La compétence données

FuturEduc, imaginer l'école pour tous à l'ère numérique


3. La compétence “données”

Permettre aux élèves de comprendre et maîtriser la donnée, nouvelle ressource-clé de la connaissance et de la décision - afin, d’une part, de l’intégrer dans leurs apprentissages et, d’autre part, de développer une capacité critique vis-à-vis de la production, de l’interprétation et de l’usage des données.

 

Objectif

Comment préparer les jeunes générations à agir en citoyens d’un monde où les données sont devenues une matière première essentielle dans la production de connaissances et de décisions ? L’objectif de cette action est de sensibiliser et de former les élèves à cet univers des “data”, à les aider à produire, trouver et manipuler des données ainsi qu’à leur permettre d’aiguiser leur esprit critique pour en comprendre les enjeux

Que met-on dans la compétence data ?

La manipulation de données met en jeu différentes compétences : informatique, statistique, droit, ainsi que des capacités de problématisation, de communication, de représentation (graphique ou autre), de modélisation, etc. Elle ne doit pas demeurer abstraite, mais s’appliquer aux disciplines que les élèves apprennent par ailleurs, dont presque toutes peuvent tirer parti des données : l’économie ou les sciences bien sûr, mais aussi les sciences de gestion, la plupart des technologies, la géographie, les langues (lexicométrie), etc.

Il ne s’agit pas de former des spécialistes, mais d’amener les élèves à :

  • Prendre conscience de la prévalence des données dans un monde connecté, et des nouvelles formes de représentation du “réel” qui s’appuient sur elles ;
  • Comprendre les conditions de production et d’exploitation des données ;
  • Différencier les catégories de données : structurées ou non, personnelles ou non, ouvertes ou non, massives ou non...
  • Intégrer les données à leurs apprentissages disciplinaires ou pratiques : produire ou trouver des jeux de données pertinents par rapport à un sujet, exploiter les données (mise en forme, représentation, croisements, modélisation…) pour répondre à une question ou se représenter des phénomènes…
  • Développer leur esprit critique : relier l’interprétation à la production des données, différencier corrélation et causalité, analyser des représentations et leurs biais cognitifs...
  • Et éventuellement, s’initier aux “métiers de la data” : informaticien, juriste, archiviste, documentaliste data, statisticien, cartographe-géomaticien, datajournaliste, “datascientist”, administrateur de base de données, etc.

Comment cette compétence peut-elle s’acquérir ?

Cette compétence data pourrait être abordée dans plusieurs disciplines - aussi bien les sciences dures que les sciences humaines - dans lesquelles elle peut servir de ressource, d’outil pédagogique, de truchement pour découvrir certains concepts, de base pour des débats, d’exercice d’application...
Elle pourrait également être mobilisée dans l’éducation à la citoyenneté : des ateliers de pourraient être proposés aux élèves, futurs citoyens, qui produiraient des données partagées alimentant par exemple une carte de leur quartier, ou nourrissant le débat sur un enjeu local (la pollution, la sécurité, la mobilité, la mixité sociale, etc.)...

Comment démarrer ?

Par où commencer ?

  • S’appuyer sur les disciplines qui ont par nature une dimension “data” : économie, géographie, enseignements techniques et professionnels…
  • Développer cette dimension au sein des cours de technologie (au collège) ou de disciplines concernées (maths notamment), de préférence en lien avec les autres disciplines ;
  • Développer et mobiliser cette compétence dans le cadre des enseignements interdisciplinaires et des projets ;
  • Mener des actions de terrain, avec des enjeux concrets et des exploitations pédagogiques possibles : cartographie collaborative avec OpenStreetMap, observation du territoire, actions de “science participative”, lien avec les actions “open data” des territoires…
  • S’appuyer sur des acteurs proches qui ont développé des compétences : les Petits Débrouillards, certains CCSTI, le réseau “Grande École du numérique” (qui, comme son nom ne l’indique pas, labellise des centaines de formations locales à taille humaine)....

Sources d’inspiration disponibles

  • Plusieurs formats et méthodes d’animation sont d’ores et déjà documentés en ligne sur le site Infolabs.io (en français) et de la School of Data (en anglais) ;
  • De nombreuses méthodes existent dans le cadre de l’éducation à la citoyenneté et de la sensibilisation aux enjeux des données personnelles (par exemple Educnum) ; cependant, ils sont pour la plupart centrés sur la protection plutôt que sur l’usage des données ;
  • Les ateliers “data journalisme” et “data visualisation” de Fréquence écoles

Conditions de succès, risques à éviter

Les risques à éviter

  • Faire de la compétence “données” un sous-ensemble des maths ;
  • Se contenter de cours sur la protection des données personnelles ou des droits d’auteur ;
  • Être trop ambitieux : excès de complexité, absence de données utilisables...

Les condition de succès

  • Aider les enseignants à acquérir une compétence “data” en lien avec leur discipline ;
  • Savoir s’entourer de ressources. Très vite, la manipulation de données peut requérir des expertises pointues : informatique (mise en forme et traitement des données), statistique (par exemple analyser les votes d’un territoire sur les dernières échéances électorales : qu’est-ce qui est comparable ?) géographique…
  • Disposer d’outils simples, accessibles et génériques : il en existe de nombreux en ligne pour faciliter le travail sur la donnée, ainsi que leur analyse critique.

#vision école engageante et ouverte #vision école de l’autonomie #action
une des formes de la différenciation