Depuis le B2i qui au début des années 2000 était en concurrence avec certains dispositifs proposés au niveau européen, les choses ont évolué et c’est surtout l’idée d’une référence en matière de compétences numériques qui s’est imposée. Bien qu’ayant opté pour le PIX et en même temps le CRCN (Cadre de référence de compétences numériques) tous les deux en relation avec le référentiel européen (Digcomp 2.1), il faut reconnaître la très relative réussite de ces dispositifs. Cela n’empêche pas l’Europe d’avancer et de proposer un DIGCOMP 3.0 qui inclut désormais la dimension de l’Intelligence Artificielle dans la liste des compétences https://joint-research-centre.ec.europa.eu/projects-and-activities/education-and-training/digital-transformation-education/digital-competence-framework-digcomp/digcomp-30_en . Certes le document semble vouloir en faire beaucoup (trop ? une usine à gaz), mais au moins il clarifie la place qu’il convient de donnée à l’IA dans la continuité du développement du numérique. Car c’est bien là l’essentiel, il ne s’agit pas d’un nouveau référentiel, mais d’une évolution du monde numérique dans lequel de nouveaux outils sont apparus. L’engouement médiatique autour de l’IA semble être un écran opaque par rapport aux années Informatiques puis Numériques… alors qu’elle n’en est qu’une extension ou plutôt une prolongation.
Une IA qui submerge parfois
L’identification des compétences utiles et nécessaires pour prendre en compte l’IA suppose de préciser, en partie au moins, les formes qu’elle peut prendre. Quand on observe le déploiement de l’IA il faut évoquer principalement trois formes : l’IA pour elle-même en tant qu’application, l’IA embarquée explicitement dans une application, l’IA invisible agissant en autonomie en lien avec son contexte d’utilité mais invisible pour l’usager. A cela il faut ajouter que les compétences numériques sont de toutes manières essentielles et souvent préalables à l’usage maîtrisé de l’IA et que nombre d’entre elles ne font pas référence à l’IA (même si cela peut évoluer à l’avenir). « La compétence en IA est étroitement liée aux autres composantes de la compétence numérique et les enrichit, car les systèmes d’IA sont largement répandus et de plus en plus intégrés aux technologies numériques existantes. » (p.24)
L’IA est le plus (de plus en plus) souvent implicite
Un questionnement posé par les auteurs amène à différencier l’IA dite explicite (pertinente pour l’exécution d’une tâche, 13%), l’IA dite implicite (IA parmi d’autres; technologie intégrant l’IA; IA comme service complémentaire; se situer individuellement par rapport à l’usage de l’AI et son effet, 65%)et les compétences numérique qui ne nécessite pas le recours à l’IA (22%). On peut rapprocher cette structuration de celle évoquée au paragraphe précédent, l’IA implicite évoquée a été divisée en deux dans notre précédente structure. La place que prend l’IA au travers des usages réguliers et ordinaires des moyens numériques est de plus en plus importante et cela sans que l’usager en soi toujours conscient ou que ce soit explicité. Cette place est en évolution du fait même de l’adoption de l’IA dans différents secteurs et de l’évolution des performances de celle-ci.
Niveaux et domaines
Comme l’a fait le PIX, le Digcomp distingue 4 niveaux de maîtrise dans le DIGcomp : Basique, Intermédiaire, Avancé, Très Avancé. Cette distinction permet à chacun de ses situer et d’envisager des progressions dans l’apprentissage vers la maîtrise des compétences numériques actuellement importantes pour se situer dans le monde actuel. De plus le DIGCOMP est structuré en domaines de compétences qu’il convient ici de préciser. 1 – Recherche d’information, évaluation et gestion; 2 – Communication collaboration; 3 – Création de contenus; 4 – Sécurité bien être et utilisation responsable; 5 – Identification et résolution de problème. On peut s’apercevoir, à partir d’une lecture plus détaillée du document que chaque domaine propose une dimension « humaine » de l’activité. Cela signifie qu’un domaine de compétences ne peut se réduire à des gestes techniques désincarnés mais se doit d’inclure aussi la manière dont la pensée humaine doit se situer par rapport à ces objets techniques.
Des résultats d’apprentissages identifiés clairement
Un aspect particulièrement intéressant à noter est la mise à disposition d’une annexe qui comporte les « résultats d’apprentissages » définis ainsi : « les résultats d’apprentissage sont des énoncés de ce qu’un individu sait, comprend ou est capable de faire à l’issue d’un processus d’apprentissage, et sont définis en termes de connaissances, de compétences et d’attitudes. » (p.24). Cette partie vient enrichir un référentiel de compétences en exprimant justement, au-delà des énoncés ce que l’usager sait faire. Bizarrement toutefois, on peut avoir l’impression que les définitions des termes sont discutables. En effet sous l’expression résultats d’apprentissage on peut lire en réalité l’énoncé d’une compétence, tandis que ce qui est appelé compétence n’est en fait que l’énoncé d’une activité à mener. Par exemple pour la connaissance « 2.6 Gestion de l’identité numérique » est présenté comme une compétence, alors que le résultat d’apprentissage est rédigé ainsi « Identifier les formes et les usages courants de l’identité numérique. ». Dans le même tableau de cette annexe le terme but serait à mettre en correspondance avec le terme « objectif » utilisé en pédagogie. Pour le dire autrement, le référentiel DIGcomp 3 qui se veut « européen », nécessite pour le lecteur une adaptation en termes de vocabulaire et de mise en correspondance. On sent d’ailleurs dans certains passages qu’il y a un flottement à propos du terme compétence…
Document impressionnant mais qui comporte quelques lacunes
362 énoncés de compétences et 523 résultats d’apprentissages constituent le coeur de ce document. La finesse et la variété ne fait pas perdre la cohérence du tout, mais alourdit fortement la mise en usage de ce document. Le faire analyser par une IA (comme cela a été fait avec Notebooklm) ne permet pas d’identifier réellement les problèmes posés par cet outil, en particulier sa lourdeur globale pour une mise en oeuvre rapide. Enfin, une interrogation subsiste après lecture, elle concerne le terme « critique ». Tantôt associé à manière, esprit, pensée, il n’est jamais spécifié et défini. Cela peut cependant se lire en transversalité si l’on rapproche tous les usages de ces termes au coeur du référenteil. Il est dommage que dans le glossaire ces expressions, esprit critique ou pensée critique, ne soient pas présentes comme référence et définies plus clairement.
Outils complexe et détaillé, nous invitons à lire ce document et à mieux le connaître, en particulier pour la partie qui évoque l’IA et en particulier « l’IA implicite » qui est trsè souvent signalée dans le référentiel.
A suivre et à débattre
BD
PS texte écrit sans utiliser l’IA, ni pour le fond ni pour la forme
