00:00 Nadia Naffi, Université Laval, Professeure adjointe. titulaire de la Chaire de leadership en enseignement sur les pratiques pédagogiques innovantes en contexte numérique, FSÉ Département d’études sur l’enseignement et l’apprentissage (en Visio).
20:49 Patrick Le Callet, XP Lab Halle 6 : Mesure de l’expérience utilisateur
29:34 Julien Casarin, Head of XR INETUM
55:15 Conclusion par Sébastien Tremblay, Université Laval (Québec)
[Musique] nous allons donc reprendre avec la deè dernière table ronde avant d’avoir un dernier retour de la part de Sébastien en tant que grand témoin voil encore merci Sébastien de l’université la Val tout à l’heure tout à l’heure oui à 1630 avec aussi une intervention certainement de Nicolas et puis Walter reprendra la
Main donc là pour le coup nous nous réunissons avec plusieurs collègues que nous allons tout d’abord aussi remercier de nouveau les collègues de l’Université Laval Nadia Nafi et les collègues du du centre hospitalier Université de Montréal également Camille alond donc hop là qui sont en ligne et qui nous
Font une intervention tout à l’heure je suis accompagné également des collègues de polytechnant memre du Laboratoire des sciences du numérique de Nantes avec Yannick prier professeur polytechn qui a posé une question Patrick lecalet merci beaucoup futur membre senior donc de l’Institut Universitaire ouais mais tu es au premier octobre 2023
Tu es membre senior ben ouais c’est ça tu es encore junior voilà pendant de semaines et puis également Julien qu’on ne présente plus puisque désormais cette fois-ci tu ne t’es pas invité tu es le bienvenu tu fais partie de la Table Ronde en question Dom merci encore à
Toutes les équipes de la al6 on se retrouve cette fois-ci sur une table ronde s’il veut bien voilà autour de la mesure de l’expérience immersive et l’efficacité des apprentissages en formation un enjeu interdisciplinaire hop là j’ai commencé à à présenter les différents collègues donc Yannick débutera et laissera la place
Ensuite à anadia Anad Nafi donc qui fait partie de l’Université Laval qui est titulaire d’une chair de leadership en enseignement autour des usages technologie numérique Banque Nationale et puis elle sera accompagné de Camille alonde qui est chef du service chef du service du centre de simulation et d’apprentissage du centre
Hospitalier Université de Montréal ensuite nous aurons une intervention de Patrick que je viens de présenter de Julien pour terminer hop là vous savez tout ils savent tout aussi ils connaissent le challenge le but c’est aussi de discuter avec la salle donc on est passionné mais on reste raisonnable
Dans le cadre de ce regard croisé avec Yannick ver des sersive learning Analytics c’est à toi alors normalement c’était animé donc là c’est complètement raté ah bon mon animation a complètement raté euh c’est les joie c’est je m’étais donné pour objectif de de de faire tout tous mes
Euh tous mes petites icônes avec Google slide donc c’était c’était aussi le le challenge que je me suis donné ben une belle expérience à partager donc je je vois même pas mon titre ah si d’accord si si donc c’est c’est pour c’était pour parler un peu du contexte de l’apprentissage immersif la
Première chose que que je voulais dire c’est que il est probable que l’apprentissage imersif il est juste il est complètement intégré en général dans un dans un parcours qui est beaucoup plus que que ça et donc j’avais j’avais dessiné le le le parcours d’un apprenant
Qui euh qui qui qui va avoir des séances en classe le l’enseignant il il est en en orange avec un petit chapeau ça c’est ça c’est le côté enseignant et puis il peut aussi faire des des séances de de Visio et puis de temps en temps il peut
Être en RV en solo donc j’ai mis le j’ai mis l’enseignant à l’extérieur de la réalité virtuelle parce que du coup je me dis que il y a quand même pas mal d’applications qui commenc à arriver dans lesquelles en fait on a plusieurs étudiants qui apprennent en même temps
Qui font quelque chose et l’enseignant qui qui qui surveille qui contrôle ou qui accompagne ce qui est en train de se passer en RV mais avec des gens en standelone tout seul quoi et puis a la RV de groupe qu’on a vu dans le métaver où l’enseignant peut être
De de dans dans la RV et puis ensuite il y a l’évaluation là le l’enseignant est passé en en rouge et puis éventuellement on peut être diplômé bon j’ai fait ce que j’ai pu j’ai je me suis vraiment limité à ce que j’avais disonible et
Puis il y a pas que ça il y a aussi il y a aussi plein de plein d’étudiants donc il vont peut-être avoir des parcours qui vont être équivalents donc à distance ou pas peut-être qu’on commence tous en même temps on termine en même temps mais aussi on peut commencer à des moments
Divers et vivre ces ces expériences à des moments variés et donc du coup il y a différents enjeux différents niveaux d’évaluation et et et je me disais que on parle de mesurer d’évaluation il y a je pense qu’il y a deux approches il y a soit c’est juste une modalité de plus
C’estàd parmi tous les tout tout tout ce qui est à disposition en fait on peut faire de la réalité virtuelle on peut avir un moment donné une séance en réité virtuelle ou c’est un outil vraiment pour faire les choses autrement et je pense que c’est deux approches qui
Doivent être qui doivent être séparé parce que d’une certaine manière si c’est juste une modalité de plus il y a peut-être des chances que Ben l’évaluation elle elle soit la même qu’avant quoi il y a pas grand chose à changer on a juste à aller voir si les
Gens sont contents s’ils ont bien appris et et cetera et du coup quand on le fait évidemment quoi ensuite on on est tous tout à fait professionnel donc on le fait tous quoi évidment euh et donc du coup euh je pour aller un peu sur sur le côté le côté trac parce
Qu’on est quand même en moi je suis quand même informaticien je je je me suis posé la question c’était quoi les immersive learning Analytics parce que les learning Analytics bon vous vous connaissez peut-être un peu c’est tout ce champ dans lequel finalement on essaie de mobiliser des ind enfin de
Créer des indicateurs en fait qui qui viennent de l’activité des apprenants dans des espaces numériques donc on essaie finalement les espaces sont numériques donc on peut mesurer des choses enfin on peut collecter des traces et et ensuite les réexploiter pour faire les indicateurs en général pour des apprenants et pour les
Enseignants avec deux approches alors là normalement il y avait aussi une petite animation soit en temps réel c’est-à-dire que Ben l’apprenant peut tout à fait avoir un retour réflexif finalement sur ce qu’il est en train de faire l’enseignant peut avoir un retour sur ce que son apprenant est en train de
Faire donc en réalité virtuelle et puis la deuxième chose c’est à postéiory donc là j’ai mis une petite une petite lune pour dire que la la nuit est passée sur sur la Lune la Lune est passée et donc la nuit est passée et donc du coup pour pouvoir faire par exemple des tableaux
De bord qui vont expliquer ce qui s’est passé dans une séance qui s’est passé dans une séance de formation n séances de formation une formation complète une formation complète pour 100 étudiants et cetera parce que là on peut évidemment être à plein de niveaux différents et
Donc quel quelles sont les traces ben de comme c’est comme c’est l’usage en fait en learning anthics ben on peut avoir comme trace souvent les contenus qui sont ont été fait par les par les apprenants par exemple des euh des des messages sur des forums des PDF rendus
