20 Cela implique d’avoir une politique de standards et de normes d’interopérabilité claire au niveau national d’abord, avec un travail vigilant d’harmonisation entre établissements - dans le respect de leur autonomie, mais aussi entre administrations (MENESR et Ministère du travail, de l’emploi, de la formation professionnelle et du dialogue social sur les référentiels de formation par exemple) ; au niveau international bien sûr car le risque que les modèles conceptuels et techniques qui définissent in concreto ce que sont un diplôme de médecin, un niveau master II ou une thèse nous soient imposés de l’extérieur est bien réel. La base d’une politique de formation internationale diffusant la science et la pédagogie francophone passe aussi par la libération de contenus utilisables, valorisables, sources de production de nouveaux savoirs à l’heure du big data et de la puissance croissante des outils de calcul et d’analyse sémantique. A cet égard, l’open access et le TDM (text and data mining) constituent les leviers essentiels, si ce n’est les conditions, du développement des communs de la connaissance et d’une science ouverte ; ils devraient à ce titre être clairement affirmés dans les textes de loi. Enfin, des outils favorables à la réalisation de cette vision, c’est-à-dire visant une diffusion virale et internationale, intégrant les questions d’accessibilité à travers le sous-titrage, la traduction, etc. doivent venir supporter l’ensemble. Les sciences de l’apprentissage L’ESR dispose d’une force de recherche particulièrement puissante qu’il mobilise insuffisamment au bénéfice de sa propre transformation numérique. Pourtant il réunit des compétences scientifiques d’excellence, de la philosophie, de l’histoire ou de l’économie de l’éducation aux big data, en passant par les sciences cognitives, sciences sociales expérimentales et sciences informatiques de l’apprentissage, qui constituent les “sciences de l’apprendre”. Les réseaux d’enseignants chercheurs, les laboratoires informatiques constituent des pôles dynamiques de réflexion et de recherche à la croisée des disciplines. La convergence des missions de recherche et d’enseignement propre à l’ESR est une voie pour le développement d’une R&D de l’apprentissage. Cette R&D vise à développer la recherche des institutions éducatives sur elles-mêmes et à assurer leur évolution continuelle. Une véritable R&D de l’apprentissage nécessite des infrastructures informatiques de qualité, une réelle pensée stratégique sur la valeur des données et une mobilisation des compétences SI/numériques au sein de l’Université (DSI, enseignants, chercheurs, étudiants...) mais également en dehors (dans la sphère non-marchande, dans la communauté Edtech, …). Vers un Learner Relationship Management (LRM) ? Les services universitaires et l’informatique qui les sous-tend actuellement, sont loin d’être adaptés aux ambitions de l’ESR pour une société apprenante. La priorité doit être donnée à un système d’information pédagogique qui permette de suivre et faciliter le parcours des étudiants tout au long de leur vie : information, accompagnement, certification, reprise d’études, VAE, VAP.
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