Le passage à l’échelle dans les usages des systèmes d’apprentissage peut permettre au domaine des EIAH d’améliorer les processus de conception et d’évaluation de ces systèmes d’apprentissage, mais aussi à comprendre des phénomènes d’enseignement et apprentissage et proposer des modèles à partir de l’analyse des données. Deux communautés de recherche ont émergé récemment : « Educational Data mining », dont je fais partir du comité de programme de sa conférence depuis 2009 et « Learning analytics » depuis 2014.

Dans ces communautés des efforts internationaux pour la place des systèmes de capitalisation des données d’enseignement et apprentissage sont engagés.

C’est dans ce sens que j’ai commencé l’animation du projet scientifique Undertracks de l’équipe MeTAH. Nous avons  travaillé sur une plateforme de capitalisation dont l’originalité est de proposer au même temps la collecte, le partage et la réutilisation des données d’interaction et des outils et processus d’analyse de ces interactions. Les premiers résultats (Bouhineau et al. 2013) m’ont conduit à des collaborations nationales et internationales et la soumission de deux projets (un national et un européen).

Dans mes recherches, cette capitalisation passe par la considération des modèles de collecte et de partage de la trace (Settouti, Guin, Luengo, Mille 2010, Bouhineau et al. 2013), des modèles d’analyse de la trace (Settouti, Guin, Luengo, Mille 2011, Luengo et Jambon 2011), des algorithmes d’apprentissage automatique à partir des traces (Lallé et Luengo 2011, Lallé, Luengo et Guin 2013, Harrack, Bouchet et Luengo 2017, Harrack,  Bouchet et Luengo 2018 ), des méthodes d’évaluation à partir des traces (Michelet, Luengo, Mandran et Adam 2014) et des frameworks spécialisés pour les traitement des traces d’apprentissage, en particulier des traces perceptivo-gestuelles (Toussaint et Luengo 2015, Toussaint et Luengo 2017).

Les principales perspectives sont liées à la collecte, partage et réutilisation des données massives d’apprentissage et de leurs processus d’analyse (Lebis, Lefrebre, Guin et Luengo 2016 et 2018). Cela en impliquant différents utilisateurs : chercheurs dans le domaine des EIAH, enseignants, formateurs, apprenants, administrateur des plateformes d’apprentissage, ingénieurs pédagogiques ou de façon plus générale, les décideurs dans le domaine de l’éducation et la formation. Le projet ANR Hubble, dont je suis la responsable scientifique, adresse des questions de recherche dans ce domaine.