Des devoirs rendu des choses comme ça et puis en général c’est des log c’est on a des comportements sur des plateformes et des interactions sur des plateformes euh ce qu’on peut rajouter euh de temps en temps on rajoute un peu de de réaction physio euh ensuite je ne sais pas si
C’est en en routine quoi il y a beaucoup d’expérimentation effectivement on va chercher à récupérer par exemple de la la conductance électrodermale pour voir s’il y a de l’émotion des choses comme ça mais est-ce que c’est vraiment utilisé au jour le jour et en routine je
Je ne suis pas persuadé puis je me suis demandé c’est quoi là du coup la spécialité de la virtuelle bah c’est ce côté que pour la première fois d’une certaine manière à coût assez faible on a accès au mouvement et au au gestes des apprenants on a accès à leur regard et
On a aussi accès à leur expérience en première personne sous la forme de vidéo tout ça c’est faisable et ça coûte pas cher évidemment on peut toujours équiper une salle de classe pour essayer de récupérer la position des apprenants et du prof et et mettre des lunettes caméra
Sur tout le monde mais c’est quand même assez lourding comme dispositif t qu’en réalité virtuelle finalement c’est c’est assez facile et du coup et c’est mon 3è et dernier slide euh la question elle porte sur l’analyse semi-automatique des traces pour finalement faire ces indicateurs enfin d’abord pour comprendre ce qui se passe
Et une fois qu’on a compris ce qui se passe que les les indicateurs ils sont nouveaux vu qu’on l’a pas fait avant on sait pas trop bien de quels indicateurs on a besoin donc comprendre ce qui se passe puis ensuite fabriquer des indicateurs qui permettent d’agir
Derrière et donc du coup j’ai j’ai j’ai juste listé un tout petit un peu de sujet par exemple on est capable peut-être en solo de repérer la qualité des gestes par rapport à la référence réelle sur qui peut se faire par exemple en en en chirurgie on peut vérifier la
Bonne prise d’information est-ce que mon apprenant il prend bien le temps de de d’analyser la situation avant de d’agir par exemple on peut repérer des styles d’apprentissage moteur est-ce que tous les chirurgiens ils apprennent de la même manière la manière de de de de de faire un geste chirurgical on peut
Évidemment du coup adapter l’environnement style fournir des tableaux de bord fournir des outils d’analyse ins situ ça c’est un truc auquel je je je crois beaucoup qui est d’envoyer les analystes directement dans les environnements virtuels pour analyser les pratiques de de leurs des apprenants en tout cas et puis côté
Métaverb voilà il est clair que la question des apprentissages collaboratif va sans doute avancer en tout cas en terme de traitement de de en terme automatique puisque bien apparment on aura des traces de tous les apprentissages dans des dans des contextes incarnés et et donc sans doute qu’on pourra trouver beaucoup beaucoup
De choses qui n’ont pas été trouvé encore puisque jusqu’à maintenant ben on on a notait des vidéos en général qu’on avait enregistré dans dans une et du coup je termine avec les enjeux interdisciplinaires c’est-à-dire que tout ça ça doit ça doit sans doute donc moi j’aime bien l’interdisciplinarité
Hein euh mobiliser aussi bien des gens du côté du de la tech que du design que des sciences humaines puisqu’on va parler d’unalise de données de machine learning dia puisque bien toutes ces trajectoires ça finit par faire beaucoup beaucoup de données toutes ces logs ça beaucoup de données aussi le côté
Analyse expériences utilisateur l’analyse de l’activité collective qui doit qui doit être faite et puis l’analyse des apprentis sage donc du coup il faut qu’il y ait plein de chercheurs là les chercheurs ils sont en bleu euh qui travaillent ensemble pour pour faire tout ça et certains sont des
Enseignants chercheurs c’est ceux qui on le petit chapeau merci merci Yannick merci beaucoup euh on aura donc l’occasion Deir tout ça alors par la suite dans les discussions euh nous allons donner la parole à à Nadia Nafi et et Camille donc Nadia Nafi est professeur à l’université Laval elle
Est en Faculté des sciences de l’éducation elle est également titulaire de la cher de leadership en enseignement sur les pratiques pédagogiques innovantes en contexte numérique Banque Nationale elle est accompagnée de Camille Lalonde qui est chef du service du centre de simulation et d’apprentissage au sein du Centre Hospitalier Universitaire de Montréal
Tac je sais pas si il faut qu’ ouvre leur micro j’imagine que on va pouvoir leur donner la parou le micro j’imagine que on va pouir le micro ouais donc je me lance là j’ai juste besoin d’un ok parfait ok parfait donc bonjour tout le monde euh merci Arnold pour
L’invitation même de manière virtuelle c’est c’est un honneur d’être ici parmi vous je tiens également à remercier anque pour sa présentation très per pertinente qui comment on le dit en l’anglais il a 7 de stage pour nous écoutez la thématique de de notre table ronde aujourd’hui mesurer l’expérience immersive et l’efficacité des
Apprentissages en formation est profondément significative mais avant de plonger dans le vif du sujet je crois que ça serait intéressant de faire un petit pas en arrière et puis supp poser les questions comme qu’est-ce qu’on entend par efficacité de l’apprentissage et pourquoi vouloir mesurer l’expérience immersive si je devais définir
L’efficacité je dirais qu’un apprentissage efficace c’est un apprentissage que l’on utilise concrètement pas pas seulement qu’on pourrait utiliser et puis le critère essentiel à cela est le transfert d’apprentissage dans les situation et un un monde réel c’est ici que d’après moi la mesure de l’expérience immersive entre en jeu donc mesurer l’expérience
C’est la possibilité de l’améliorer et puis en l’améliorant nous assurons une expérience immersive qui facilite le transfert d’apprentissage vers vers le réel et puis ici là j’aimerais vous partager l’exemple de de notre formation MTA que qu’on a développé à l’Université Laval donc en collaboration avec la bibliothèque de l’Université Laval la
Compagnie over nous avons initié un projet dans un espace innovant de la bibliothèque nous avons accueilli des des étudiants des étudiants de des trois cycles euh dans un espace de terrain d’expérimentation interdisciplinaire euh et puis on a testé tout avec le logiciel Steller X pour concevoir et développer des des formations adaptées aux
Utilisatrices et utilisateurs de la de la bibliothèque euh quand on a fait notre analyse des besoins avant de se lancer dans la la conception de l’expérience ce qui est ressorti à était une problématique majeure que on on s’attendait pas honnêtement à ça mais qui est la localisation de ressources à
Partir de leur côte donc malgré toutes les ressources qui existent le défi persista alors notre réponse a été de recréer fidèlement l’environnement de la bibliothèque dans un monde virtuel et en y intégrant des évaluations for formative et sommative l’expérience plonga les les apprenantes et les apprenants dans une quête pour localiser
Un livre réel à partir de sa côte au sein de cette réalité virtuelle avant de les inviter à retrouver ce même ouvrage dans la bibliothèque physique donc on passait du virtuel à au réel et puis le transfert d’apprentissage qui se faisait à l’instant donc on a adopté une évaluation que qu’on peut considérer
