internet, une fois que la barrière de l’accès est franchie”. Selon Proulx (2002), au sein notre société “fondée sur les connaissances”, il importe que tout un chacun s’approprie une culture spécifique qui comprendrait à la fois un volet technique ou instrumental (maîtrise informatique minimale), un volet communicationnel (connaissance des codes qui régissent les modes de communication avec les TIC), ainsi qu’un volet épistémologique (réflexion autour de la place des technologies dans la société).
Valenduc estime, pour sa part, (op. cit., p. 147) que “la maîtrise des TIC requiert l’acquisition et la mobilisation d’une série de compétences spécifiques” et les désigne sous une multitude d’appellations : compétences numériques, digital literacy, culture numérique, etc. Voir aussi Procedural literacy, en anglais. Ces différentes dénominations restent polysémiques dans la littérature, faute de définitions largement admises. Citons toutefois celle de Le Deuff (2009) qui postule l’idée que la “culture numérique pourrait correspondre à la volonté de rassemblement autour de différentes cultures ou littéracies” et plus particulièrement la culture de l’informatique et la culture informationnelle (ou information literacy). Rejoignant Proulx dans sa description d’une culture à plusieurs visages, Riondet (citée par Le Deuff, op. cit., p. 58) souligne que “par rapport à d’autres expressions, le terme culture indique qu’il ne s’agit pas seulement d’un apprentissage instrumental mais que l’utilisation pleine des TIC implique un ensemble de comportements intellectuels et éthiques”.
Selon Proulx (op. cit., p. 2), tout individu doit emprunter une “trajectoire d’usage” afin de s’approprier véritablement une technologie. Concrètement, cela signifie qu’une fois l’accès assuré, l’individu doit d’abord adopter cette technologie, puis se l’approprier par un processus cognitif (“maîtrise cognitive et technique minimale de l’objet ou du dispositif technique”) et social (“intégration […] significative de l’usage de cette technologie dans la vie quotidienne“, ainsi que “la possibilité […] que l’usage de l’objet fasse émerger de la nouveauté dans la vie de l’usager”) qui lui est propre. Comment, dès lors, inciter tout utilisateur de technologies à devenir un usager maîtrisant les compétences nécessaires à leur appropriation et quelles sont ces compétences?
Valenduc (2009, p. 149) identifie trois niveaux de compétences numériques nécessaires à la maîtrise des technologies :
Tout en reconnaissant en ces deux dernières compétences (informationnelles et stratégiques) la “ligne de clivage” de demain, Valenduc insiste également sur les compétences de transfert des connaissances et des savoir-faire “acquis dans un environnement d’apprentissage vers un autre environnement, professionnel ou domestique”, ainsi que dans la “capacité de s’inscrire dans une démarche de formation tout au long de la vie” (p. 150). Voilà pourquoi, le milieu professionnel, considéré comme un lieu d’apprentissage et de socialisation, peut constituer un élément important dans la réduction des inégalités numériques (au premier et au second degré). En effet, “l’utilisation des TIC au travail favorise l’acquisition et le développement des compétences instrumentales, notamment la capacité de résoudre les problèmes. Les compétences structurelles dépendent davantage du type de métier exercé. Quant aux compétences stratégiques, elles sont liées à la marge d’autonomie et d’initiative dont dispose le travailleur” (p. 157).
Toutefois, Larose et Peraya (2001, p. 38) soulignent que “la construction de compétences informatiques, jugées utiles sur le plan des pratiques “privées”, n’entraîne pas automatiquement leur transfert vers les pratiques professionnelles”. Ce constat induit la nécessité d’envisager l’acquisition des trois formes de compétences décrites plus haut dans un processus d’acculturation et non pas d’accumulation de savoir-faire.
