Qualité des processus de groupe dans l’apprentissage numérique

L’équipe, sous la conduite de Carmen Zahn (FHNW), a étudié les processus complexes et dynamiques qui se jouent au sein de groupes d’étudiant·es se servant d’outils numériques pour la résolution de problèmes, par exemple dans le cadre d’un projet. L’objectif était de pouvoir mesurer la qualité de la collaboration dans le groupe. L’équipe a développé à cette fin une nouvelle approche pluriméthodologique permettant de mesurer la qualité de l’engagement collaboratif dans ses quatre dimensions (comportementale, sociale, cognitive et celle du cheminement entre conceptuel et conséquentiel). Elle a procédé à des analyses vidéo des groupes observés et combiné ces données avec les auto-évaluations de leurs membres. Chaque méthode offrait une perspective différente : les analyses vidéo permettaient une perspective d’observateur, tandis que les auto-évaluations donnaient un aperçu des dynamiques à l’œuvre.

La qualité de l’engagement collaboratif est un facteur clé du succès de l’apprentissage de groupe dans l’enseignement universitaire. Or jusqu’ici, notre compréhension de ce qui influence cette qualité et du rôle joué à cet égard par le comportement non verbal était plutôt limitée. Le projet permet d’en savoir plus sur l’amélioration de la collaboration et propose un outil permettant de mesurer et donc d’évaluer la qualité de l’engagement dans les groupes.

Si les connaissances relatives à la qualité de l’engagement et au comportement non verbal dans les groupes manquaient jusqu’ici, c’est en grande partie parce que ces facteurs sont difficiles à mesurer. L’équipe de recherche se proposait donc de développer des méthodes automatisées pour l’enregistrement et la visualisation des interactions sociales non verbales et des processus au sein de ces groupes.

Scientifiquement probants, les résultats du projet constituent une base solide sur laquelle appuyer le développement des hautes écoles et l’évolution de l’enseignement universitaire à l’heure de la numérisation. Leur importance est d’autant plus grande que la collaboration interdisciplinaire et le travail d’équipe sont des compétences toujours plus recherchées, notamment dans les filières techniques.

Les résultats indiquent que certains comportements non verbaux – tels que hochements de tête, rires et contacts visuels – sont des marqueurs probants de la qualité de l’engagement dans le travail de groupe. On constate toutefois des discordances entre les différentes perspectives : l’engagement cognitif au sein des groupes était souvent jugé fort par les participant·es eux-mêmes, mais seulement moyen à faible par les observateurs. Globalement, l’analyse des données met en lumière la complexité du phénomène de l’engagement dans le contexte de l’apprentissage collaboratif, mais aussi l’importance d’associer différentes sources d’information pour obtenir une image plus complète des dynamiques de groupe.

Trois messages essentiels :

1. L’engagement collaboratif de groupe peut être divisé en quatre dimensions : comportementale, cognitive, sociale et conceptuelle-conséquentielle.

2. L’équipe de recherche propose une approche pluriméthodologique permettant de mesurer l’engagement de groupe dans toute sa complexité. Celle-ci prend en compte aussi bien le comportement non verbal que la communication verbale et intègre les perspectives intérieure (auto-évaluations) et extérieure (observations par des tiers). Cette combinaison est essentielle lorsqu’il s’agit de développer des méthodes de mesure adaptées à la pratique éducative.

3. L’analyse visuelle se prête particulièrement bien à l’étude du comportement non verbal et de la communication multimodale. Elle permet aux professionnel·les d’explorer et de traiter des données complexes de manière flexible et intelligible, mais aussi d’identifier les ensembles de données de qualité et les schémas significatifs. Cependant, des défis subsistent, notamment dans l’extraction de caractéristiques, dans la tension entre qualité des données et charge de calcul, ainsi que pour ce qui est de la conception de visualisations à même de produire des résultats exploitables.

Next generation learning: Investigating and enhancing collaborative group engagement quality to support learning groups [by social robots]