Comme hybride de la de l’apprentissage donc si je fais un C B encore pour dire ok on est on est en train de d’évaluer pour pour rendre la l’expérience d’apprentissage plus efficace nous avons bien sûr effectué plusieurs essais pilotes avec des groupes d’apprenant d’apprenant diversifiés pour réfléter la
Réalité de nos étudiantes et étudiants à l’université Laval et puis ces essais étaient essentiels non seulement pour tester l’expérience d’apprentissage mais aussi pour comprendre et répondre aux besoins aux confusions au défis rencontrés par les apprenantes et les apprenants nous avons observé les erreurs les demandes d’aide qu’elles soi technique ou contextuel à
L’environnement virtuel et le temps nécessaire pour localiser les livres dans le monde virtuel mais aussi dans le monde réel après l’expérience euh à travers ces essais nous avons identifié trois éléments clés qui doivent être pris en compte quand mesure la qualité de l’expérience immersive premièrement l’utilisation d’une réalité virtuelle nécessite
Certaines compétences techniques il ne s’agit pas seulement de savoir comment mettre le casque ou utiliser les manettes il s’agit de naviguer avec aisance et de faire le lien entre les mouvements dans un dans le monde réel et les les conséquences dans le monde virtuel deuxièmement même si la
Technologie avance à grand peu elle n’est pas samite donc pour certains porter un casque lourd pendant une longue période peut être inconfortable donc toute la question de l’ergonomie de euh avec la technologie de la de la technologie de plus il y a des personnes qui portent des lunettes et puis ça le
Dérange moi avec mes lunettes ça ça me dérangeait les les les casses et puis en aussi on doit ne pas oublier toute la question de cyber sickness donc la sensation de malaise que certains et certaines peuvent avoir ressentir durant la la l’immersion prolongée et troisièmement pour certains et certaines
Plonger dans un monde virtuel et ou va devenir une seconde nature mais pour d’autres c’est un territoire inconnu voire intimidant donc l’acceptation et l’adaptation à ce nouveau monde ne sont pas automatiques et peuvent nuire à l’expérience d’apprentissage donc quand on prend on veut mesurer l’expérience on doit prendre tous ces différents
Éléments en compte parce que ce sont des facteurs qui pourraient vraiment aller à comment dirais-je affecter l’expérience d’apprentissage j’aimerais finir avec un petit rappel euh dans notre quête de mesurer la l’expérience et tout la protection des données doit être doit prendre une place centrale donc les informations que nous recoillons ont une
Immense valeur à qui elle appartient comment pouvons-nous garantir la sécurité et la confidentialité de ces données et surtout comment assurer que dans cette quête de l’innovation nos apprenantes et apprenants restent protégés et respectés et là je donne la parole à ma très cher collègue Camille bonjour tout le monde est-ce qu’on m’entend
Bien c’est bon c’est bon oui c’est pas merci donc pour poursuivre le le les propos de ma collègue Nadia donc au Centre hospitalier de l’Université de Montréal on s’est grandement inspiré là des travaux de l’équipe de l’Université Laval et on s’est lancé un défi au début de l’année
2023 c’était de bâtir une équipe interdisciplinaire qui allait s’intéresser aux nouvelles opportunités qui s’offraent à nous en enseignement avec les technologies de réalité virtuelle de réalité augmentée on s’est doté d’un laboratoire en dragogique et on a lancé un appel à tous dans notre grand réseau de professionnels terme à
Savoir qui voulait avec nous se lancer dans cette dans cette conquête et dans cette expérimentation là donc nous au Centre St de l’Université de Montréal on s’est concentré principalement sur l’enseignement de l’échographie ciblée comme le disais précédemment notre collègue c’est les la simulation procédurale nous donne accès à un beau
Terrain de jeu pour expérimenter et avoir une multitude de données donc euh on s’est doté d’une équipe multidisciplinaire donc on a des on a des andragogues on a aussi des professionnels de la santé et des étudiants en médecine qui viennent avec nous explorer l’expérience qu’on pourrait avoir si on offrait à notre à
Notre réseau l’enseignement d’échographie ciblée avec la réalité augmentée donc notre expérimentation c’est bien sûr de mesurer si les résultats qu’on a avec l’apprentissage traditionnel de l’échographie ciblée sont simil ou supérieur ou inférieur à ce qu’on pourrait avoir dans un dans notre laboratoire andragogique qui nous permet de avoir une expérience immersive donc à
L’aide d’un mannequin et de lunett de réalité augmenté de pouvoir voir toutes les structures et de pourfiner nos nos compétences en échographie ciblée au niveau des défis qu’on a rencontré comme Nadia le mentionné les gros défis sont technologiques et l’évaluation qu’on en fait avec notre équipe plutôt andragogque c’est vraiment la courbe de
D’apprentissage au niveau de se familiariser avec les outils l’apprentissage l’échographie traditionnelle se fait avec des patients et avec on utilise le même type de technologie mais on a sous-estimé clairement le le le volet technologique et l’appropriation du matériel ce qu’on tente aussi de mesurer au niveau de
L’échographie ciblée il y a déjà des grill standard d’évaluation ce qu’on tente de mesurer c’est avec toutes les données que la réalité augmentée nous permet d’avoir est-ce qu’on est capable de d’avoir des résultats similaires avec des outils standardisés donc avec notre cest on est actuellement en développement avoir les
Résultats qui seront incessamment qui pouront être présentés incessamment et au niveau de l’expérience enseignante le défi qu’on a c’est vraiment comme le disait mon collègue précédemment c’est de ne pas avoir une modalité de plus mais vraiment d’offrir une expériences différentes et c’est vraiment là-dessus qu’on veut tabler là dans les prochains
Mois faire en sorte que nos professionnels soient en mesure de penser autrement la conception de leurs activités d’enseignement en utilisant les technologies qu’on leur propose donc le le le pour terminer en fait c’est on s’est doté d’un laboratoire andragogique pour euh tester pour se donner le droit à
L’erreur mais aussi pour faire un peu le ménage dans toutes les données qui nous sont présentées c’est étourdissant c’est emballant mais dans les prochains mois ce sera de se faire un beau tableau de bar qui pourra être présenté éventuellement à notre communauté donc merci beaucoup merci beaucoup je laisse
Léo écrire applaudissement fort nourr en fait de la part de la salle si veut bien applaudir l’intervention parce qu’ils vous entendent pas en fait c’est pour ça merci Patrick pour le pour le relais exactement c’est tout à fait ça merci merci pour elle pour le coup alors on a
Basculé est sur un autre diaporama le temps que Léo bascule également parce que là en fait Patrick donc Patrick lecalais professeur euh Polytech Nant fait partir du ls2z on en a parlé tout à l’heure au-delà de la blague sur l’IUF tu viens aussi avec une casquette différente euh cet après-midi nous
Parler de mesure ouais c’est ça j’ai perdu ma casquette euh une autre paire de lunettes alors comment une autre paire de lunettes une autre paire de lunette non non j’ai perdu sérieusement ce midi euh ouais super donc euh tu as vu j’avais pas oublié de mettre ils étaient pas dans tes
Transparentsalement d’abord quelques mots qui je suis je peux pas forcément moi de l’immersive learning je suis plutôt quelqu’un qui s’intéresse à la mesure de l’expérience vécu donc imersive learning c’est un un terrain pour moi euh et donc je le je l’approche plutôt de manière quantitative donc on peut le