Dans cette optique, nous postulons que les inégalités induites par la fracture numérique au second degré peuvent être réduites en amont de l’environnement professionnel par des actions éducatives généralisées et transversales. Depuis 2006, la France a, par exemple, mis en place un système de certification (B2i-C2i) établissant un “socle commun de connaissances et de compétences” garantissant un “usage sûr et critique des technologies de la société de l’information (TSI) au travail, dans les loisirs et dans la communication”. Toutefois, selon Le Deuff (2009), les dispositifs de type B2i-C2i (Brevet et Certificat informatique et Internet délivrés dans les écoles, collèges, lycées et universités) ne permettent d’accéder qu’au premier niveau de la culture numérique tel que défini par Juanals (2003), à savoir la maîtrise de l’accès. Les deux autres niveaux sont, selon Juanals (‘op.cit.’) la culture de l’accès à l’information et la culture de l’information ou culture informationnelle (information literacy en anglais). La formation à la maîtrise de ces différentes littéracies (information literacy, critical literacy, library literacy, etc.) devrait avoir pour objectif, selon Le Deuff, de faire face à deux problèmes majeurs :
Notons que la traduction et la définition du concept d’information literacy font l’objet de nombreuses publications et de multiples cadres d’interprétation. Ces conceptions ont toutefois toutes en commun le fait de considérer qu’en matière d’inégalités numériques, le principal point d’achoppement n’est pas matériel mais cognitif et culturel.
Il est intéressant de noter que la majorité des initiatives de formation, à l’instar du dispositif B2i-C2i mais également du “Permis de conduire informatique européen” (PCIE ou ECDL), concerne avant tout l’acquisition de savoir-faire techniques et élude la question de l’appropriation culturelle que nous considérons, à la suite des auteurs précédemment cités et plus particulièrement de Proulx (2010, p. 183), comme une “clé vitale pour l’insertion des individus et des collectivités dans la “société du savoir”.
Ce choix politique et, sans doute, économique laisse à penser que l’impact des technologies “sur nos pratiques de sociabilité et de solidarité, voire sur la nature même du lien social” (Proulx, op. cit., p. 180) est sans doute mésestimé et que l’inadéquation des actions politiques (notamment en matière éducative) contribue à creuser un fossé inquiétant entre ceux qui maîtrisent les nouveaux modes d’expression et de communication et ceux qui, de par leur fragilité socio-économique ou leur trajectoire de vie, sont exclus de tout un pan du débat démocratique par l’inaccessibilité de l’information publique ou par l’insuffisante maîtrise des compétences qui permettent d’y accéder.
Ben Youssef, A. (2004). Les quatre dimensions de la fracture numérique. Réseaux, vol. 5-6, no 127-128, p. 181-209.
Guichard, E. (2003). La fracture numérique existe-t-elle ? Paris : Ecole normale supérieure de Paris ; INRIA [non publié]. Accessible sur : http://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00343371/fr/ (consulté le 17.10.2010)
Granjon, F., Lelong, B., Metzger, J.-L. (éd.). (2009). Inégalités numériques : clivages sociaux et modes d’appropriation des TIC. Paris : Lavoisier.
Juanals, B. (2003). La culture de l’information : du livre au numérique. Paris, Lavoisier.
Larose, F., Peraya, D. (2001). Fondements épistémologiques et spécificité pédagogique du recours aux environnements virtuels en enseignement : médiation ou médiatisation ? In : Karsenti, T., Larose, F. (dir.) Les TIC…au coeur des pédagogies universitaires : diversité des enjeux pédagogiques et administratifs. Sainte-Foy : Presses de l’Université du Québec. P. 31-68
Le Deuff, O. (2008). La culture de l’information : Quelles « littératies » pour quelles conceptions de l’information ? In : VIe Colloque international du chapitre français de l’ISKO. 7-8 juin 2007. Toulouse, Université Paul Sabatier. Organisation des connaissances et sociétés des savoirs : concepts, usages, acteurs. Accessible sur : http://archivesic.ccsd.cnrs.fr/docs/00/28/61/84/PDF/cultureinfoisko.pdf (consulté le 17.10.2010)
Le Deuff, O. (2009). La culture de l’information en reformation. 2009. 532 p. Thèse de doctorat, sciences de l’information et de la communication, Université de Rennes 2, 2009.
Le Guel, F. (2004). Comment pourrait-on mesurer la double fracture numérique ? Réseaux, vol. 5-6, no 127-128, p. 55-82.
