Le présent et l'avenir des formateurs en matière de données : la complexité en tant qu’approche du développement des compétences des formateurs sur les données
DOI :
https://doi.org/10.18357/otessac.2021.1.1.49Mots-clés :
data literacy, educators, faculty development, complexityRésumé
En enseignement supérieur, une préoccupation croissante pour les approches techniques ou instrumentales attire l'attention sur la littératie en matière de données des universitaires et le développement des compétences dans les facultés. Certains auteurs ont évoqué la nécessité d'une littératie des données pour faire face à l'essor de l'analytique de l'apprentissage en enseignement supérieur. Malgré que la nécessité de développer la littératie des données des universitaires soit mise de l’avant pour stimuler l’adoption de pratiques éthiques et équitables, cette littérature est souvent ancrée dans une perspective technique ou axée sur les données. Dans cet article, les auteurs résument une étude empirique basée sur 137 articles utilisant les termes "data literacy", "teachers" et "faculty development", de 2014 à 2019. Les résultats soulignent que 78 articles examinés ont adopté une perspective instrumentale, axée sur la science des données, sur la littératie en matière de données, soit les capacités techniques comme l'extraction de données et l'interprétation ou la production de rapports appropriés (auteurs, sous presse). Les perspectives de sécurité des données et de gestion efficace des données étaient couvertes dans 35 autres articles. Seuls sept articles abordent la littératie des données d'un point de vue critique, tandis que cinq seulement se penchent sur les pratiques pédagogiques. Ces résultats préliminaires invitent à une prise de conscience et une discussion à la lumière d'approches et d'activités appropriées de développement des compétences dans les facultés. Nous présentons quelques recommandations qui amènent à concevoir les données en tant que phénomène complexe émergeant dans nos sociétés, et qui nécessite de développer des compétences pour faire face à leurs effets négatifs, tels la surveillance des données et les biais algorithmiques, mais aussi pour découvrir leur pouvoir émancipateur.
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