Faire de façon quali de façon qualitative de façon quantitative Yannick nous a un peu donné les clés effectivement je suis d’accord il a set the stage pour pour tout ça et et ce qui peut m’intéresser justement là c’est enfin ce que je vous montre aujourd’hui c’est la partie un peu trace puisque tu
L’as mentionné yanck al j’ un avantage j’avais vu tes transparents làes jolis transparen avec les petits bonhommes au chapon pointu je me suis dit tiens comment pourrait illustrer ça cette trace ces traces et qu’est-ce qu’on peut en faire il se trouve que dans le cadre de la
Cher UF on commence à regarder ça pour des problématiques en VR pas forcément pour l’immersive learning mais je voulais vous montrer un petit peu où est-ce qu’on en est alors ça va être avec un point de vue de pas d’informaticien de numéricien donc on va faire un peu de
Tech ensemble je vais tenter de vous expliquer des trucs de neomancien peut-être on va voir un peu gibsonien quoi de gibsonien sûrement en tout cas de punk parce que j’ai la présentation bon alors j’ai pas j’ai pas le pouvoir moi si si si tu peux la voir
Il y a quelun qui a la zette je peux zapper là d’accord donc en fait l’idée c’est aussi euh effectivement quand le rappel Yannick on avec la VR on a accès à plein de plein de traces plein de données plein de choses qu’on peut observer c’est presque un déluge en fait
De de données à observer c’est euh peut-être que tu en parleras aussi après parce que vous nous aidez aussi euh euh à collecter ces données-là euh et puis du coup ben ouais quand on est face à déluge de donné qu’est-ce qu’on peut faire qu’est-ce qu’on peut sortir de
Dans le subtil alors ben voilà une trace typique alors qu’est-ce que c’est que ça c’est des gens qu’on a mis en réalité virtuelle qui avaient une tâche à faire pas forcta pas autour d’un feu de camp ils avaient des choses à à réaliser une tâche particulière interagir dans l’environnement virtuel et là on
A deux deux signaux qui sont mélangés d’une part c’est g pouvaient se déplacer alors ils contrôlaient pas forcément leur vitesse ils s’arrêtaient ou ils avançaient donc ça c’était un peu binaire et quand il s’arrêtait ou qu’ s’avançait bien sûr il pouvait bouger la tête parce qu’ils avaient des tâches à
Faire donc là ce qu’on a sur cette trace là bah c’est voyez des fois il y a des grands sauts ça correspond à on s’est déplacé et tous les mouvements un peu plus subtils autour de ces grands sauts c’est comment ils ont bougé la tête et à quelle vitesse ils ont bougé la
Tête donc voilà une trace typique alors qu’est-ce qu’on peut faire pour faire parler tout ça est-ce que derrièreun utilisateur à un autre on va avoir peut-être des comportements différents c’est là on peut mobiliser des outils avancés de d’analyse statistique notamment je ve dire un gros mot la DIA l’intelligence artificielle on peut
Utiliser les réseaux neuros à convolution on peut utiliser des représentations par graphe là je vais vous parler je vais tenter de essayer de vous expliquer ce qu’on peut faire avec des modèles de type hmm des modèles de Markov à éat caché alors comment ça F déjà les gros mots tu vois numéricien
Alors l’idée c’est que on va avoir des observations les observations on en a plein en fait quand on en verr ça peut être des observations de réussite on peut quantifier est-ce que la tâche est bien faite on a plein d’indicateurs pour le faire ça peut être des traces de
Comportement comment on s’est déplacé comment on a bougé la tête et puis finalement dans comment modéliser ça dans le cadre des hmm on va dire bah tout ça pour un observateur donné un panéliste donné un utilisateur donné pour un groupe d’utilisateurs donné on peut dire que ce comportement
Est régi par un ensemble d’État caché c’est ce que vous avez sur la partie basse de ce transparent et quand on est dans ces états donc voyez qu’il y a des transitions il y a des flèches entre ces états sont régis par des probabil
De passer d’un état à un autre ça on va l’apprendre à partir des données qu’on a collecté on peut apprendre tout ça c’est probabilité de passer d’un état à un autre les États sont cachés on sait pas exactement ce que ça fait mais quand on
Est dans un état on a la probabilité d’ mettre quelque chose en l’espèce là je vous ai mis par exemple dans l’état du du dessus là sur le petit graphique qui est en bas l’état du dessus la flèche rouge qui remonte elle dit quand on est
Dans cet état là on a une certaine probabilité de générer des mouvements de tête à une certaine vitesse par ça c’est ce qu’on a observé dans dans nos mesures donc ça c’est les c’est les observations qu les observations là j’ai pris l’exemple d’une trace de mouvement de
Mouvement de tête on peut le faire sur des tas d’autres choses à partir de ce qu’on a mesuré on peut apprendre tout ça donc on va avoir des modèles statistiques qui vont correspondre à une population à une autre et cetera donc là où c’est intéressant c’est que une fois qu’on a ça on
Peut segmenter la trace que je vous ai montré tout à l’heure comprendre ces état là là mais surtout venir comparer différentes conditions donc dans ce graphique là voyez on a plusieurs points bleus ceux qui sont sur la partie droite en haut de de de ce graphique correspondent à des
Comportements du même usager mais dans des conditions différentes c’est qu’il peut être des conditions d’éclairage différentes qui peuvent être dans des conditions sonores différent je reviens j’essaie de faire le parallèle avec la la table ronde précédente on a parlé d’inclusiv on a dit la VR c’est super parce que finalement on peut adapter
C’est les conditions à chacun et là vous voyez bien que sur un indicateur de comportement de mouvement de tête d’exploration et cetera on voit que les conditions de de là on jouit sur l’éclairage vont changer le comportement et là on l’a grâce à ces outils de hmm
Que je vous présente et ceux qui sont en bas là à gauche ça ça correspond à des gens des comportements de personnes sur cette hache là qu’on des euh des qui sont atteint de de basse vision ils ont pas une vision parfaite ils sont pas non
Non voyants mais ils ont une vision pas tout à fait parfaite et on voit qu’ils ont un autre comportement dans cette tâche et là on est capable de le faire surgir de l’analyser de le quantifier donc voilà c’était un peu pour faire le pont avec ce que disait Yannick oui on
On en est déjà là essayer d’analyser c’est subtilement tout ça alors je vais revenir aussi sur ce qu’a dit Nadia parce que vous voyez là on touche à quelque chose qui est qui est assez intime hein on peut quasiment qualifier chaque personne et donc se pose la question de
L’éthique de la donnée comment on peut travailler ça parce que des choses comme ça ça permet aussi de éventuellement améliorer l’expérience d’apprentissage donc le le truc qui est intéressant et qui est assez puissant c’est avec les modèles qui sont là en fait on peut créer des modèles générateurs donc reproduire des
Observations qu’obéissent à des des comportements d’utilisateur mais cette fois-ci c’est plus la donnée personnelle on va reproduire des des observations d’Avatar donc là on n’est pas sur le côté avatar avatarisation du l’avatar qu’on utilise en VR cette fois-ci on a des avatars de comportement et donc quand on les a ça permet aussi
D’améliorer nos systèmes et cetera voilà ce que je voulais vous dire partager avec vous merci merci Patrick merci beaucoup h oui c’est complémentaire je crois que Julien on va rester sur sur sa photo c’est ça c’est assez terrible parce que j’avais j’avais prévu de parler un petit peu des des billets