Proulx, S. (2002). Les formes d’appropriation du savoir d’une culture numérique comme enjeu d’une société du savoir. Montréal : Université du Québec à Montréal, Département des communications [non publié] Accessible sur : http://www.ac-grenoble.fr/ien.bourgoinashnord/IMG/pdf_es_TUIC_Enjeux_et_modalites_de_mise_en_oeuvre.pdf (consulté le 24.10.2010)
Proulx, S. (2010). Trajectoires d’usages des technologies de communication : les formes d’appropriation d’une culture numérique comme enjeu d’une “société du savoir”. Annals of telecommunications, vol. 57, no 3-4, p. 180-189
Sutter, E. (1998). Pour une écologie de l’information. Documentaliste – Sciences de l’information, vol. 35, no2, p. 83-86
Valenduc, G. (2009). La fracture numérique passe-t-elle par le travail ? In : Granjon, F., Lelong, B., Metzger, J.-L. (éd.). Inégalités numériques : clivages sociaux et modes d’appropriation des TIC. Paris : Lavoisier. P. 137-160.
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La théorie de la diffusion de l’innovation (en anglais, innovation diffusion theory) proposée en 1962 par Everett Rogers a été appliquée autant sur le plan individuel (Rogers, 1995) que sur le plan organisationnel (Zaltman, Duncan, & Holbeck, 1973). Bien que ne concernant pas uniquement les technologies informatiques, elle offre un cadre conceptuel au concept d’acceptabilité car son but est d’expliquer comment une innovation technologique évolue du stade d’invention à celui d’utilisation élargie. Selon Rogers (1995), il existerait cinq éléments qui détermineraient l’adoption ou la diffusion d’une nouvelle technologie :
Chacune de ces caractéristiques prise seule n’est pas suffisante pour prédire l’adoption d’une innovation mais des études ont démontré qu’une combinaison de ces caractéristiques (des avantages, une compatibilité avec les croyances et les normes, un niveau de complexité bas, une possibilité de tester l’innovation et un fort degré d’observabilité) résulteront en de plus grandes chances d’adoption de l’innovation que si les caractéristiques sont inversés (Rogers, 1995). Par ailleurs, Tornatzky et Klein (1982) ont réalisé une méta-analyse de la littérature portant sur la théorie de la diffusion de l’innovation (75 publications) et ont démontré que trois de ces cinq caractéristiques influençaient davantage l’adoption d’une innovation. En effet, la compatibilité et les avantages relatifs seraient positivement liés à l’adoption tandis que la complexité y serait négativement liée.
Une étude de Moore et Benbasat (1991) a porté sur ces caractéristiques mais dans le contexte spécifique des technologies informatiques. Leurs résultats ont démontré que les caractéristiques qui déterminaient l’adoption d’une innovation étaient ceux mentionnés par la théorie de la diffusion de l’innovation de Rogers mais avec quelques modifications. En effet, ils y ont également ajouté le concept d’image qui se réfère au degré auquel l’utilisation de l’innovation améliore le statut social de l’individu et ont distingué deux dimensions au sein de l’attribut d’observabilité. Ces deux dimensions sont la visibilité de l’innovation (visibility) et la possibilité d’en démontrer les résultats (demonstrability). Moore et Benbasat (1995) ont par la suite testé leur modèle et ont démontré que le volontarisme, les normes sociales en place et l’ensemble des caractéristiques décrits précédemment étaient les éléments qui influençaient le plus l’adoption.
MOORE, G. C.; and BENBASAT, I. (1991). Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation, Information Systems Research, Volume 2, 1991, pp. 192-222.
ROGERS E. (1995), Diffusion of innovation, Free Press, New York, 4th edition.
TORNATZKY, L., G. et KLEIN, K.J., (1982). Innovation Characteristics and Adoption-Implementation : A Meta-analysis of Findings , IEEE Transactions on Engineering Management, EM-29, N°1 : 28-45.
ZALTMAN G., DUNCAN R., HOLBECK J. (1973), Innovation and organizations, John Wiley.
ajouté par PB (21) le 19/11/18, avec l'aimable autorisation d'Edutechwiki
Il est parfois difficile de travailler en groupe à cause du stress, des échéances. Il faut donc « faire au mieux dans les contraintes données ». Au départ, il faut passer du temps à s’entendre sur le but, sur ce que l’on va faire pour après pouvoir travailler. Cela peut prendre beaucoup de temps au départ, mais en faire des économies par la suite !
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La motivation intrinsèque peut se définir comme une activité que l’on exerce à cause de la satisfaction qu’elle procure en elle-même, ceci par opposition aux activités pour lesquelles on est motivé par des rétributions et autres facteurs externes.
