Wenger-Trayner : les données probantes et la participation dans les communautés


Dans le cadre de l'échange en français entre Étienne Wenger-Trayner et des praticien·ne·s intéressé·e·s à la mise en place et au fonctionnement de communautés de pratique à Québec en septembre dernier, la question de la place devant être accordée à la recherche et aux données probantes a également été abordée. Wenger-Trayner soutient que l’on pourrait ranger les connaissances à cet effet selon deux axes : les connaissances dites « verticales » et qui se développent à mesure que la certitude augmente et les connaissances dites « horizontales », lesquelles s’enracinent dans l’expérience des acteurs ou dans les prises de décision en situation de manque d’information ou de collaboration. Il a d’ailleurs fait remarquer au passage que sur ce dernier plan, la communauté scientifique fonctionne comme toutes les autres et qu’il serait sage de ne pas le perdre de vue.

 

Selon Wenger, l’un des problèmes qui se pose lorsque l’on « verticalise » est que l’on empêche finalement l’expérience de contribuer. Dans le cas des données probantes, la qualité se mesure à la verticalisation et il y a donc un coût puisque l’on perd les expériences en chemin. À son sens, il y a donc nécessairement un prix à payer lorsque l’on cherche à imposer un modèle venu d’en haut à l’ensemble. D’une part, il y a simplification de la réalité. D’autre part, on laisse de côté la richesse des expériences. Comme il le dit lui-même : « l’expérimentation augmente pourtant les expériences et donc les connaissances ». Dans le contexte de l’enseignement, Wenger-Trayner est d’avis qu’une bonne part des craintes des enseignant·e·s eu égard aux communautés de pratique provient justement du fait que l’on cherche en quelque sorte à y importer le modèle industriel où tout est verticalisé. Plutôt que de miser sur une imposition verticale, il vaudrait mieux accorder de l’importance à la négociation entre l’horizontal et le vertical. À son sens, il s’agit également d’un enjeu majeur pour la recherche et il avance que la recherche collaborative est tout à fait en mesure d’offrir des pistes pour trouver des moyens communs d’atterrir productivement relativement à ces défis.

Lancement sous peu de PÉRO, le robot conversationnel sur la PRS qui puise uniquement aux publications des chercheur·es du réseau PÉRISCOPE

Lancement sous peu de PÉRO. Ce robot conversationnel de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) a été conçu par le réseau PÉRISCOPE pour soutenir les processus de recherche, de formation et de coélaboration des connaissances. Grâce à son architecture hybride, il combine la puissance générative des modèles de langage avec la précision du repérage d’informations dans la base de données constituée notamment des publications des chercheur·es du réseau ou de son corpus scientifique interne. Il est ainsi capable de formuler des réponses contextualisées, fondées sur des sources fiables. Il facilite l’accès aux savoirs sur la PRS, répond aux interrogations de praticien·nes, soutient la formulation de problématiques, la veille stratégique et l’écriture scientifique. C'est dire qu'il a été entraîné sur des contenus propres aux chercheur·es du réseau, ce qui lui confère sa pertinence, notamment en contexte québécois. 


L'enseignement explicite en débat : regards croisés de chercheurs

À la suite de la publication récente de deux articles sur l'enseignement explicite dans les Cahiers pédagogiques, le réseau PÉRISCOPE a partagé ces contributions sur ses réseaux sociaux - d'abord l'article de Stéphane Allaire, puis celui de Philippe Meirieu. En réponse à l'intérêt suscité par ces publications, nous avons préparé une analyse qui croise les perspectives de ces deux chercheurs. Notre article examine comment, malgré leurs contextes différents, leurs analyses convergent sur plusieurs points fondamentaux concernant l'enseignement explicite et ses applications. Suivre ce lien.


Balado sur le livre blanc Rapports aux savoirs et système éducatif québécois : des tensions surmontables ?

 

 
 
Balado réalisé à partir d'une IA de type RAG ("Retrieval-Augmented Generation") qui offre un aperçu du contenu du livre blanc. Un RAG fonctionne à partir de contenus choisis et, dans ce cas-ci, le livre blanc et un document complémentaire original produit par le comité éditeur. Suivre ce lien.


Rapports aux savoirs et système éducatif québécois : des tensions surmontables ?

 

Dans la foulée du colloque du réseau PÉRISCOPE lors du congrès de l'ACFAS 2024, ce livre blanc examine les tensions actuelles dans les rapports aux savoirs des agent·es du système éducatif québécois. Suivre ce lien


NotebookLM : une plateforme d’IA générative pour l’enseignement et la recherche

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NotebookLM est une plateforme d’IA générative pour les enseignant·es, chercheur·es et étudiant·es qui veulent explorer, analyser ou synthétiser rapidement des documents qu'ils et elles soumettent sur cette plateforme. En combinant intelligence artificielle et interaction humaine, cette plateforme peut s'avérer fort utile. Suivre ce lien pour accéder au guide préparé par Clarence Pomerleau, étudiante au doctorat, suivre ce lien.