Autour de l’évaluation de la VR et et Patrick me tend une perche horrible vers la technique et vers des sujets qui sont plus moins les sujets aujourd’hui on va dire produits industriels que je peux avoir chez une mais plutôt les les sujets qui ont animé bah les recherches qu’on a pu faire précédemment
Revient un petit peu aux années où j’ai pu faire la thèse sur des technologies collaboratives justement et à faire le lien avec quelque chose qui est important je pense dans notre sujet d’aujourd’hui qui est l’interdisciplinarité dans les recherches qu’on est en train de faire on le voit il y a des sujets
Extrêmement technique autour des traces autour de ce qu’on peut stocker effectivement un des sujets pour nous aujourd’hui c’est comment est-ce qu’on donne les outils de créer des capteurs virtuels de capter des données qui sont différentes pour chaque cours parce qu’on évalue pas les mêmes choses et on
Veut pas capter les M même chose euh mais en même temps on voit bien là qu’on évalue différem différentes choses on est on est on fait une étude ux du comportement de l’utilisateur parfois en temps réel ça c’est plutôt des sujets de Data de Data Analytics en même temps on fait de la
Pédagogie c’estàd qu’on doit évaluer deux choses évidemment l’acquisition de connaissance B les sujet assez classique quelque chose de très nouveau qui est très différent qui est lié à la réalité virtuelle qui est l’acquisition d’expérience c’est quelque chose qui qui est vraiment une force de la réalité virtuelle c’est la capacitéentendais
Tout à l’heure de transposer dans le réel des connaissances et donc de faire acquérir de de l’expérience aux étudiants ça ça se mesure d’une manière tout à fait différente l’expérience par rapport à la connaissance on discutait ce midi encore disait ben comment est-ce que j’value que j’ai créé de l’expérience pour mes
Étudiants grâce à cette modalité réalité virtuelle ben c’est finalement en étudiant à 5 ans si les étudiants qui en ont bénéficié ont autes trajectoire professionnelle que les autres est-ce que effectivement ils ont été plus rapidement opérationnels plus rapidement performants dans le monde de l’entreprise donc c’est quelque chose qu’on évalue complètement différemment
Et qu’on qu’on verra difficilement avec des traces Analytics et l’autre aspect qui est pour moi le le plus important qui est lié au fait que avant tout on est en train d’étudier là un système de collaboration c’est un outil de communication pour transférer soit de la connaissance soit créer de de
L’expérience mais en tout cas c’est un outil de communication entre élève entre l’élève et et le le formateur ou le le professeur et donc ça nous demande dans nos études euh d’avoir cette dimension qui est lié à tous les travaux qu’ peut avoir sur l’usage des en fait des
Systèmes de collaboration assistés par ordinateur c’est-à-dire euh de prendre nos résultats statistiques nos analyses de traces nos évaluations de l’apprentissage et de les confronter à un contexte euh qui est contexte dans lequel on déploie l’application bien souvent je vois des études qui évaluent l’usage de la VR sur
Tel ou tel cas et qui vont oublier tout le contexte c’estàdire que finalement le même module de réalité virtuelle il va donner des résultats en terme d’apprentissage et de création d’expérience qui sont très différents un selon la manière dont le professeur ou la ou l’ingénieur pédagogique l’a
Intégré dans le cours dans le dispositif pédagogique global donc ça peut déjà tout changer est-ce que j’ai eu une Master Class introductive est-ce que je l’ai pas eu est-ce que j’ai été l lire des documents des des documents euh théorique avant de faire l’expérience ou pas donc la manière de structurer son
Parcours pédagogique peut changer complètement le résultat et également euh il y a toutes les considérations autour de la culture de de l’organisation de l’école dans laquelle on déploie c’est-à-dire que c’est avant tout que pour apprendre quelque chose il faut que l’étudiant ait envie de l’apprendre euh évidemment euh si on n
Pas fait d’acculturation présenter ce qui’est la réalité virtuelle comment on l’utilise quel est l’intérêt à la fois à l’étudiant et au professeurs et qu’on les et qui vont dans le dispositif à reculon on va pas du tout avoir les mêmes résultats que si on a fait ce travail là àont et ça c’est
Très important je pense dans nos études scientifiques à l’avenir qui vont évaluer soit l’apprentissage soit les anales et cetera de décrire ces conditions là parce que c’est strictement impossible de dire une vérité comme on va diviser par deux le temps de formation grâce à la réalité virtuelle c’est vrai dans un contexte
Très précis dans une organisation très précise qui a une culture bien précise et c’est là qu’on voit que il y a une vraie interdisciplinarité parce qu’on fait à la fois de la collaboration assistée par ordinateur de la data science de la pédagogie et qu’il faut arriver à mêler tout ça pour faire une
Étude qui est cohérente et qui nous permettent également à nous industriels qui conseillons des clients qui conseillons des écoles de comprendre pourquoi ça a marcher ou pourquoi ça va pas marcher pour pouvoir établir des règles qui n disent ben quand est-ce que c’est applicable quand est-ce que c’est pas applicable et comment l’appliquer
Pour que ça fonctionne pour que les résultats soi reproductibles merci beaucoup Julien on va t’applaudir je laisse 4 5 secondes de décalage Léo est-ce que tu tu veux bien envoyer un message à Nadia et Camille pour leur demander si elle veulent réagir notamment parce que voilà que ce soit
Patrick ouou Julien ou Yannick il y a des références à leur intervention si ell veulent réagir on leur donne la parole on y va Nadia je vais on ouais je vais je vais me lancer c’était vraimentis ouais je vais je vais me lancer c’était vraiment ah oui désolé parce que j’avais
Le retour de YouTube donc je voulais juste dire que c’était vraiment très très très intéressant ce qui a ce qui a été présenté puis discuté puis les différentes perspectives les différentes euh angles qui ont été qui ont été amenés et puis pendant que ces présentations se faisaient moi je
Retournais dans mon expérience et puis je me disais absolument euh quand on parle surtout quand on parle de l’interdisciplin interdisciplinarité mon équipe était interdisciplinaire parce que on avait besoin de vraiment différentes disciplines pour créer expérience d’apprentissage et puis le développer et cetera mais toute la question de mesure
Maintenant quand on parlait de de toute la question de l’inclusivité et puis l’accessibilité et puis le l’environnement euh moi comme experte en dagogie technologie éducative il y a je pourrais jamais créer puis vraiment réfléchir puis travailler sur les différentes mesures de l’environnement qui pourrait affecter puis influencer l’expérience
D’apprentissage donc si j’ai pas un un échange avec les collègues comme aujourd’hui qu’on a autour de la table pour trouver ok qu’est-ce qu’on peut mesurer comment on peut mesurer pourquoi on les mesure comment on va prendre ces données pour améliorer l’ex l’environnement dans lequel les personnes vont interagir parce que quand
On parle de ok on bouge la tête d’une certaine façon et puis on on on avance d’une certaine façon parce qu’il y a des conditions bien spécifiques au design de l’environnement et puis les facteurs qui sont existants dans C dans cet environnement virtuel autre que l’expérience d’apprentissage que moi je