Malone et Lepper ont mené plusieurs études sur la motivation intrinsèque d’apprentissage, plus précisément sur le design d’environnements d’apprentissage motivants par eux-mêmes, sans incitations externes telles que la punition ou la récompense. Lepper souligne que cette motivation intrinsèque est une condition pour que les apprenants s’engagent réellement dans une activité d’apprentissage. De plus, l’efficacité de l’apprentissage et la motivation d’apprendre sont interdépendantes.
Les auteurs ont mené différentes études sur des jeux pédagogiques sur ordinateur après avoir constaté que ces jeux semblent extrêmement motivants. Ils ont ainsi testé différentes formes du même jeu ou différents jeux offerts en classe à des enfants du niveau primaire. Ces essais ont permis de dresser une liste des éléments influençant la motivation intrinsèque d’apprentissage.
Cette taxonomie est résumée ici :
But précis : Les buts doivent être clairement définis ou facilement générés par l’apprenant. Il doivent être fixés à court et à long terme.
Résultat incertain: Le résultat dépend du niveau de difficulté, de différents niveaux des buts fixés, d’informations cachées révélées au fur et à mesure, de résultats aléatoires.
Feed-back: Il doit être fréquent, clair, constructif et encourageant.
Estime de soi: Le sentiment de compétence doit être soutenu par des niveaux progressifs et des feed-back positifs. L’activité doit avoir une signification personnelle pour l’apprenant et lui apporter quelque chose.
Curiosité sensorielle : Effets audio et visuels variés. Interactivité.
Curiosité cognitive : Usage de la surprise de paradoxes, d’éléments incomplets ou intrigants. La curiosité sera plus grande dans les domaines d’intérêts de l’apprenant.
Contingence : Environnement réactif aux actions de l’apprenant.
Choix : Possibilité de faire des choix sur différents aspects de l’environnement d’apprentissage, personnalisation.
Puissance des effets : L’activité de l’apprenant doit provoquer des effets marqués.
Aspects émotionnels : La fantaisie doit parler à l’apprenant, le mener à s’identifier à des personnages ou à des contextes.
Aspects cognitifs : Présence d’une métaphore ou d’analogies.
Intégration de l’activité et de la fantaisie : Le contexte de la fantaisie doit reprendre celui de l’activité de manière continue et ces deux aspects doivent être liés: les auteurs appellent cela « endogéneité de la fantaisie ».
La motivation peut être améliorée en y intégrant une coopération entre apprenants. Par exemple, la tâche peut être divisée en parties interdépendantes.
La compétition peut agir sur la motivation de l’apprenant. On peut par exemple créer une activité comprenant une influence des compétiteurs les uns sur les autres.
La reconnaissance sociale peut influencer la motivation. L’activité peut aussi offrir des possibilités pour chaque apprenant d’être apprécié par les autres.
[1] Malone, T. & Lepper (1987). Making Learning Fun: A Taxonomy of Intrinsic Motivations for Learning. In Snow, R. & Farr, M. J. (Ed), Aptitude, Learning, and Instruction Volume 3: Conative and Affective Process Analyses. Hillsdale, NJ
Ajouté par PB (21) - 17/11/17, avec l'aimable autorisation d'Edutechwiki
Le débat entourant le concept de « communauté » et son mode d’organisation se complexifie avec l’apport des technologies de la communication et de l’information. Wellmann (1996) démontre comment les gens, plutôt que de rencontrer leurs voisins dans des espaces publics comme à un café, utilisent le téléphone ou l’e-mail pour communiquer avec leurs proches. Ces technologies permettent ainsi de rester en contact avec ses amis sans que la proximité géographique soit nécessaire. Cette analyse de la perte de sens de l’espace public comme espace communautaire est aussi partagé par Oldenburg (1991). Selon lui, cet espace est nécessaire à la santé des communautés, son absence implique une dégradation de la qualité des liens unissant les membres d’une communauté.
