Les données pour l’éducation : représentations, enjeux, défis pédagogiques – GTnum #DEFI

Résumé

Résumé en français

Intervention du GTnum DEFI sur la littératie des données auprès des professeurs documentalistes de l’académie de Bordeaux : représentations, définitions, cartographie des acteurs et enjeux.

Résumé en anglais

Intervention of the GTnum DEFI on data literacy with documentalist teachers of the academy of Bordeaux: representations, definitions, mapping of actors and issues.

Résumé en espagnol

Intervención del GTnum DEFI sobre alfabetización en datos con profesores documentalistas de la academia de Burdeos: representaciones, definiciones, cartografía de actores y problemáticas.

Auteur

Camille CAPELLE, Maître de conférences en Sciences de l’Information et de la Communication, Laboratoire IMS équipe RUDII, Université de Bordeaux, et Chercheur associée au MICA équipe ICIN

Présentation générale

Dans le cadre d’une journée de formation réalisée auprès des professeurs documentalistes de l’Académie de Bordeaux, le GTnum DEFI (Données pour l’Education, la Formation, l’Innovation) a présenté quelques pistes de résultats issues de la recherche en cours .

Nous partons des représentations des enseignants pour apporter des éléments de définition sur les données.

Nous présentons ensuite une cartographie des acteurs de la gouvernance et de l’éducation aux données avant d’exposer les principaux enjeux perçus par ces acteurs.

Pour finir, nous présentons quelques pistes pédagogiques pour éduquer les élèves et les enseignants aux données.

Document à télécharger – Support de présentation

Référence

Capelle, C. (2023, avril 14). Webinaire sur les données pour l’éducation—GTnum DEFI. MediaPOD – Université de Bordeaux. https://mediapod.u-bordeaux.fr/video/35383-webinaire-sur-les-donnees-pour-leducation/

Références de l’intervention

Bachimont, B. (2015). Le numérique comme milieu : enjeux épistémologiques et phénoménologiques, Interfaces numériques, 4(3). https://doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.386

Borgman, C. L. (2015). Big Data, Little Data, No Data – Scholarship in the Networked World. The MIT Press. 

Buckland, M. K. (1991). Information as Thing. Journal of the American Society for Information Science. Juin 1991. 42: 5. pp.351-360. https://skat.ihmc.us/rid=1KR7VC4CQ-SLX5RG-5T39/BUCKLAND(1991)-informationasthing.pdf

Cazals, F. & Cazals, C. (2020). Chapitre 3. Les données, le pétrole du 21e siècle. Dans : F. Cazals & C. Cazals (Dir), Intelligence artificielle: L’intelligence amplifiée par la technologie (pp. 27-41). Louvain-la-Neuve: De Boeck Supérieur.

Elmasri, R. et Navathe, S. B. (2015). Fundamentals of Database Systems. Pearson, 7ᵉ édition.

Le Deuff, O. & Roumanos, R. (2021). Open Source Intelligence (OSINT) : retour aux sources. I2D – Information, données & documents, 1, 8-12. https://doi-org.docelec.u-bordeaux.fr/10.3917/i2d.211.0008

Open Data France, J.M. Bourgogne. (2022). Kit OpenDataLocale. OpenDataLocale. https://opendatafrance.gitbook.io/kit-de-ressources-odf/

Renear, A.H., Sacchi, S. and Wickett, K.M. (2010), Definitions of dataset in the scientific and technical literature. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 47: 1-4. https://doi.org/10.1002/meet.14504701240

Rivière, P. (2020). Qu’est-ce qu’une donnée ? Courrier des statistiques N5 – INSEE. https://www.insee.fr/fr/information/5008707?sommaire=5008710

A consulter aussi

DNE-TN2. (2021, février 9). Littératie numérique et translittératie : Définitions et veille bibliographique [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2664

DNE-TN2. (2022, mars 8). Littératie des données : GTnum #DEFI (Données pour l’Éducation, la Formation, l’Innovation) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/4185


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