Suis en train de créer tout est intermelé vraiment comme Inter comme vraiment comme un échange entre tous ces différents éléments donc toute la réflexion interdisciplinaire dans la conception la réflexion mais aussi au fur et à mesure qu’est-ce qu’on collecte comment on collecte pourquoi on les collecte et puis comment qu’est-ce qu’on mesure et
Puis comment on va analyser ça pour rendre l’expérience la plus efficace possible pour pour nos apprenants je voulais juste rebondir c’est comme une petite synthèse sur les la la réaction que j’ai eu c’était vraiment très très intéressant et merci beaucoup pour euh pour ces ces apports tu veux bien demander à cille si
Elle veut réagir ok merci merci tu peux les remercier de notre part et par rapport à ce qui vient d’être évoqué Yanni je te voyz trépignier sur l’inter ben oui de de Patrick tu voulais tu voulais réagir sur sa présentation j’ai trépign oui tu te répignes tu as ton pied qui qui bouge
Dans ces cas-là c’est c’est rhthorique ça euh non j’ai rien pour spécial euh est-ce que par exemple le modèle prédictif en P il y a il y a il y a une grande question c’estàdire que euh est-ce qu’on sait enfin quand on fait de l’apprentissage la question c’est est-ce qu’on va essayer
D’apprendre des choses qu’on ne connaît pas ou est-ce qu’on va essayer d’apprendre des choses qu’on connaît quoi c’est-à-dire que euh dans dans dans l’exemple que tu as donné Patrick j’ai l’impression qu’il y avait quand même deux deux groupes de enfin est-ce que finalement les deux groupes de de de de
Sujet au fa de participants ils étaient euh ils ont été distingués à la fin ou ils ont été appris c’est c’est c’est c’est la question parce que du coup je me posais un peu cette question c’est qu’est-ce qu’on cherche à apprendre finalement en apprentissage sur des modèles de ce typel qu’est-ce qu’enfin
En formation en tout cas ou en apprentissage immersif qu’est-ce qu’on qu’est-ce qu’on cherche à apprendre je pense que c’est une grande question c’est est-ce qu’on est capable est-ce que finalement lia va nous aider à apprendre ce qu’on veut apprendre ou à découvrir ce qu’on veut apprendre ou
Est-ce qu’on a quand même une petite idée de ce qu’on veut apprendre typiquement les gens les les élèves qui bougent beaucoup les élèves qui bougent pas beaucoup ou alors est-ce qu’on veut juste prendre les modèles tout apprendre et puis se dire tiens il y en a qui bougent beaucoup et d’autres
Qui bougent pas beaucoup ça c’est intéressant en fait là moi ce que je présentais c’est un outil qui permettait de justement faire surgir ce qui est peut-être caché euh je l’ai peut-être pas très bien expliqué i want the control tu peux REM oui je va remettre aussi le euh comment ça marche
Ouiarrière ouais euh en fait quand tu tu as plein d’observations après tu peux jouer avec d’accord alors ce que j’ai peut-être pas bien expliqué là c’est que euh euh effectivement en haut à droite on avait des traces de de enfin on a des sorties de modèles de
Caractérisation lié au hmm pour des gens qui ont des qui ont pas de problème de vision et que en bas on a alors chaque point est un modèle Yannick je dois aussi t’expliquer ça chaque point est un modèle donc ça veut dire que finalement voilà à partir des traces ça peêre des
Personnes qui ont pas problème de vision dans des condition différent dans la condition 1 dans la condition 2 et on regarde comment ça ça joue alors là sur ce graphique tu effectivement comment en haut à droite on a x modèle de personnes d’un certain profil où on fait jouer les
Conditions de visualisation on voit que ça change et en bas à gauche tu as des gens qui souffrent de base vision et c’était pas une évidence que le modèle alors qu’il travaille à partir des données il a été entraîné pour chaque individu c’était pas une évidence qu’on
Arriverait à les séparer comme ça pas donné non non c’est pas c’est qu’en fait on n pas cherché à détecter qui a une bonne vision qui a une mauvaise vision ça on l’a pas mais ce qu’on voit c’est que par le la trace le subtil finalement on arrive à retrouver cette information là
Al ce qui me ramène alors je du coup je reprsessus parce que du coup je pense que la question intéressante c’est de savoir si on va pouvoir retrouver dans les traces nos observations on va dire métiers des différents types d’étudiants de la dont il se dont il se comporte et
Ou si on va justement en allant voir directement les données sans sans trop d’priori faire émerger des choses qu’on avait pas finalement vu en tant qu’enseignant parce ou même en tant qu’observateur parce que c’était beaucoup trop subtile pour nous autres pauvres humains même en regardant une
Vidéo quoi ah il y a une réaction de la part de Nadia certainement je pense que là ça va en attendant que ça arrive bonjour En attendant que ça arrive Yan juste oui je suis là très très rapidement euh quand quand on revoit le modèle ça m’amène à toute la question de
De notre quête pour la personnalisation des apprentissages et puis quand on parle de la personnalisation des expériences d’apprentissage on pense aux différents la personnalisation de la personnalisation dans toute la quand on parle d’expérience d’apprentissage des différents niveaux et cetera euh mais là on est en train même en train de parler
Si on a ces données live et puis on a parlé de l’intelligence artificielle tantôt on pourrait même personnaliser l’environnement pour que ça réponde au besoins spécifiques de chacune des personnes donc en vous écoutant il y a tellement de possibilités qui sont extraordinaires et puis je m’arrête là ouais en complément enfin absolument
Enfin c’est un des usages potentiels et pour ce que tu disais Yannick en fait là une fois qu’on a des modèles de comportement et qu’on voit que on arrive peut-être à faire des clusters de dans la la population de modèle de comportement il faut corréler ces données là à des indicateurs de
Performance qu’on va pouvoir mesurer autrement qui sont les les les les résultats d’apprentissage donc est-ce que finalement cette façon de se comporter en VR là sur une trace quelconque elle comment elle qu’est-ce qu’elle dit est-ce qu’elle est corrélée ou pas à une capacité à avoir appris ou euh est-ce qu’on a atteint le
Performance confort du prof ou confort de la milliardib exactement merci à tous les deux alors on va ouvrir à la salle la possibilité de poser des questions il y en a-t-il alors Laurent ce que je te propose c’est qu’on la parole à Monsieur qui va se présenter parce que bah
Laurent tu as eu la chance d’être ici et tu connais déjà le travail mais ce sera pour approfondir allez-y je vous en prie bonjour ça arrive merci l bonjour Julien Lefrançois donc moi je suis ingénieur pour l’enseignement numérique à la l’ut de la roche Furion on a travaillé notamment
Sur un projet qui s’appelle virtual TP avec Gérald Touan et on a mis en place un système de réalité virtuelle de TP de réalité virtuelle pour les les étudiants j’avais une question peut-être une remarque par rapport à Julien de ce que tu as pu dire euh parce que nous on
S’est beaucoup posé la question quand on insère ces systèmes là auprès des des étudiant et des enseignants on vient complètement transformer l’activité de l’enseignant en fait il fait presque plus le même métier et on a eu beaucoup de soucis d’installation de de soucis techniques en fait qui prennent beaucoup