En effet, la dynamique des interactions avec les médias électroniques est différente de celle des interactions présentielles. Ces nouvelles technologies appauvrissent les communications dans les aspects non-verbaux et/ou contextuels. Toutefois, les médias développent des codes de communication qui permettent de compenser partiellement cette perte, comme l’utilisation d’un profil utilisateur comme identifiant et celle d’un mot de passe qui favorisent une interaction partiellement privée. L’espace virtuel devient par conséquent le lieu de l’interaction.
Ce terme de « communauté » a pris de l’importance, particulièrement en Sciences de l’Education, pour l’intérêt porté aux communautés en tant que lieux, cadres de vie ou cadres de travail favorisant l’apprentissage. Pour Dillenbourg, Poirier et Carles (2003) :
Une « communauté » est un type de groupement d’individus qui partage des caractéristiques aussi bien avec les groupements formels en ce que les membres ont un but commun, qu’avec un groupe de copains qui se rencontre pour le plaisir de leurs compagnies mutuelles.
Ces chercheurs font la remarque que le fait de renommer « communauté » un simple groupe d’apprenants ne garantit en rien qu’une dynamique socio-cognitive soit établie au sein du groupe. À l’instar, un groupe d’étudiants qui interagit par courriel ne constitue pas automatiquement une communauté au sens fort du terme. Or, aucun media n’a pour effet intrinsèque de transformer automatiquement un groupe d’utilisateurs en une « communauté ».
Dillengbourg & al., (2003) sont de l’avis que cet adjectif « virtuel » est souvent maladroitement adjoint au terme communauté. En fait, cet adjectif se réfère plutôt à un « mode de communication » de la communauté. Ces chercheurs confirment que les communautés virtuelles sont bien réelles. Il s’agit alors d’un contexte dans lequel se déroulent des interactions, émotionnellement chargées, entre des personnes humaines qui adaptent leurs modes d’interaction à ce contexte. Or, le terme « virtuel » indique simplement qu’une partie importante des communications reposent sur des outils de communication électronique.
Pour Lazar et Preece (2002) une communauté virtuelle (online community) est :
Un groupe d’utilisateurs qui communiquent par un système de communication médiatisée par ordinateur et qui a des intérêts communs, des buts partagés et de ressources partagées. (p.129)
Les communautés virtuelles apparaissent alors comme des réseaux de relations humaines qui transcendent les configurations de l’espace. Ces réseaux sont multiples et mouvants, chacun avec ses objectifs, ses raisons et ses propres acteurs. Il peut donc s’agir de groupe(s) de copains, d’apprenants, des associations mobilisées autour d’une action particulière (défense des droits humanitaires, protection d’animaux, sauvegarde du patrimoine), comme de professionnels. Les objectifs ou intérêts communs vont motiver les membres à s’engager davantage ce qui va permettre à la communauté de se développer et de perdurer.
Preece et Maloney-Krishmar (2003) proposent cinq caractéristiques inspirées de Whittaker, Isaacs et O’Day (1997) :
Preece et Maloney-Krishmar (2003) soulignent également que les caractéristiques essentielles d’une communauté sont :
Aux caractéristiques mentionnées ci-dessus, il nous semble intéressant d’ajouter celles établies par Dillenbourg & al. (2003) :
Les communautés virtuelles ont donc des caractéristiques de fonctionnement qui leur sont propres, liées à leur « caractère distribué », c’est-à-dire au fait que leurs membres ne sont jamais (ou presque) en contact physique et qu’ils utilisent les technologies des réseaux informatiques pour communiquer.
Avec le développement d’Internet, les communautés en ligne s’affranchissent des structures organisationnelles et des frontières disciplinaires des communautés scientifiques. Simultanément, l’apparition et la popularisation des outils de communication synchrones et asynchrones conduit à considérer le moyen de communication utilisé comme le principal descripteur d’une communauté virtuelle. Ainsi, les échanges évoluent désormais dans un environnement virtuel (Jones, 1997). Toutefois, il demeure que la caractéristique essentielle d’une communauté est la force du lien social qui unit ses membres qui ont un centre d’intérêt partagé.
Nous proposons ici d’étudier différents types de communautés existantes en ciblant leur relation avec la socialisation et l’apprentissage. Pour l’étude de l’activité des communautés, il faut tenir compte de la théorie de l’Apprentissage situé qui est pertinente puisqu’elle adhère au principe qui veut que la cognition et l’apprentissage soient de manière intégrale et inséparable situés dans le quotidien.