De temps à l’enseignant et ça pose la question de quand on transforme l’activité comment on forme les gens à à prévoir ce changement dans leur activité qu’est-ce qu’on peut leur apporter comment ça vient aussi transformer l’organisation du travail parce que Ben former des gens ça prend du temps et dans le dans l’enseignement
Dans le milieu pédagogique parfois il y a pas du tout le temps pour la formation donc comment comment tu t’en sors toi avec ce petit ces petits soucis voilà donc cette question là merci beaucoup en écho à une intervention de Thierry coniaac aussi sur les compétences d’avenir vas-y Julien ouais
Complètement question très compliquée question très compliquée alors évidemment j’ai pas de solution sur le temps enseignant mais qui quelque chose de il faut effectivement dégager du temps pour former les enseignants à l’usage de la VR euh mais le sujet même du TP virtuel je trouve est très intéressant et une des
Expérimentations qui est très surprenante à faire et c’est ce qu’on ce qu’on a travailler notamment dans l’industrie avec les modules de stérilisation qu’on qu’on présente derrière euh c’est c’est utiliser ce moteur ce ce moteur de simulation de deux manières très différentes le premier c’est une méthode guidée c’està-dire l’apprenant est tout seul
Dans le simulateur il va suivre un pas à pas et là finalement bah il a l’ingénieur pédagogique il a produit son module de de de de simulation on est presque dans un e-learning en terme de de de manière de de consommer et bien souvent on a des problèmes
D’adoption dans ce cas-là parce que les formateurs effectivement voi leur leur leur activité complètement transformé parce que d’un rôle de transmission il passe dans un rôle de création d’un contenu qui sera consommé on prend le même le même moteur de simulation on enlève tout le guidage et
On on passe en mode métaver en mettant le formateur sous forme d’avatar à côté de son étudiant et on a quelque chose de complètement différent en terme de facilité d’adoption parce que finalement on retourne dans cette formation compagnonnage qu’on a finalement comme en physique sauf qu’on l’ en pouvant
Générer des situations rare et dangereuse et on l’ sans prendre aucun risque et à distance mais on voit bien là qu’on est dans un contexte qui est complètement différent qui ch la manière de d’utiliser l’outil par le pédagogue est très différente et dans les deux cas on n’est pas sur la même
Adoption après pour les problèmes techniques sans faire encore une fois la pub de Nexus effectivement il manque aujourd’hui que ce soit au niveau de l’application au niveau du du matériel d’outils qui sont vraiment pensés pour les pédagogues c’est vraiment je pense le cœur de de ce qu’on veut faire avec
Ce projet c’est d’amener un moteur d’enseignement en réalité virtuelle c’est un outil pour le pédagogue à la fois pour préparer son cours mais surtout pour l’animer pour que ce soit simple qu’on puisse passer facilement d’une activité à l’autre sans justement avoir se former 1000 ans sur la sur la technique et l’usage du
Matériel merci merci Julien on a des aussi des des modèles qui existent depuis très longtemps pour travailler sur l’acceptabilité sociale à priori des usages de technologies et de création des conditions don environnement pour faciliter tout cela donc il y a aussi beaucoup de littérature c’est très renseigné il y a
Beaucoup de repères encore faudrait-il qu’on en fasse de la médiation scientifique performante aussi mais voilà c’est aussi toute une littérature qui existe aujourd’hui qui peut venir en soutien sur tous ces éléments et on aura l’occasion peut-être d’en reparler à un autre moment avec grand plaisir sinon il
Y a également audre péculier qui est responsable du service d’appuis aux enseignements voilà qui est derrière toi et et avec qui vous pourrez discuter toutes ces expériences aussi si toutefois tu veux aller plus loin Laurent une question une réaction une évocation cétait juste une petite question et sûrement naïve pour Patrick
De savoir dans dans les modèles prédictif est-ce que ça veut dire que l’on peut envisager des modes pédagogiques qui seraient un peu petite roulette pour vélo ou moteur électrique pour vélo c’est-à-dire de d’une certaine manière pour que la la l’apprentissage se fasse accompagner et que la réussite se fasse en progressivité qu’on puisse
Anticiper finalement le la façon dont on va réagir un peu l’aider ou le prédire pour anticiper ce qui va se passer donner des des résultats qui seraient un peu dans le sens de ce que l’on veut que l’on souhaite obtenir et petit à petit lâcher la bride est-ce que le le modèle
Prédictif là on est sur du modèle prédictif mais en tout cas on est sur un modèle qui essaie d’expliquer les traces quoi et les les comportements et ensuite à corréler avec bah différentes observations euh ce qui est rigolo c’est que en en faisant ces modèles de traces on arrive
À faire des donc c’était pour ce que disais tout à l’heure Yannick l’interrogation de Yannick c’est que tu arrives vraiment à faire des groupes quoi et tu arrives à avir des groupes donc ça ça c’est intéressant tu peux t’en servir évidemment pour monitorer aussi euh voilà comment ça progresse
Comment ça évolue comment le comportement euh j’ai j’ai j’ai je sais pas comment che l’abride mais il y y a il y a un truc comme je vais revenir sur un truc qu’on a peut-être mis de côté et et je je je revenir sur ce que disait Junien
Aussi qui ben oui propose des outils développe des outils pour les pédagog pour qu’il puisse comprendre tout ça et ça et mieux utiliser cette technologie voir la faire évoluer mais la question des datas euh et dès qu’on met data et il a on commence à faire peur à tout le monde et
C’est ce que Nadia a posé aussi sur la tout à l’heure le côté éthique et que la réponse des industriels par rapport à ça alors pas forcément Julien mais en tout cas les technologies que tu peux t’amener à utiliser je pense au casque en particulier la réponse qui peut être
Fait c’est de protéger euh ces données ne pas les rendre accessibles je vais prendre l’exemple de Vision Pro euh de Apple où quand Yannick parlait tout à l’heure de trace de regard hein comme une trace aussi qui peut qui peut être très utile pour comprendre un peu ce qui
Se passe dans la situation d’apprentissage et ben cette donnée on y’ a plus accès parce que elle est considérée comme sensible trop bio euh biométrique donc voilà on va être aussi assez limité sur on peut parler de learning Analytics mais en fait les données auxquelles on a accès dans les
Dans ces techn là elles ont tendance à se réduire parce qu’on a peur parce que c’est peut-être trop intrusif parce que et CETA donc ça peut être aussi important de développer des modèles de comportement quand je parlais d’avatarisation tout à l’heure pour pouvoir étudier améliorer les systèmes
Je pense qu’il y a un vrai enjeu et ça c’est des choses je sais pas ce que dira Julien là-dessus mais effectivement quand tu nous donnes accè avec tes systèmes aussi accès à un certain nombre de données mais ces données dans la mesure du possible de ce que les
Systèmes proposent et bah jusqu’où on peut aller là-dessus et jusqu’où on protège aussi l’apprenant l’enseignant et cetera vis-à-vis des datas qu’on peut collecter là-dessus et à quelle fin voilà ben jusqu’où on protège c’est c’est évidemment c’est un sujet qui est complètement sensible euh il y a des données auxquelles effectivement les
Constructeurs de casque ne nous donnent plus accès euh et sans doute à raison parce que en quelques minutes de jeu et avec accès à ces données on saurait qu’il est dyslexique et on pourrait aller le vendre à son assurance donc ça c’est des choses qui évidemment sont impensables
D’un point de vue moral et infaisable donc on en veut pas donc la première chose c’est effectivement quand on commence à utiliser une plateforme et à déployer ce TPE de système c’est d’avoir en tête déjà première chose à qui appartiennent les données qui sont captées via la
Plateforme ça ça doit être limpide et ça doit être clair c’est pas forcément le cas de tous les qu’on croise sur le marché on peut se poser la question de où est-ce qu’on a envie que ce soit stocké en terme d’hébergement en terme de de souveraineté voilà et de sécurité
Donc c’est vraiment des sujets qui qu’il faut avoir en tête et ensuite on a un peu on a des fois l’impression dès qu’on dit et data que que c’est le Far West mais finalement il y a des règles assez assez clair sur le sur ce qu’on peut faire ou pas faire
Avec des données classiques web 2D c’est les mêmes qui s’appliquent pour la 3D pour la réalité virtuelle c’est juste d’avoir la bonne compréhension de quelles sont ces données de comment les classifier dans le cadre dans le cadre qui existe donc nous via la plateforme on permet de créer du capteur virtuel
Donc potentiellement tout ce que le casque nous donne accès on pourrait le capter et on pourrait le stocker et d’ailleurs on donne la capacité à nos clients de le stockerà c’est une première information c’est-à-dire que c’est leurs données et c’est eux qui sont responsables de ce qui choisissent de stocker et de traiter
Ça veut dire que selon ce que vous faites si vous êtes dans un périmètre expérimental vous avez le droit de faire plus de choses un cadre de recherche quand vous êtes en production avec des apprenants vous avez le droit de faire autre chose quand vous déployez un
Système de ce type là de type méavert et que vous mettez des mineurs donc des par exemple des collégiens ou des lycéens pour leur faire pour tester leurs aptitudes les aider à s’orienter et cetera vous êtes encore dans un cadre beaucoup plus restrictif donc finalement ce qui est important c’est que la
Plateforme soit transparente en terme de stockage de sécurité et cetera de propriété des données et puis ensuite c’est de comprendre ce que l’on fait et puis de se mettre tout simplement en conformité avec la rgpd avec l’éthique alors merci beaucoup pour compléter pour ceux qui veulent aller plus loin sur les systèmes
D’intelligence artificielle et les enjeux éthiques faut savoir que l’obvia donc il un observatoire international sur les impacts socié des usages de l’a et du numérique à proposé en décembre dernier avec Simon Collin en fait toute une revue de littérature des enjeux éthiques des systèmes d’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur et régulièrement fait des
Intervention voilà sur sur cette question là vraiment pour aller plus loin et et pourquoi pas prendre position faut savoir que notamment dans la province de de Québec il y a déjà des travaux qui sont menés sur l’anticipation du décrochage et donc des questions que ça pose sur la gestion de
Parcours individualisé donc des données qui sontueill des choses qui font écho à tout ce qu’on a pu évoquer jusqu’à présent donc on va remercier l’ensemble du panel merci pour tous vos regards complémentaires pluridisciplinaires et pluriprofessionnel on va remercier nos collègues qui sont voilà loin de l’autre
Côté du grand lac Nadia et Camille et on va se souhaiter une belle fin d’après-midi et redonner la parole à Walter pour clôturer avec Sébastien et d’autres collègues merci à tous et tous et merci à Léo et Ulric pour leur capacité à jongler merci Arnold d’avoir pris la
Relève d’une main de maître euh Sébastien on avait convenu ensemble que tu serais le le grand témoin de cette journée je veux pas te demander une synthèse de la journée je te ferai pas cette obligeance mais ah oui c’est ça on est là jusqu’à 20h ne rester avec
Nous peut-être nous donner ton sentiment parce que tu as assisté à toute la journée tu as je vois que tu as pris des notes je te laisse la main une petite carte blanche assez courte pour en guise de conclusion je te remerci merci de m’avertir ouais euh donc carte blanche
Oui euh assez courte donc la question du départ que Walter a posé je pense qu’avec aussi la volonté de de de choquer un peu c’était de dire est-ce que la métaverse c’est mort mais moi je crois qu’avec la journée qu’on a eu la métaverse en fait elle est pas encore
Elle est née elle est à l’enfance elle découvre elle est en train de de être à l’école en en train d’apprendre donc je pense que c’est positif de voir tout ce qui se fait aujourd’hui et la réponse est non à cette question de ce matin euh
Par rapport à ça on a vu si j’ai j’ai tenté de bien résumer puis bien capturer tout ce qui s’est dit euh donc on a parlé de je pense que ce qui m’a frappé aussi c’est toute la pluralité des applications qui depuis quelques années ne cesse d’être en croissance l’apprentissage des langues
La santé mentale la réhabilitation la SAF le command et contrôle en centrale nucléaire donc il y a une grande grande variété euh ce qui est ce qui se témoigne quand même d’un intérêt puis d’une d’une richesse potentielle euh on a parlé aussi j’ai entendu dire oh mais là la métaverse
C’est mort parce que c’est l’ c’est l’IA génératif mais ce que je comprends aussi d’aujourd’hui c’est que finalement l’IA peut aider euh la métaverse à s’améliorer et à croître euh on l’a vu aussi avec les discussions sur l’analytic que avec avec Patrick et Yannick euh d’autre chose en terme de
Défi bon il il y a le développement des compétences il y a autant les compétences pour développer le métaverse que les compétences qu’on veut développer via le métaverse donc dans les deux cas ça semble un défi et notamment pour les compétences non techniques du savoir-être donc comment à l’aide de M
Vererse on peut euh je pense qu’il y a déjà de de de bels exemples de développement de compétences techniques mais pour ce qui est du savoir-être c’est encore un défi puis euh mais avec beaucoup de potentiel h je dirais aussi un autre défi c’est la mesure on a parlé des
Traces cette mesure mais aussi d’en venir à valider un peu d’avantage avec des données prantes la transférabilité des apprentissages du du métaverse au réel et viceversa on a vu encore avec l’analytique que c’est une possibilité que ce soit des modèles pour tenter d’expliquer et éventuellement pour prédire des comportement
Souhaitable en fin de compte oui métaverse je pense que c’est bien vivant en croissance mais il faut éviter la tendance à faire du push technologique parce que l’immers elle peut aussi être véhiculée par par du 360 sur un iPad par un jeu sérieux très engageant donc ne
Pas oublier qu’il y a quand même une pluralité des technologies éducatives qui peuvent être complémentairire pour l’apprentissage voilà le [Applaudissements] résumé merci Sébastien d’avoir joué le jeu et nous avoir proposé ta lecture euh voilà on est à la clôture de cette journée je remercie tous les collègues
Myiam qui m’a aidé aussi dans la logistique ce matin que je vais pas remercier encore dans la journée merci à tous mes collègues qui nous soutiennent tout au long de l’année et qui ont participé de l’élaboration de ce programme et puis ben je vous dis à bientôt pour un prochains
Épisodes pour pour continuer à faer et à collaborer ensemble merci à vous très bonne [Applaudissements] journée un dernier petit message mais plutôt technique j’ai un téléphone qui a été trouvé je sais pas si si quelqu’un a perdu un téléphone je l’ai en ma possession voilà